微软公司与欧洲医疗组织合作成立可信和负责任的AI网络

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微软公司(MSFT)宣布与欧洲多家医疗组织合作,共同成立了可信和负责任的AI网络(TRAIN),旨在通过技术保障帮助欧洲地区的组织实现负责任的人工智能操作。这些组织包括荷兰的Erasmus MC医院、芬兰的赫尔辛基大学医院、瑞典的萨尔格伦斯卡大学医院、瑞典的斯堪尼亚大学医院、意大利的圣拉斐尔大学维塔-萨卢特大学以及荷兰的乌得勒支大学医学中心,而微软公司则是这一技术合作伙伴。此外,致力于通过数据驱动的倡议和创新技术改变医疗保健的非营利组织Foundation 29也加入了欧洲TRAIN。该网络还向其他对加入感兴趣的欧洲医疗组织敞开大门。

新兴的AI技术在欧洲和全球范围内为改革医疗保健部门带来了巨大的希望。通过提高患者护理结果、简化流程和降低成本,AI有潜力改变这一行业。随着技术的不断发展,健全的开发和评估标准对于确保负责任和有效的AI应用至关重要。TRAIN旨在提高在医疗保健中实施的AI工具的质量、安全性和可信度,以确保临床医生和患者从这一创新技术中受益。

TRAIN的最初形成是在2024年3月宣布的,包括美国的领先医疗组织在内。该联盟的运营目标包括提供技术和工具,使可信和负责任的AI原则能够大规模操作化;与其他TRAIN成员和关键利益相关者合作,使所有组织,包括资源匮乏的地区,都能从基于技术的负责任AI保障中受益;分享在医疗保健环境中使用AI的最佳实践,包括AI算法的安全性、可靠性和监测,以及管理AI所需的技能。数据和AI算法不会在成员组织之间或与第三方之间共享;努力通过安全的在线门户网站实现临床护理或临床运营中使用的AI的注册;提供工具,使能够测量与实施AI相关的结果,包括在医疗保健环境中研究AI方法的有效性和价值的最佳实践,并利用保护隐私的环境,在部署前和部署后考虑在亚群体中进行分析以评估偏差。还可能提供允许在组织之间共享的联邦AI结果注册表的开发。该注册表将捕获与AI算法的实际世界结果相关的效力、安全性和优化。

TRAIN成员表示:“利用AI改变医疗保健必须被视为一个需要全球跨境合作的全球挑战。这种方法是一个重要的步骤,使我们能够不仅在国家层面,而且在整个欧盟和全球范围内应对挑战。为了真正保证床边采用,我们必须共同努力确保AI惠及所有人。内置在技术中的保障将提高这种公平性。”——Michel van Genderen博士,荷兰鹿特丹伊拉斯谟医疗中心重症监护专家和Erasmus MC Datahub的联合创始人。

“作为一个致力于研究AI在医疗保健中应用的非政府组织,Foundation 29深切关注确保AI的使用尊重患者隐私和安全。高质量的数据,通常来源于患者,对于推动AI技术至关重要,同样重要的是保证对这些数据的负责任使用。对我们来说,保护患者数据并在医疗保健中培养一个可信赖的AI开发和部署环境至关重要。”——Sarah Harmon,Foundation 29主席。

“AI有潜力改变医疗保健,但我们必须对其伦理影响保持警惕。在TRAIN中,我们正在欧洲各地联合起来分享成功和可持续实施负责任AI的知识和工具。”——Magnus Kjellberg,瑞典萨尔格伦斯卡大学医院AI竞争中心负责人。

“TRAIN是技术行业和医疗保健之间联合努力的榜样。AI代表了一种让人对未来医疗保健效果充满希望的战略。即将到来的欧洲TRAIN努力将是一个机会,通过促进保持患者完整性的算法的生成和验证,迈出实现负责任AI解决方案的基本步骤。”——Stefan Jovings教授,瑞典斯堪尼亚大学医院研究和教育主席。

“TRAIN对负责任AI原则和保护隐私的合作加强了我们安全和道德地利用AI技术的战略。这一举措建立了信任,保护了患者数据,并将参与机构的实践与欧洲医疗保健标准保持一致。”——Carlo Tacchetti,UniSR的AI战略项目负责人和圣拉斐尔科学研究所实验成像中心主任。

“在医疗保健中,AI需要在国家和国际层面进行合作,帮助我们利用AI的力量改善患者护理和结果。我们很高兴能够成为这一合作的一部分,为我们期待的新医学时代做出贡献。”——Ben Collignon,乌得勒支大学医学中心首席信息官。

“TRAIN的主要目标是通过基于技术的保障使个人和组织能够实现负责任AI原则。TRAIN还将通过联邦、保护隐私的方法使组织进行合作。在欧洲形成TRAIN将有助于在医疗保健中应用AI的信任和信心,并确保数据隐私得到维护。”——David Rhew博士,微软公司首席医疗官和医疗保健副总裁。

关于可信和负责任的AI网络(TRAIN) 可信和负责任的AI网络(TRAIN)是旨在实现负责任AI原则的首个健康AI网络之一。通过合作,TRAIN成员将通过分享最佳实践、使能临床护理或临床运营中使用的AI注册、提供工具以使能够测量与AI实施相关的结果,以及促进开发一个联邦AI结果注册表,帮助改善健康领域中AI的质量、安全性和可信度。

来源:微软公司。

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