用共享利益共享数据:人工智能视角
Mohammad Tajabadi1, Linus Grabenhenrich2, Adèle Ribeiro1
1Department of Data Science in Biomedicine, Faculty of Mathematics and Computer Science, University of Marburg, Marburg, Germany.
这项研究提出了一种更公平的方法,用于医疗保健中的协作人工智能开发. 公司可以提供数据,并根据其输入获得相对比例的AI模型,鼓励参与并改进诊断工具.
科学领域:
- 医疗人工智能 医疗人工智能
- 协作数据分析协作数据分析
- 医疗信息学 医疗信息学
背景情况:
- 开发强大的医疗保健人工智能模型需要来自多个中心的大量数据.
- 数据隐私问题和专有限制限制了公共数据共享.
- 现有的联合和群体学习方法缺乏私营部门合作的激励.
研究的目的:
- 为合作医疗保健AI提供公平的数据贡献和AI模型所有权提出一种新的解决方案.
- 激励公司参与数据共享和人工智能模型开发.
- 确保从集体数据分析获得公平的利益,以改善诊断工具.
主要方法:
- 探索一个新的协作数据分析和AI建模方法的观点.
- 专注于一个系统,参与者可以获得与他们的数据贡献相称的AI模型.
- 私营部门人工智能开发中的公平激励结构的概念框架.
主要成果:
- 提出了一种解决协作人工智能公司有限激励的方法.
- 基于数据贡献的AI模型好处的更公平分配的潜力.
- 促进更多人参与医疗保健集体数据分析.人工智能.
结论:
- 拟议的方法可以鼓励公司参与协作数据分析.
- 更公平的数据贡献模型可以为所有参与者开发更好的诊断工具.
- 这种观点为更公平,更有效的医疗保健人工智能发展提供了途径.
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