创新加速健康公平,利用生成式 AI推动社会影响

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## 视频 <video src="https://dev-media.amazoncloud.cn/30-LibaiGenerate/31-LiBaiRebrandingVideo/IMP202-Innovating_for_health_equity_to_drive_social_impact_with_generative_AI-LBrebrandingWCaptionCN.mp4" class="bytemdVideo" controls="controls"></video> ## 导读 了解生成式 AI 驱动的应用程序如何推动社会影响。在本论坛上,Hurone AI 分享了他们如何利用 [Amazon Bedrock](https://aws.amazon.com/cn/bedrock/?trk=cndc-detail),通过增加中低收入国家获得符合当地文化的癌症护理和治疗的机会来促进健康公平。亚马逊云科技专家深入研究了构建安全和可扩展的生成式 AI 应用程序的关键考虑因素和规范性指南。在本次论坛结束时,您将获得设计安全、经济高效、负责任的生成式 AI 应用程序的关键见解,从而帮助加快任务影响。 ## 演讲精华 <font color = "grey">以下是小编为您整理的本次演讲的精华,共1200字,阅读时间大约是6分钟。如果您想进一步了解演讲内容或者观看演讲全文,请观看演讲完整视频或者下面的演讲原文。</font> 在2022年re:Invent上,一场名为“利用生成性AI创新促进健康公平以驱动社会影响力”的专题讨论探讨了如何运用前沿技术(如生成性AI)来解决现实世界的健康挑战并改善全球弱势群体的生活质量。亚马逊云科技社会责任与影响团队的全球健康公平负责人Danielle Morris主持了这场对话,她对这次关于利用创新解决方案推进健康公平的生动交流表示热烈欢迎。她鼓励观众思考如何将本次研讨会的主题应用于实际工作,从而产生积极的社会影响。 首先发言的是医疗科技初创公司Huron AI的创始人兼首席执行官Dr. Kingsley Leon De。他介绍了该公司如何通过运用生成性AI等技术,让精准的医疗服务变得更加便捷易得。Kingsley强调了非洲和美国在癌症护理方面存在的巨大差距。在非洲,每3000名患者只有一名肿瘤科医生,而在美国,每300名患者就有一名肿瘤科医生。这种专门医生的严重短缺使得患者管理治疗物流和副作用变得非常困难。 Huron AI的目标是运用具有文化敏感性的人工智能来简化医生的工作流程,并在出现问题时为患者提供远程医疗服务。他们的平台Gua支持医生和患者之间的双向沟通。该平台使用预测性分析向患者提出关于副作用的问题,评估患者的回应,并向医生提供一个实时仪表盘,显示每个患者的状况。然后,医生可以为患者快速生成个性化的护理信息,包括相关的人口数据、健康素养水平和具体的化疗方案细节。这有助于有效地解决患者的需要和副作用问题,即使是从遥远的地方。 Huron AI致力于提高临床试验的准备程度和招募的多样性。过去20年间,尽管FDA批准了许多癌症药物试验,但非洲裔美国人和西班牙裔人的参与比例分别低于3%和6%。这意味着现有有效性及安全性数据未能充分反映全球人口的实际情况。借助其软件和群体发现等生成性人工智能技术,Huron AI致力于与制药公司合作,使试验更具代表性,让更多人有机会接受创新治疗。 Gau平台充分考虑了本地语言、治疗方案、流行病学背景以及与其他文化相关的重要因素,以满足不同地区用户的需求。该平台利用了亚马逊Bedrock的透明生成性人工智能功能,为用户提供有价值的见解,而非令人费解的“黑盒”。在卢旺达癌症中心的一项为期三个月的试点研究中,超过92%的患者积极参与该系统。通过自动发现9个紧急情况,展示了持续监控对改善结果的巨大潜力。如今,Huron AI已将这一实施扩展至尼日利亚、肯尼亚等国家,并计划进入巴西市场。 作为亚马逊云科技非营利部门的主解决方案架构师,Mita Yarlagadda分享了几个具有深远影响的生成性人工智能应用案例。这些案例包括为法律援助、研究或个人管家服务提供支持的虚拟助手,以及推动内容创作。为了提升程序员的工作效率,生成性模型可以建议代码或担任编程伙伴。