Operacionalizando la fiabilidad y la equidad en la IA en el cuidado de la salud.

Resumen

Explora los desafíos y soluciones para implementar sistemas de IA fiables y equitativos en el cuidado de la salud con la presentación perspicaz de Shalmali Joshi en el CGSI 2024.

Programa de estudio

• Introducción a la IA en la atención médica
Panorama de aplicaciones de IA en la atención médica
Importancia de la confiabilidad y equidad
• Entendiendo la Confiabilidad en la IA para la Salud
Definición y significado de confiabilidad
Desafíos para lograr sistemas de IA confiables
Estudios de caso de implementaciones confiables de IA
• Construyendo una IA Equitativa en la Atención Médica
Definición e importancia de la equidad
Abordar el sesgo en los sistemas de IA
Estrategias para promover la justicia y la inclusión
• Consideraciones Regulatorias y Éticas
Visión general de los marcos legales
Directrices éticas y mejores prácticas
• Diseñando Sistemas de IA Confiables y Equitativos
Integración de la confiabilidad y la equidad en el diseño de IA
Herramientas y metodologías para la evaluación
Monitoreo continuo y mejoras iterativas
• Desafíos en la Operacionalización de la IA en la Salud
Preocupaciones sobre privacidad y seguridad de los datos
Colaboración interdisciplinaria
• Estudios de Caso del Mundo Real y Discusiones
Análisis de proyectos exitosos de IA
Lecciones aprendidas y direcciones futuras
• Conclusión y Perspectivas Futuras
Rol en evolución de la IA en la atención médica
Tendencias emergentes e innovaciones en confiabilidad y equidad

Asignaturas

Ciencias de la Computación