Opérationnalisation de la Fiabilité et de l'Équité dans l'IA en Santé

Aperçu

Rejoignez Shalmali Joshi alors qu'elle explore les défis complexes de l'intégration de systèmes d'IA fiables et équitables dans l'industrie de la santé. Cette présentation perspicace, partie de CGSI 2024, fournit des stratégies et des solutions approfondies pour surmonter les obstacles à la mise en œuvre de technologies avancées dans les environnements de santé.

Hébergée sur YouTube, cette présentation est incontournable pour les professionnels et les passionnés des domaines de l'intelligence artificielle et de l'informatique.

Obtenez une meilleure compréhension de la manière d'opérationnaliser l'IA efficacement et de garantir qu'elle respecte les normes de fiabilité et d'équité dans les applications réelles.

Ne manquez pas l'occasion d'enrichir vos connaissances et de favoriser l'avancement de la technologie de la santé en puisant dans l'expertise partagée lors de cette session.

Programme

• Introduction à l'IA dans le secteur de la santé
Aperçu des applications de l'IA dans le secteur de la santé
Importance de la fiabilité et de l'équité
• Comprendre la fiabilité de l'IA dans le secteur de la santé
Définition et importance de la fiabilité
Défis pour atteindre des systèmes d'IA fiables
Études de cas sur des implémentations d'IA fiables
• Développer une IA équitable dans le secteur de la santé
Définition et importance de l'équité
Lutter contre les biais dans les systèmes d'IA
Stratégies pour promouvoir l'équité et l'inclusion
• Considérations réglementaires et éthiques
Aperçu des cadres juridiques
Lignes directrices éthiques et meilleures pratiques
• Conception de systèmes d'IA fiables et équitables
Intégration de la fiabilité et de l'équité dans la conception de l'IA
Outils et méthodologies pour l'évaluation
Surveillance continue et améliorations itératives
• Défis de l'opérationnalisation de l'IA dans le secteur de la santé
Préoccupations liées à la confidentialité et à la sécurité des données
Collaboration interdisciplinaire
• Études de cas réels et discussions
Analyse de projets d'IA réussis
Leçons apprises et perspectives futures
• Conclusion et perspectives d'avenir
Rôle évolutif de l'IA dans le secteur de la santé
Tendances émergentes et innovations en matière de fiabilité et d'équité

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Sujets

Informatique