生成式人工智能时代的可信卫生信息:GEO作为数字卫生治理的新能力
世界数字技术研究院
会话269
生成式人工智能正在改变人们寻求、理解卫生信息以及根据卫生信息采取行动的方式。个人、专业人士、机构和政策制定者越来越多地不再只是搜索和比较多个来源;他们询问人工智能系统并直接接收综合答案。
这一转变带来了重大的公共利益挑战:我们如何确保人工智能介导的卫生信息值得信赖、以证据为依据、透明、包容并与公共卫生优先事项保持一致?
本次互动会议将讨论可信的卫生证据作为AI时代数字卫生治理的一种新兴能力。它将探讨政府、国际组织、公共卫生机构、学术界、行业、民间团体和技术界如何共同努力,在生成式人工智能环境中加强经过验证的健康证据的可见性、可及性和负责任的使用。
会议还将庆祝 《WDTA值得信赖的人工智能促进卫生和公共卫生发展国际举措:推进循证、包容和负责任的数字卫生治理》的发布。该举措旨在促进国际合作、共同原则、能力建设和实际行动,以支持可信的卫生信息、循证决策和公平的数字卫生转型。
会话格式
这45分钟的会议将是互动式的,以讨论为主:
开场介绍:背景介绍、治理挑战和项目计划。
嘉宾讨论会思考:两位特邀嘉宾将分享对人工智能、健康证据、治理和国际合作的看法。
公开讨论:将邀请与会者就国际举措交流意见并建言献策。
关键问题
会议将探讨:
生成式人工智能如何改变对健康信息和健康知识的获取?
当可信证据在人工智能生成的响应中不可见或未充分体现时,会出现哪些风险?
数字卫生治理如何保护公众免受错误信息、低质量内容和商业驱动的失真的侵害?
需要哪些能力来使卫生证据更加面向人工智能、更具包容性和对决策更有用?
国际合作如何支持多语言、公平和循证的数字卫生系统?
谁应该参加
本场会议欢迎各国政府、联合国机构、国际组织、公共卫生机构、证据综合小组、导则开发人员、HTA机构、研究人员、人工智能开发人员、数字平台、民间团体组织、青年领袖、患者团体以及所有对可信人工智能、数字卫生、全球卫生治理和获取可靠卫生信息感兴趣的利益攸关方参加。
热烈邀请与会者参加讨论,建言献策,合作塑造一个更加值得信赖、更具包容性和以证据为依据的数字卫生未来。
Yuan Chi 是世界数字技术学院 (WDTA) 的数字健康负责人、Yealth Technology 的首席执行官以及暨南大学的教授和博士生导师。她是第一位当选为Cochrane协作组织(全球NPO)理事会成员的华裔,当选时年仅30岁。她是世界卫生组织基本医学清单-指南建议调整项目的项目负责人,受世卫组织总部委托。 她专门从事健康证据综合和临床指南方法学;公共卫生和政策;全球健康;以及决策科学 – 包括跨学科理论框架、实施和网络建设,以将人工智能应用于循证医学和数字卫生。她在同行评审的国际期刊上撰写了超过 35 篇论文。她致力于在中低收入国家和高收入国家之间架起资源和人才的桥梁,以推进更公平的全球卫生生态系统;为职业早期学者提供面向国际的高质量教育、研究和职业发展;促进个人和机构、学术界和行业以及利益攸关多方之间的协作;促进教育公平、终身学习、研究中的共同创造和循证决策,以支持联合国可持续发展目标(SDG)。
李宇航教授是数字技术领域的著名战略家,以其富有远见的领导才能和对数字领域的贡献而广受赞誉。他是世界数字技术学院(WDTA)的联合创始人兼执行主席们,并担任云安全联盟大中华区(CSA GCR)的主席们。李教授在全球数字技术、网络安全和信息安全领域拥有超过30年的经验,在整个行业担任过具有影响力的领导职务。
Simão是国际电联人工智能促进卫生领域标准化工作和国际电联/世卫组织/世界知识产权组织人工智能促进卫生领域发展全球举措的高级顾问。2024年之前,他一直担任国际电联第16研究组(包括音视频编码、无障碍获取、数字卫生等多媒体和数字技术标准)和世卫组织/国际电联人工智能促进卫生领域发展焦点组(FG-AI4H)秘书处主任。他的标准化经验始于1989年的语音压缩标准,并管理了一些著名的技术标准的制定,包括黄金时段艾美奖获得者H.264 AVC、H.265 HEVC和JPEG;以及国际电联/世卫组织H.870安全听音设备和H.810系列康体佳设计导则。在加入国际电联之前,Simão是美国COMSAT实验室的科学家和巴西CPqD电信研究中心的研究员。
作为IEEE的资深成员和学术论文和立场论文的作者,他组织了首届国际电联大视野会议。
Yi (Elaine) Chen 在阿里巴巴集团的研究部门达摩院领导全球公共事务和国际合作伙伴关系。此前,她曾担任多项全球举措的成员,如G20商业峰会(B20)数字化转型任务组和联合国秘书长可持续发展目标(SDG)数字融资任务组。她曾受邀在中国北京大学和清华大学担任客座讲师。
