Baidu
map

WHO 大型多模式模型指南:健康人工智能的伦理与治理

2024-01-18 世界卫生组织 WHO官网 发表于上海

本指南针对一种类型的生成人工智能,即大型多模态模型 (LMM),它可以接受一种或多种类型的数据输入并生成不限于输入算法的数据类型的不同输出。

中文标题:

WHO 大型多模式模型指南:健康人工智能的伦理与治理

英文标题:

Ethics and governance of artificial intelligence for health: Guidance on large multi-modal models

发布机构:

世界卫生组织

发布日期:

2024-01-18

简要介绍:

人工智能 (AI) 是指集成到系统和工具中的算法从数据中学习的能力,以便它们能够执行自动化任务,而无需人类对每一步进行显式编程。生成式人工智能是人工智能技术的一类,其中算法在可用于生成新内容(例如文本、图像或视频)的数据集上进行训练。本指南针对一种类型的生成人工智能,即大型多模态模型 (LMM),它可以接受一种或多种类型的数据输入并生成不限于输入算法的数据类型的不同输出。预计LMM将在医疗保健、科学研究、公共卫生和药物开发等领域具有广泛的用途和应用。LMM 也被称为“通用基础模型”,

相关资料下载:
[AttachmentFileName(sort=1, fileName=WHO 大型多模式模型指南:健康人工智能的伦理与治理.pdf)] GetToolGuiderByIdResponse(projectId=1, id=225381c0035a8ea8, title=WHO 大型多模式模型指南:健康人工智能的伦理与治理, enTitle=Ethics and governance of artificial intelligence for health: Guidance on large multi-modal models, guiderFrom=WHO官网, authorId=0, author=, summary=本指南针对一种类型的生成人工智能,即大型多模态模型 (LMM),它可以接受一种或多种类型的数据输入并生成不限于输入算法的数据类型的不同输出。, cover=https://img.medsci.cn/Random/doctor-using-smartphone-app-in-hospital-office-PEMB8JL.jpg, journalId=0, articlesId=null, associationId=138, associationName=世界卫生组织, associationIntro=null, copyright=0, guiderPublishedTime=Thu Jan 18 00:00:00 CST 2024, originalUrl=, linkOutUrl=, content=<p style="color: #1a1a1a;">人工智能 (AI) 是指集成到系统和工具中的算法从数据中学习的能力,以便它们能够执行自动化任务,而无需人类对每一步进行显式编程。生成式人工智能是人工智能技术的一类,其中算法在可用于生成新内容(例如文本、图像或视频)的数据集上进行训练。本指南针对一种类型的生成人工智能,即大型多模态模型 (LMM),它可以接受一种或多种类型的数据输入并生成不限于输入算法的数据类型的不同输出。预计LMM将在医疗保健、科学研究、公共卫生和药物开发等领域具有广泛的用途和应用。LMM 也被称为&ldquo;通用基础模型&rdquo;,</p>, tagList=[TagDto(tagId=8461, tagName=人工智能)], categoryList=[CategoryDto(categoryId=35, categoryName=预防公卫, tenant=100), CategoryDto(categoryId=85, categoryName=指南&解读, tenant=100), CategoryDto(categoryId=21100, categoryName=达仁堂循证e学界, tenant=100)], articleKeywordId=8461, articleKeyword=人工智能, articleKeywordNum=6, guiderKeywordId=8461, guiderKeyword=人工智能, guiderKeywordNum=6, haveAttachments=1, attachmentList=null, guiderType=0, guiderArea=指南, guiderLanguage=1, guiderRegion=10, opened=0, paymentType=, paymentAmount=10, recommend=0, recommendEndTime=null, sticky=0, stickyEndTime=null, allHits=1428, appHits=10, showAppHits=0, pcHits=51, showPcHits=1418, likes=0, shares=0, comments=0, approvalStatus=1, publishedTime=Tue Jan 23 13:36:00 CST 2024, publishedTimeString=2024-01-18, pcVisible=1, appVisible=1, editorId=0, editor=dajiong, waterMark=0, formatted=0, memberCards=[], isPrivilege=0, deleted=0, version=3, createdBy=null, createdName=dajiong, createdTime=Mon Jan 22 22:06:21 CST 2024, updatedBy=8538692, updatedName=梅斯话题小助手, updatedTime=Tue Jan 23 09:57:53 CST 2024, courseDetails=[], otherVersionGuiders=[], isGuiderMember=false, ipAttribution=上海, attachmentFileNameList=[AttachmentFileName(sort=1, fileName=WHO 大型多模式模型指南:健康人工智能的伦理与治理.pdf)])
WHO 大型多模式模型指南:健康人工智能的伦理与治理.pdf
下载请点击:
评论区 (0)
#插入话题

拓展阅读

Cureus:人工智能通过牙龈临床表现检测贫血研究

全世界有数百万人患有贫血症,贫血等全身性疾病危害口腔健康。本研究旨在评估三种不同的AI学习方法,利用患者牙龈的临床口腔内图片来自动检测贫血。

人工智能在医学影像分析迈出重要一步!Nature子刊发表赵世华教授团队研究成果

基于人工智能的多中心、大样本的临床研究成果——《基于磁共振成像的人工智能筛选和诊断心血管疾病》,填补了人工智能在心脏磁共振诊断领域的空白。

问诊分析:28岁男博士查出微小结节,焦虑至此!极高分辨率CT用于筛查,到底带来的是益处还是坏处?

今天分享的这位结友才28岁,是一位博士,但就是由于此类微小结节搞得焦头烂额。

NAR:基于人工智能技术在非编码DNA中发现新型癌症驱动突变

这项研究颠覆了人们对DNA的传统认识,将研究视角扩展到了之前被忽视的非编码区域。

【协和医学杂志】人工智能在医患共同决策中的应用

从开发和实施层面探讨AI决策辅助应用于SDM领域的潜在问题和挑战,提出可能的解决措施,为后续AI决策辅助的研发与实施提供参考。

Diagnostics:人工智能对CBCT口腔成像中金属伪影的影响

研究人工智能(AI)降噪算法对口腔锥形束计算机断层扫描(CBCT)图像中金属伪影和图像质量参数的影响。

分子影像人工智能专家共识(2019 版)

中华医学会核医学分会(CSNM,Chinese Society of Nuclear Medicine) · 2019-12-30

涉及人工智能干预的临床试验设计规范:SPIRIT-AI扩展

SPIRIT-AI 和 CONSORT-AI 工作组 · 2020-09-08

欧盟人工智能道德准则(草案)

暂未更新 · 2019-10-31

医疗卫生中人工智能(AI)使用的伦理和管治(英文)

世界卫生组织(WHO,The World Health Organization) · 2021-06-28

Baidu
map
Baidu
map
Baidu
map