智能处理文档并提取信息,从而节省手动审查的时间。模型还能作为政策分析助手,协助应对提案请求。Mita强调,只要社会影响力组织能设想出一个有益的应用程序,当前的人工智能能力就足够帮助他们实现这个目标。 尽管她已经提出了一些很好的观点,但Mita认为成功需要一个深思熟虑的策略,而不仅仅是简单地应用预训练模型。企业应首先明确他们的目标和期望。接下来,他们可以通过对各种模型进行严格的性能和安全性测试来选择最佳的方案。这不仅包括准确性,还包括其他方面,如公平性、偏见、毒性和鲁棒性。为了适应不同的应用场景,可以使用诸如提示工程、微调以及持续学习等技术来调整模型。 此外,Mita强调了数据隐私和安全之间的区别的重要性。与传统托管基础设施相比,自营基础设施可以根据需要进行优化。在选择模型时,她建议在考虑输出质量、推理速度和延迟需求的同时,找到最佳平衡点。企业有责任选择那些能赢得用户信任的安全模型。总之,Mita强调通过利用像亚马逊Bedrock和模型游乐场这样的资源,以及亲自体验和实践的重要性。 谈到实现生成性AI的社会影响潜力时,Kingsley博士讲述了Huron AI的诞生背景。在非洲照顾一位患有癌症的亲密家庭成员的经历使他认识到了医疗保健系统中的诸多不足。随着人工智能研究的快速发展,他看到了一个有机会扩大护理范围并减轻资源有限医生所面临的一些压力的机会。成功的合作伙伴关系至关重要。例如,Huron AI正在与尼日利亚的一个癌症中心和肯尼亚的基苏马郡政府展开合作。 Kingsley强调了与国家癌症控制战略保持一致并以补充国家健康数字化路线图的重要性。解决方案不能孤立存在。它们需要得到政府等其他利益相关者的支持,即使他们对采用像人工智能这样的新技术持谨慎态度。他建议通过展示如何使AI驱动的工具能够加强其现有优先事项和能力,来吸引利益相关者的需求和价值观。这种以人为本的方法对于推动采纳至关重要。 在探讨文化敏感性的问题时,Kingsley强调了他与当地的用户和合作伙伴之间的持续互动。他曾分享过一个例子,Huron AI公司最初误以为卢旺达的智能手机普及率与尼日利亚相当。然而实际上,只有30%的卢旺达人拥有智能手机。因此,他们调整了他们的患者沟通系统,利用基本的移动电话和短信服务以覆盖更广泛的人群。同时,他也指出了算法偏见这一主要问题,例如皮肤癌检测算法如果在多样化的数据集上进行训练,可能会在深色皮肤人群中失效。Kingsley表示,采用透明的多学科设计思维至关重要,以避免陷阱并构建用户可以信任的AI。 Mita也表示认同,她强调负责任地选择和评估模型对于减轻有害偏见至关重要。她还解释了在互联网规模的未标记数据上训练生成的模型中可能出现的固有偏见。组织必须警惕监控和过滤输入和输出中的不合适内容。检测有毒语言的安全护栏是必不可少的。总的来说,她强调要选择与组织关于安全和公平的价值观念相一致的模型。 综上所述,这次深入的主题讨论强调了在实际操作中运用生成性AI来在全球范围内产生积极社会影响的方法。演讲者们提供了一系列实际案例,展示了如何定制解决方案以提高医疗保健的访问和公平性,强调文化敏感性和当地合作。他们还提供了实施可信赖AI的建议,以关注人类需求并避免诸如算法偏见等陷阱。这次会议表明,具有前瞻性的组织可以通过有意识地应用生成性模型来实现其帮助边缘化社区的全部潜力。这激发了人们使用技术造福社会的创造力来解决社会最重大的挑战。 **下面是一些演讲现场的精彩瞬间:** 在全球范围内,生成性人工智能正在被用于提高健康、幸福和生活质量。 ![](https://d1trpeugzwbig5.cloudfront.net/IMP202-Innovating_for_health_equity_to_drive_social_impact_with_generative_AI/images/rebranded/IMP202-Innovating_for_health_equity_to_drive_social_impact_with_generative_AI_0.png) 据领导者所述,在测试阶段,这种技术就已经能够有效地协助提供高质量的护理服务,同时缓解患者的顾虑,展现了其在增强医护人员工作效果方面的巨大潜力。 ![](https://d1trpeugzwbig5.cloudfront.net/IMP202-Innovating_for_health_equity_to_drive_social_impact_with_generative_AI/images/rebranded/IMP202-Innovating_for_health_equity_to_drive_social_impact_with_generative_AI_1.png) 领导者强调,与用户进行互动以及解决实际问题至关重要,以确保持续产生积极影响。 ![](https://d1trpeugzwbig5.cloudfront.net/IMP202-Innovating_for_health_equity_to_drive_social_impact_with_generative_AI/images/rebranded/IMP202-Innovating_for_health_equity_to_drive_social_impact_with_generative_AI_2.png) ## 总结 本视频探讨了生成性人工智能如何在推动健康公平和社会影响方面发挥作用,尤其是在服务不足的地区。内容涵盖了Huron AI创始人Dr. Kingsley Leon De以及亚马逊云科技主解决方案架构师Meera Rao的演讲。 关键点1:Huron AI正利用生成性人工智能改进非洲和拉丁美洲的癌症护理。例如,在卢旺达,他们开发了一个名为Gua的AI系统,有助于肿瘤学家高效地监测患者并与他们沟通副作用问题。这能生成针对患者的个性化、文化敏感的信息,并帮助发现紧急情况。 关键点2:在社会影响方面,生成性AI有很多潜在应用,如虚拟助手、内容创作、编码助手和文档处理。关键考虑因素包括模型选择、定制、数据隐私和安全以及基础设施成本。避免偏见的正确模型评估和基准测试至关重要。 关键点3:有效的实施需要与当地利益相关者(如政府和医护人员)合作,确保解决方案适合且具有响应性。合作伙伴关系有助于推动采用和资金。通过像亚马逊Bedrock和Party Rock这样的工具进行实际操作实验,可以帮助创新者学习生成性AI。 结论:生成性AI有潜力通过放大人类能力来推动社会影响。然而,这需要负责任地开发和部署。通过与当地利益相关者合作并正确评估模型,创新者可以创建解决全球范围内的问题,提高获取、公平性和效果。 ## 演讲原文 ## 想了解更多精彩完整内容吗?立即访问re:Invent 官网中文网站! [2023亚马逊云科技re:Invent全球大会 - 官方网站](https://webinar.amazoncloud.cn/reInvent2023/?s=8739&smid=19458 "2023亚马逊云科技re:Invent全球大会 - 官方网站") [点击此处](https://aws.amazon.com/cn/new/?trk=6dd7cc20-6afa-4abf-9359-2d6976ff9600&trk=cndc-detail "点击此处"),一键获取亚马逊云科技全球最新产品/服务资讯! [点击此处](https://www.amazonaws.cn/new/?trk=2ab098aa-0793-48b1-85e6-a9d261bd8cd4&trk=cndc-detail "点击此处"),一键获取亚马逊云科技中国区最新产品/服务资讯! ## 即刻注册亚马逊云科技账户,开启云端之旅! [【免费】亚马逊云科技“100 余种核心云服务产品免费试用”](https://aws.amazon.com/cn/campaigns/freecenter/?trk=f079813d-3a13-4a50-b67b-e31d930f36a4&sc_channel=el&trk=cndc-detail "【免费】亚马逊云科技“100 余种核心云服务产品免费试用“") [【免费】亚马逊云科技中国区“40 余种核心云服务产品免费试用”](https://www.amazonaws.cn/campaign/CloudService/?trk=2cdb6245-f491-42bc-b931-c1693fe92be1&sc_channel=el&trk=cndc-detail "【免费】亚马逊云科技中国区“40 余种核心云服务产品免费试用“")
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