<正>美國政府問責署（GAO）和美國國家醫(yī)學院（NAM）聯(lián)合發(fā)布了《醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域的人工智能》（Artificial Intelligence in Health Care）報告。報告第一部分是NAM 2020年特別報告《醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域的人工智能:希望、炒作、承諾和風險》的摘錄;第二部分是GAO對醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域人工智能的評估報告《醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域的人工智能:機器學習在藥物開發(fā)中的優(yōu)勢和挑戰(zhàn)》。第一部分NAM特別報告《醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域的人工智能:希望 

【文章來源】：世界科學. 2020,(07)

【文章頁數(shù)】：4 頁

【文章目錄】：
第一部分
    NAM特別報告《醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域的人工智能:希望、炒作、承諾和風險》
    人工智能和機器學習對醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域發(fā)展的潛在重要性
    人工智能和透明度
    降低宣傳炒作熱度
    優(yōu)先考慮公平和包容性
第二部分
    GAO評估報告《醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域的人工智能:機器學習在藥物開發(fā)中的優(yōu)勢和挑戰(zhàn)》
    GAO為何研究機器學習在藥物開發(fā)中的應用
    機器學習加速藥物研發(fā)
    機器學習的挑戰(zhàn)
    機器學習的政策選擇



本文編號：3318597