바카라사이트에서 우리는 AI 시스템이 사람에게 서비스를 제공하고 인간의 존엄성을 존중하며 개인 자율성을지지하면서 인간이 적절하게 통제하고 감독 할 수있는 방식으로 기능하는 도구로 사용되어야한다는 것을 이해합니다. AI는 단일 기술이 아니라 각각 특정 기능을 갖춘 다양한 기술 모음이기 때문에 다방면 접근 방식이 필요합니다. 이러한 이유로, 우리는 적절한 인간 감독 메커니즘이 특정 사용 맥락에 맞게 조정되고 적용 가능한 법률에 따라 적절한 인간 감독 메커니즘이 시행 될 수 있도록 돕기 위해 노력하고 있습니다..
신뢰는 바카라사이트에서 우리가하는 모든 일의 핵심입니다. 우리는 125 년 이상 주요 의료 기기, 환자 치료 솔루션 및 제약 서비스를 개발하여 전 세계 의료 서비스 제공 업체 및 환자의 신뢰를 얻었습니다. X- 선, PET, 초음파 및 ECG에 걸친 5 백만 대 이상의 기본이 설치된이 기술은 매년 10 억 명 이상의 환자를 지원하여 품질 관리 및 생명을 구하는 결정을 주도하는 중요한 데이터와 통찰력을 제공합니다..
그래서 우리는 책임있는 AI 원칙을 개발했습니다. 이러한 원칙은 우리의 제품 개발의 모든 단계에 정보를 제공하여 AI가 의료 분야의 신뢰할 수있는 파트너 역할을 돕습니다.
이 기사에서는 먼저 책임있는 AI에 대한 원칙을 설명 할 것입니다. 그런 다음 현실 세계에서 이러한 원칙을 실질적이고 영향력있는 방식으로 생생하게하는 방법을 보여줄 것입니다.
책임있는 AI의 7 가지 원칙
우리의 책임있는 AI 원칙은 우리가 참여하거나 개발하는 모든 AI 시스템이 최고 수준의 성능, 안전 및 책임을 충족하도록 설계되었습니다. 이 원칙에는 다음의 주요 영역이 포함됩니다.
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안전: 바카라사이트는 의도하지 않은 응용 프로그램과 관련된 인간의 생명, 건강, 재산 또는 조직의 AI 시스템에 대한 액세스에 대한 피해를 보호하려고합니다. 바카라사이트는 또한 바카라사이트 ESG 목표와 일치하여 AI를 사회적으로 의식적으로 사용하는 기회를 수용 할 수있는 지속 가능하고 환경 적 방식으로 AI 시스템을 개발하고 사용하기 위해 노력하고 있습니다..
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유효성 및 신뢰성: 우리는 AI 시스템을 개발하고 배포하여 예상되는 사용 조건에 따라 정의 된 수용 가능성 범위 내에서 정확한 출력을 지속적으로 제공하거나 신뢰성을 제공하는 데 도움이됩니다..
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보안 및 탄력성: 우리는 적대적 또는 무단 행동의 경우 예기치 않은 부작용 또는 예상치 못한 환경 또는 사용을 유지하고 기밀성, 무결성 및 가용성을 유지하는 데 도움이되는 AI 시스템을 설계합니다.
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책임 및 투명성: 각 AI 시스템에 대한 의미 있고시기 적절한 정보를 각 잠재 고객의 예상 지식 및 접근성 요구에 맞게 관련된 이해 관계자에게 제공하는 데 도움이됩니다. 책임 구조는 AI 시스템과 관련된 각 결정에 적용됩니다.
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설명 성과 해석: 우리는 AI 시스템을 설계하고 문서화하여 추적 성과 설명이 필요할 때, 필요할 때, 결정이 어떻게 그리고 이유에 대답 할 수 있도록 허용합니다..
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개인 정보 보호 강화: 우리는 인적 자율성, 정체성 및 존엄성을 유지하기 위해 모범 사례를 사용하는 목표와 함께 개인 정보를 보호하는 AI 시스템을 개발합니다.
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유해한 편견과의 공정성: 바카라사이트는 공정성을 장려하고 치료에 대한 접근성을 높이는 동시에 불법 차별을 피하고 부적절한 편견을 적절하게 완화하는 방식으로 AI 시스템을 개발하고 사용하는 것을 목표로합니다.
이론에서 행동으로
이러한 원칙을 실행할 수있는 몇 가지 방법을 다루겠습니다.
