ÁMSTERDAM — 17 de junio de 2024 — El lunes, en HLTH Europe, Trustworthy & Responsible AI Network (TRAIN), un consorcio de líderes en atención médica, anunció su expansión a Europa con el objetivo de ayudar a las organizaciones de la región a poner en experiencia una IA responsable a través de barreras basadas en tecnología. Las organizaciones que se han unido para formar el TRAIN europeo incluyen Erasmus MC (Países Bajos), HUS Helsinki University Hospital (Finlandia), Sahlgrenska University Hospital (Suecia), Skåne University Hospital (Suecia), Universita Vita-Salute San Raffaele (Italia), y el Centro Médico Universitario de Utrecht (Países Bajos), con Microsoft como socio habilitador de tecnología. Foundation 29, una estructura sin fines de beneficio que tiene como objetivo empoderar a los pacientes y metamorfosear la atención médica a través de iniciativas basadas en datos y tecnologías innovadoras, asimismo se ha unido a European TRAIN. La red está abierta a otras organizaciones sanitarias de Europa interesadas en unirse.
Las tecnologías de IA emergentes son muy prometedoras para revolucionar el sector váter en Europa y en todo el mundo. Al mejorar los resultados de la atención al paciente, optimizar los procesos y acortar los costos, la IA tiene el potencial de metamorfosear la industria. A medida que la tecnología continúa evolucionando, los estándares sólidos de avance y evaluación son cruciales para avalar aplicaciones de IA responsables y efectivas. TRAIN tiene como objetivo mejorar la calidad, la seguridad y la confiabilidad de las herramientas de inteligencia químico implementadas en la atención médica para ayudar a avalar que los médicos y los pacientes se beneficien de esta tecnología innovadora.
La formación auténtico de TRAIN, anunciada en marzo de 2024, introdujo a organizaciones de atención médica líderes en los EE. UU. como parte de la red. Los objetivos operativos del consorcio incluyen:
- Proporcionar tecnología y herramientas. que permitan poner en experiencia a escalera principios de IA confiables y responsables.
- Trabajando en colaboración con otros miembros de TRAIN y partes interesadas secreto para permitir que todas las organizaciones, incluidas las entornos de bajos fortuna, se beneficien de barreras de seguridad de IA responsable basadas en tecnología.
- Compartir mejores prácticas relacionados con el uso de la IA en entornos de atención médica, incluida la seguridad, la confiabilidad y el monitoreo de los algoritmos de IA, y las habilidades necesarias para ejecutar la IA de guisa responsable. Los datos y los algoritmos de IA no se compartirán entre organizaciones miembros ni con terceros.
- Trabajando para permitir el registro de IA utilizado para atención clínica u operaciones clínicas a través de un portal seguro en confín.
- Proporcionar herramientas para permitir la medición de los resultados asociados con la implementación de la IA. incluidas las mejores prácticas para estudiar la efectividad y el valía de los métodos de IA en entornos de atención médica y el rendimiento de entornos que preservan la privacidad, con consideraciones tanto en entornos previos como posteriores a la implementación. Igualmente se pueden proporcionar herramientas que permitan realizar examen en subpoblaciones para evaluar el sesgo.
- Trabajando para el avance de un registro federado de resultados de IA para que las organizaciones compartan entre sí. El registro capturará resultados del mundo efectivo relacionados con la efectividad, la seguridad y la optimización de los algoritmos de IA.
