보건·돌봄 분야의 안전하고 공정한 AI

이 레퍼런스의 독자적인 스킬.

수준

1. 인지

할 수 있는 일:

• 편향, 드리프트, 모델 출력에 대한 과도한 의존 등을 통해 모델이 환자에게 어떻게 해를 끼칠 수 있는지 설명한다
• 모델을 사용할 집단에서 검증해야 하는 이유를 설명한다

2. 실무

할 수 있는 일:

• 환자 집단별로 모델 성능을 측정하고 차이를 보고한다
• 모델 카드 등을 통해 모델의 의도된 용도, 학습 데이터, 알려진 한계를 문서화한다
• 임상 안전 케이스에 모델에 관한 근거를 제공한다

3. 실천가

할 수 있는 일:

• 임상 동료와 함께 모델의 검증, 편향 평가, 실제 운영 중 모니터링을 계획한다
• 모델을 재학습하거나, 제한하거나, 철회해야 하는 시점을 판단한다
• 모델이 의료기기로 규제될 수 있는 시점과 필요한 근거에 대해 팀에 조언한다

4. 전문가

할 수 있는 일:

• 돌봄 분야 AI의 보증과 모니터링에 관한 조직의 기준을 정한다
• 고위험 모델의 배포 전후 보증을 이끈다
• 안전하고 공정한 AI에 관해 규제 기관과 파트너에게 조직을 대표한다

가장 가까운 ESCO 스킬

• principles of artificial intelligence (넓은 일치)
• data ethics (넓은 일치)

Contains ESCO v1.2.1 data (https://esco.ec.europa.eu/). © European Union. Reuse authorised under Commission Decision 2011/833/EU.

이 스킬을 기대하는 역할 수준