به مارکوپکس خوش آمدید

چالش های نظارتی مرتبط با استفاده از چت ربات‌های هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی چیست؟

AI chatbots

چکیده مقاله

آنچه در این مقاله خواهید خواند:

نظر شما در مورد چالش های نظارتی مرتبط با استفاده از چت ربات های هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی چیست و فکر می کنید چگونه می‌توان با این چالش‌ها مقابله کرد؟

این مقاله به مفاهیم استفاده از ربات‌های گفتگوی هوش مصنوعی مدل زبانی بزرگ  large language model (LLM) در مراقبت‌های بهداشتی، به‌ویژه نقش بالقوه آنها به عنوان دستگاه‌های پزشکی می‌پردازد.

چت ربات‌های هوش مصنوعی که در مراقبت از بیمار استفاده می‌شوند، به‌عنوان دستگاه‌های پزشکی دسته بندی می‌شوند، اما غیرقابل اعتماد بودن آن‌ها مانع از تأیید آن‌ها می‌شود.

هر فناوری جدید باید نگرانی‌های مربوط به ایمنی، عملکرد و ریسک/منفعت را برآورده کند تا شکوفا شود. LLM ها مدل های زبان شبکه عصبی هستند که شامل Generative Pre-trained Transformer OpenAI (GPT) و گوگل پالم pathway language model (PaLM) هستند.

موارد مورد بحث در مقاله “The language model AI chatbots require approval as medical devices

  1. این امر بر ضرورت این ربات‌های گفتگو به دلیل محدودیت‌های ذاتی آن‌ها برای انجام فرآیند ثبت و تأیید دستگاه پزشکی تأکید می‌کند.
  2. این مقاله همچنین استفاده فعلی از چت ربات های LLM را برای پشتیبانی تصمیم گیری بالینی و خطرات بالقوه مرتبط با استفاده غیرقانونی از آنها برجسته می کند.
  3. تایید مقررات برای چت ربات های LLM که ادعا می کنند هدف پزشکی دارند بسیار مهم است. عدم پایبندی می تواند منجر به تحریم های جدی شود.
  4. چت ربات های فعلی LLM به اصول کلیدی هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی، از جمله کنترل سوگیری، توضیح پذیری، شفافیت، سیستم های نظارت و اعتبار سنجی پایبند نیستند.
  5. توسعه دهندگان وظیفه دارند از ایمنی خروجی های برنامه های کاربردی LLM اطمینان حاصل کنند. تلاش‌هایی که برای آموزش LLM برای خلاقیت و معقول‌بودن انجام می‌شود نیز باید در جهت ارائه شواهدی از ایمنی و اعتبار باشد.
  6. برای اینکه چت بات ها بخشی از تجهیزات پزشکی باشند، باید دقت، ایمنی و کارایی بالینی بهبود یافته را نشان دهند که باید توسط تنظیم کننده ها تایید شود.

این مقاله درک جامعی از مزایا و خطرات بالقوه استفاده از چت ربات های هوش مصنوعی LLM در مراقبت های بهداشتی ارائه می‌دهد. بر اهمیت نظارت نظارتی و نیاز به این ابزارها برای مطابقت با استانداردهای ایمنی، اثربخشی و اعتبارسنجی مانند سایر دستگاه‌های پزشکی تأکید می‌کند. بینش های ارائه شده در این مقاله برای متخصصان مراقبت های بهداشتی، سیاست گذاران و توسعه دهندگان هوش مصنوعی علاقه مند به همگرایی هوش مصنوعی و مراقبت های بهداشتی بسیار مهم است.

منبع : The language model AI chatbots require approval as medical devices

مجله مارکوپکس

آخرین مقاله‌ها

مجله مارکوپکس

Hanging Protocol

پروتکل نمایش Hanging چیست؟ پروتکل Hanging در زمینه تصویربرداری پزشکی، به محموعه‌ای از قوانین و دستورالعمل‌هایی اشاره دارد که نحوه چیدمان نمایش تصاویر پزشکی را

مجله مارکوپکس

دیویژن(نسخه ۱۴.۵۰.۵)

نرم افزار  دیویژن برای طیف گسترده‌ای از کاربران و متخصصین طراحی شده تا همه‌ی نیاز‌های مختلف را به بهترین شکل ،سهولت و امنیت بالا تامین

Machine Learning Technologies for Medical Diagnostics
فناوری اطلاعات و تصویربرداری پزشکی

مزایا و چالش‌های فناوری‌های یادگیری ماشین (Machine Learning) برای تشخیص در پزشکی

هر سال، اشتباهات تشخیص پزشکی بر سلامت میلیون‌ها انسان تأثیر می‌گذارد و میلیاردها دلار هزینه دارد. فناوری‌های یادگیری ماشینی می‌توانند به شناسایی الگوهای پنهان یا

تازه‌های مارکوپکس

به دنبال مطلب خاصی هستید؟