环境扫描用于临床和翻译科学的生成人工智能基础设施
Betina Idnay1, Zihan Xu2, William G Adams3
1Department of Biomedical Informatics, Columbia University Irving Medical Center, New York, NY, USA.
ArXiv
|October 1, 2025
概括
临床和翻译科学中生成AI (GenAI) 的采用处于早期阶段,大多数机构都在进行实验. 关键的挑战包括员工培训,道德监督和解决偏见,以有效地整合医疗保健.
科学领域:
- 医疗保健信息学 医疗保健信息学
- 人工智能在医学中的应用
- 翻译科学 翻译科学
背景情况:
- 生成型人工智能 (GenAI) 和大型语言模型 (LLM) 为医疗保健带来了重大机遇和挑战.
- 临床和翻译科学奖 (CTSA) 网络包括36个积极探索GenAI整合的机构.
研究的目的:
- 在国家CTSA网络内对GenAI基础设施进行环境扫描.
- 评估机构的准备,利益相关者的角色,治理和在医疗保健中采用GenAI的伦理考虑.
主要方法:
- 在CTSA网络中的学术医疗中心和卫生系统的领导人进行了一项调查.
- 该调查重点关注目前的GenAI部署状态,治理模式,并确定了挑战.
主要成果:
- 大多数机构都处于GenAI部署的实验阶段,表现出多样化的策略.
- 偏好集中决策,但在劳动力培训和道德监督方面存在重大差距.
- 确定了关于GenAI偏见,数据安全和利益相关方信任的担忧.
结论:
- 将GenAI整合到医疗保健中需要一个协调的方法,涉及高级领导,临床医生,IT工作人员和研究人员.
- 解决道德问题和确保强有力的治理对于GenAI的有效实施至关重要.
- 这项研究为医疗机构提供了洞察力和路线图,利用GenAI提高护理质量和运营效率.
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