陈玲玲毕业于哥伦比亚大学,获得国际事务硕士学位,专攻技术、媒体和创新。
蒂姆·怀特 (Tim White) 是哈佛大学网络安全专业的毕业生、企业家和 ASEZ 的青年志愿者领袖。他是NuVert的创始人兼首席执行官,NuVert是一家新兴的人工智能教育和采用公司,帮助领导者理解和负责任地应用人工智能。Tim 之前曾在 MITRE 担任系统、软件和安全工程师,并拥有塔夫茨大学的计算机科学 BS/MS 学位。通过 ASEZ,他支持青年主导的服务、可持续发展和全球参与计划,将学生与公共领袖和国际组织联系起来。
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C3。获得信息和知识
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C4。能力建设
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C7。 ICT应用:生活各个方面的益处-电子保健
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C8。文化多样性和身份认同,语言多样性和当地内容
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C10。信息社会的道德层面
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C11。国际和区域合作
C3(获取信息):它构建可信的证据,由人工智能优先考虑,打击有害的错误信息,并确保公平获得准确的健康知识。
·C4(能力建设):它为人工智能时代的知识转化建设利益攸关多方能力,包括公共卫生机构的培训和公众的数字健康素养。
·C7(电子卫生):它为人工智能创建了公共卫生数字基础设施,包括错误信息的早期预警系统和将证据标准化纳入人工智能介导的卫生咨询。
·C8(文化和语言多样性):它提升了来自全球南方国家经当地验证、适合具体情况的卫生内容,在人工智能应对措施中保留了当地知识。
·C10(道德层面):它优先考虑公共利益而不是商业利益,确保循证指导超越未经验证的内容,并保护弱势群体免受有害错误信息的侵害。
·C11(国际合作):这是一项与中低收入国家合作、共享开放标准并协调跨境行动打击AI卫生错误信息的全球利益攸关多方举措。
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目标3:确保健康生活并促进所有人的福祉
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目标9:建立有弹性的基础设施,促进可持续工业化和促进创新
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目标10:减少国家内部和国家之间的不平等
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目标12:确保可持续的消费和生产方式
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目标17:振兴全球可持续发展伙伴关系
SDG 3(健康和福祉):它阻止了GEO优化的有害健康错误信息排挤人工智能应对措施中的循证指南,确保公众在使用生成式人工智能时始终如一地获得准确、挽救生命的健康信息,直接改善公共卫生结果。
·SDG 9(创新和基础设施):它构建开创性的人工智能原生数字卫生基础设施——包括开放的人工智能可访问的证据格式、标准化的信任认证和公共API——填补了卫生特定GEO标准的空白,并推动了数字卫生治理中负责任的创新。
·SDG 10(减少不平等):它通过与全球南方低收入和中等收入国家合作,建立本地GEO能力,在人工智能响应中提升其当地验证、适合具体情况的卫生内容,对抗扩大全球卫生差距的商业内容的主导地位,从而以公平为中心。
·SDG 12(负责任的消费):它抑制了低质量、误导性商业健康内容的传播,这些内容推动了对未经证实的产品的有害过度消费,使用户能够做出明智、负责任的健康选择。
·SDG 17(全球伙伴关系):这是一项利益攸关多方全球举措,免费共享开放标准和工具,汇集各国政府、专家和全球资助者,共同应对人工智能卫生错误信息的跨境挑战。
- 目标 1:消除所有数字鸿沟,加快实现可持续发展目标
- 目标 4:推进负责任、公平、可互操作的数据治理方法
- 目标3:营造一个包容、开放、安全、有保障的数字空间,尊重、保护和促进人权
- 目标五:加强人工智能国际治理,造福人类