Para obtener más información sobre European TRAIN, únase a nosotros en HLTH Europe en Martes 18 de junio, de 12:30 a 12:40 h CEST en el decorado The Forum (H90), donde compartiremos más detalles sobre la red y sus objetivos.
miembro del TREN citas:
“La transformación de la atención sanitaria mediante la IA debe encontrarse como un desafío completo que requiere colaboraciones transfronterizas a nivel mundial. Este enfoque es un paso importante que nos permite atracar los desafíos no sólo a nivel franquista, sino asimismo en toda la UE y a nivel mundial. Para avalar efectivamente la asimilación adjunto a la cama, debemos trabajar juntos para avalar que la IA beneficie a todos. Las salvaguardias integradas en la tecnología mejorarán dicha equidad”. — Dr. Michel van Genderen, intensivista asistente en el Erasmus Medical Center y cofundador de Erasmus MC Datahub
“Como ONG dedicada a investigar el uso de la IA en la atención sanitaria, Foundation 29 está profundamente preocupada por avalar que el uso de la IA respete la privacidad y la seguridad del paciente. Si perfectamente los datos de reincorporación calidad, a menudo provenientes de pacientes, son esenciales para avanzar en las tecnologías de IA, es igualmente crucial avalar el uso responsable de estos datos. Para nosotros, asegurar los datos de los pacientes y fomentar un entorno confiable para el avance y la implementación de la IA en la atención médica es de suma importancia”. — Sarah Harmon, presidenta, Fundación 29
“La IA tiene el potencial de metamorfosear la atención sanitaria, pero debemos permanecer atentos a sus implicaciones éticas. En TRAIN, estamos uniendo fuerzas en toda Europa para compartir conocimientos y herramientas para una implementación exitosa y sostenible de una IA confiable y responsable en las prácticas de atención médica”. — Magnus Kjellberg, director del Centro de Competencia en IA del Hospital Universitario de Sahlgrenska
“TRAIN es un maniquí a seguir para los esfuerzos conjuntos entre la industria tecnológica y la atención sanitaria. La IA representa una táctica que da esperanzas para la efectividad de la atención sanitaria en el futuro. El próximo esfuerzo europeo TRAIN será una oportunidad para dar un paso fundamental en dirección a la puesta en experiencia de soluciones de IA responsables al suministrar la gestación y nervio de algoritmos dejando intacta la integridad del paciente”. — Profesor Stefan Jovings, MD, Ph.D., presidente de investigación y educación, Hospital Universitario de Skane, Suecia
“El enfoque de TRAIN en los principios responsables de la IA y la colaboración que preserva la privacidad refuerza nuestras estrategias para servirse las tecnologías de IA de forma segura y ética. Esta iniciativa genera confianza, protege los datos de los pacientes y alinea las prácticas de las instituciones participantes con los estándares sanitarios europeos”. — Carlo Tacchetti, profesor y coordinador del software táctico de IA de UniSR y director del Centro Empírico de Imágenes, Instituto Estudiado San Raffaele
“La IA en la atención sanitaria necesita colaboraciones a nivel franquista e internacional para ayudarnos a utilizar el poder de la IA para mejorar la atención y los resultados de los pacientes. Estamos entusiasmados de ser parte de esta colaboración para contribuir a la nueva era de la medicina que nos dilación”. — Ben Collignon, director de información, UMC Utrecht
“El objetivo principal de TRAIN es permitir que las personas y las organizaciones pongan en experiencia los principios responsables de la IA a través de barreras de seguridad basadas en tecnología. TRAIN asimismo permitirá a las organizaciones colaborar a través de enfoques federados que preserven la privacidad. La formación de TRAIN en Europa ayudará a fomentar la confianza en la aplicación de la IA en la vitalidad y garantizará que se mantenga la privacidad de los datos”. — David Rhew, MD, director médico y vicepresidente de atención médica, Microsoft
Acerca de la red de IA confiable y responsable (TRAIN)
La red de IA confiable y responsable (TRAIN) es una de las primeras redes de IA para la vitalidad cuyo objetivo es hacer operativos los principios de IA responsable. A través de la colaboración, los miembros de TRAIN ayudarán a mejorar la calidad, la seguridad y la confiabilidad de la IA en la vitalidad al compartir las mejores prácticas, permitiendo el registro de la IA utilizada para la atención clínica o las operaciones clínicas, proporcionando herramientas para permitir la medición de los resultados asociados con la implementación de la IA. y suministrar el avance de un registro federado de resultados de IA para que las organizaciones lo compartan entre sí.
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