الذكاء الاصطناعي الآمن والعادل في الرعاية الصحية
ضمان أن تكون النماذج الإحصائية ونماذج التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي المستخدمة في الصحة والرعاية آمنة وعادلة وقابلة للتفسير ومراقَبة، بما في ذلك التحقق من التحيز بين فئات المرضى واستيفاء لوائح الأجهزة الطبية والذكاء الاصطناعي.
المستويات
- 1. إلمام
يمكنك:
- شرح كيف يمكن لنموذج ما أن يضر بالمرضى، مثلًا من خلال التحيز أو الانجراف أو الاعتماد المفرط على مخرجاته
- شرح سبب ضرورة التحقق من صحة النماذج على الفئة السكانية التي ستُستخدم معها
- 2. ممارسة
يمكنك:
- قياس أداء النموذج لدى فئات المرضى المختلفة والإبلاغ عن أي فروق
- توثيق الاستخدام المقصود للنموذج وبيانات تدريبه وحدوده المعروفة، مثلًا في بطاقة النموذج
- الإسهام بأدلة عن النموذج في ملف السلامة السريرية
- 3. تمكّن
يمكنك:
- التخطيط للتحقق من صحة النموذج وتقييم تحيزه ومراقبته أثناء التشغيل مع الزملاء السريريين
- تقرير متى يحتاج النموذج إلى إعادة تدريب أو تقييد أو سحب
- تقديم المشورة للفرق بشأن متى قد يخضع النموذج للتنظيم بوصفه جهازًا طبيًا والأدلة التي يحتاجها
- 4. خبرة
يمكنك:
- وضع معايير المؤسسة لضمان الذكاء الاصطناعي في الرعاية ومراقبته
- قيادة ضمان النماذج عالية المخاطر قبل نشرها وبعده
- تمثيل المؤسسة لدى الجهات التنظيمية والشركاء في شأن الذكاء الاصطناعي الآمن والعادل
أقرب مهارات ESCO
Contains ESCO v1.2.1 data (https://esco.ec.europa.eu/). © European Union. Reuse authorised under Commission Decision 2011/833/EU.
مستويات الأدوار التي تتوقع هذه المهارة
| مستوى الدور | الدور | الفئة | المستوى المتوقع |
|---|---|---|---|
| عالم بيانات متدرب | عالم بيانات | 4 | إلمام |
| عالم بيانات مشارك | عالم بيانات | 5 | إلمام |
| عالم بيانات | عالم بيانات | 6 | ممارسة |
| عالم بيانات رئيسي | عالم بيانات | 7 | تمكّن |
| عالم بيانات قائد | عالم بيانات | 8a | تمكّن |
| رئيس علم البيانات | عالم بيانات | 8b | خبرة |
| مهندس تعلم آلي أول | مهندس تعلم آلي | 7 | تمكّن |
| مهندس تعلم آلي قائد | مهندس تعلم آلي | 8b | خبرة |