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英国政府发布NHS AI供应商行为准则

2019年08月05日 16:32 来源:未知 手机版

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卫生部长Lord O Shaughnessy表示, 人工智能和机器学习是一个快速发展的领域,在整个医疗保健领域具有巨大的潜力。

这就是为什么我很高兴地宣布,我们今天推出了我们最初的技术合作伙伴行为准则 - 这10条原则规定了行业与医疗保健系统之间的接触规则。这些原则为加深患者,临床医生,研究人员和创新者之间的信任提供了基础。

这是迈向创造一个安全和可信赖环境的重要的第一步,在这个环境中,创新能够蓬勃发展,造福于我们所有人的健康。

10点代码

该代码旨在供人工智能和技术提供商阅读NHS,以及专业采购人员,提供10个指导原则。这些是:-

1.定义用户

了解并展示您的产品的具体用途,您要为他们解决的问题,他们可以期待的好处,以及相关的AI如何提供更高效或基于质量的解决方案。

确保您已经对其需求的性质进行了充分的背景研究,包括可能影响吸收,采用和持续使用的任何合并症和社会文化影响。

2.定义价值主张

说明为什么创新或技术已经开发或正在开发中,明确的业务案例突出了产出,结果,效益和绩效指标,以及产品如何确切地为人们和健康带来更好的供应和/或结果护理系统。

3.公平,透明,对您使用的数据负责

表明您已将隐私设计原则与数据共享协议,数据流图和数据保护影响评估结合使用。

确保已考虑GDPR的所有方面(处理的法律依据,信息资产所有权,系统级安全政策,透明度通知义务,资产完成统一登记和数据隐私影响评估)。

4.使用与确定的用户需求成比例的数据(GDPR的数据最小化原则)

表明您已使用必要的最低个人数据来实现第1点中确定的用户需求的预期结果。

5.利用开放标准

利用并构建您的产品或创新,当前数据和互操作性标准,以确保您可以轻松地与现有的国家系统进行通信。以编程方式将数据质量评估纳入人工智能开发,以便在数据质量不佳的情况下不会发生危害。

6.对所使用的数据和部署的算法的限制保持透明

显示您了解数据的质量,并在评估是否适合用于定义的用户需求时考虑了其局限性。构建算法时,要明确其优势和局限性,并以透明的方式显示您是否已发布的训练或部署算法。

7.使安全成为设计的一部分

通过集成适当级别的安全性和保护数据来保持系统安全。

8.确定商业战略

采购战略应考虑商业和技术方面以及合同限制。您应该只签订商业条款,其中技术公司和医疗保健提供者之间的合作关系的利益得到公平分享。

9.显示预期用途的有效性证据

您应该提供证据证明您的产品或创新对其预期用途的有效性。如果您无法出示证据,您应该制定一个计划,根据您的技术执行的功能,满足最低要求的证据级别。

10.显示您正在构建的算法类型

除了选择该算法的证据基础,您计划如何持续监控其性能,以及如何验证该性能。

显示您正在构建的算法的学习方法,如果它属于原则9中所示的更高风险的分类。旨在以清晰透明的方式显示您如何验证结果。

关键词: 人工智能

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