医療AIツールは危険な誤りを引き起こす可能性があります政府はそれらを予防するのに役立つのでしょうか?

医療AIツールの危険な誤りを防止するために政府はどのように貢献できるのか?

患者の訪問中、AIシステムが聞き込んで情報をキャプチャするため、医師はメモをとる必要がありません。 ¶ クレジット: Doug Barrett/The Wall Street Journal

バイデン政権は、人工知能(AI)を利用した医療アプリに対するラベリングシステムを提案し、安全性を確保することを目指しています。

「栄養ラベル」には、アプリのトレーニングとテストの詳細、パフォーマンス、意図された使用方法、および「妥当性と公正性」の指標が記載されます。

医療およびテクノロジー企業は、競争を妨げ、独自情報を損なう可能性があるため、この規則に反対しています。

アメリカ厚生労働省の国家医療情報技術連携室(ONC)の提案は、年内に最終化される可能性があります。

ラベルの支持者は、性能が低く、特定の場合に適さないAIツールを回避することができると述べています。ウォール・ストリート・ジャーナルより 記事全文を表示 – 有料サブスクリプションが必要になる場合があります

要約の著作権 © 2023 スミスバックリン、アメリカ合衆国ワシントンD.C.

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!

Share:

Was this article helpful?

93 out of 132 found this helpful

Discover more

AI研究

Google DeepMindの研究者は、言語モデル(LM)のコード駆動型推論を改善するためのシンプルで驚くほど効果的な拡張機能である「Chain of Code(CoC)」を提案しました

Google DeepMind、スタンフォード大学、およびカリフォルニア大学バークレー校の研究者たちは、言語モデルのコード駆動型の推...

機械学習

「AnimateDiffとは モデル特有の調整なしでパーソナライズされたテキストからイメージ(T2I)モデルをアニメーション生成器に拡張するための効果的なAIフレームワーク」

テキストから画像(T2I)生成モデルは、研究コミュニティ内外から前例のない注目を集めており、芸術家やアマチュアなどの非研...

データサイエンス

マシンラーニングに取り組むため、プライベートエクイティはデータサイエンスの才能を採用しています

プライベートエクイティファームは、機械学習とデータ分析を投資プロセスに統合する際、データサイエンスの専門家にデータを...

AI研究

東京大学の研究者たちは、攻撃者から機密性の高い人工知能(AI)ベースのアプリケーションを保護するための新しい技術を紹介しました

近年、人工知能(AI)の急速な進歩により、コンピュータビジョン、音声認識など、さまざまな分野で広範な応用が行われるよう...

データサイエンス

Twitterの後

問題を抱えたTwitterに挑戦するために、新しいソーシャルアプリが現れている

AIニュース

パーソナライズされたA.I.エージェントがここにあります世界は彼らに対して準備ができていますか?

「自律型AIアシスタントの時代は、大きな影響をもたらす可能性があります」