환각
AI의 환각은 모델이 그럴듯 해 보이지만 현실을 기반으로하지 않는 허위 또는 오해의 소지가있는 정보를 생성 할 때 발생합니다. 부정확 한 출력이 잘못된 진단이나 치료로 이어질 수있는 건강 관리에서는 이러한 오류가 위험 할 수 있습니다.
프롬프트 엔지니어링은 모델이 응답을 생성하는 방법을 정제하여 환각을 완화하는 데 도움이됩니다. 충분한 맥락을 가진 명확한 프롬프트는 정확도를 향상시키는 데 도움이됩니다. 예를 들어, 병력, 증상 및 이미징 데이터와 같은 구조화 된 입력은 개방형 프롬프트보다 모델의 출력을 더 효과적으로 안내합니다.
RAG (Retieve-Aug-바카라사이트nerate) 기술은 검색된 사실 데이터에서 반응을 접지하여 환각을 줄입니다. 시각적 접지는 언어 설명을 의료 이미지의 특정 지역에 연결함으로써 정확성을 더욱 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, MRG (Medical Report Grounding) 시스템은 X- 선의 폐 통합과 같은 우려 영역을 강조 할 수 있으며, 방사선 전문의는 스캔의 관련 영역을 기반으로 진단을 확인합니다..
설명 성 기술과 온톨로지 기반 추론도 신뢰성을 향상시킬 수 있습니다. 온톨로지 프레임 워크는 알려진 질병 분류와 함께 증상을 교차 점검하여 오류를 예방하는 데 도움이되는 반면, LLM 온도 제어 메커니즘은 출력 안정성과 재현성을 제어하는 데 도움이됩니다.
디자인의 책임있는 AI
우리의 책임있는 AI 원칙은 안전, 투명성 및 임상 적 효능을 향상시키기 위해 도구 설계를 유도합니다. 현재 개발중인 실시간 배출 분율 (EF) 도구는이 접근법을 보여 주며, CACUS (Point-of-Care Ultrasound)를 사용하여 좌심실 (LV) 기능 평가를 간소화합니다. LV 기능은 심장 건강을 평가하는 데 필수적입니다. 이 도구는 스캔 품질과 일관성을 실시간으로 평가하기 위해 다색 품질 표시기 (녹색, 노란색, 빨간색)로 빠른 반자동 EF 측정을 제공합니다.
전통적으로 EF 계산에는 수동 이미징 및 측정이 필요하며 10-15 분이 걸리고 전문화 된 전문 지식에 의존했습니다. 우리의 테스트는이 도구가 더 빠른 결과를 제공하여 속도와 정확성을 향상시키는 데 도움이 될 수 있음을 보여줍니다.
이 도구는 색상 코드 품질 시스템을 통한 투명성을 용이하게하고 사용자가 최적의 데이터를 검토하고 선택할 수 있도록 책임있는 AI를 보여줍니다. 차선책 스캔 중에 지침으로 안전을 향상시키고 선택된 프레임의 수동 확인 및 추적 성을 통해 책임을 유지하도록 설계되었습니다.
접근성을 향상시키고 결과의 변동성을 줄이면이 도구는 정확도를 촉진하도록 설계되었습니다. 전문가 측정에 대해 검증 된 것은 신뢰성을 촉진하고, 적시 진단을 지원하고, 고급 심장 관리에 대한 접근성을 높이는 데 도움이됩니다.
의도 된 사용 사례 정의
의도 된 사용 사례는 AI 시스템이 설계된 특정 응용 프로그램을 정의하여 안전, 성능 및 규제 요구 사항을 충족하도록 도와줍니다. 이는 광범위한 기능을 가지고 있지만 신뢰할 수있는 배포를위한 특정 작업에 맞게 조정되어야하는 Foundation 모델과 같은 일반화 된 기술에 특히 중요합니다.
의도 된 사용 사례를 명확하게 정의함으로써 성능에 대한 제어, 지원 준수 및 위험 완화에 도움이됩니다. 이 접근법은 기초 모델의 잠재력을 최대한 활용하는 데 도움이됩니다.
향후 토론에서 책임있는 AI의 롤아웃을 용이하게하는 데 도움이 될 수있는 다른 방법을 다룰 것입니다. 현재 제공된 사례가 책임있는 AI가 바카라사이트의 원칙이 아니라는 점을 보여주기를 바랍니다. 혁신 및 환자 치료에 대한 접근 방식을 안내하여 제품 개발 프로세스에 포함되어 있습니다..
