EBSCO為了讓床邊醫療服務能更加快速存取臨床實證醫學資源，在今天發布的新聞稿中分享公司將在各項定點照護服務資源(POC)包含DynaMedex和Dynamic Health導入生成式AI人工智慧模式。
當我們考慮在臨床工作環境加入AI人工智慧，特別是在臨床診療時採取審慎和具有實證基礎的方式非常重要。探索AI人工智慧的第一步則由DynaMed主編Peter Oettgen博士、Dynamic Health主編Diane Hanson及Clinical Decisions臨床決策資深醫療主任Katherine Eisenberg博士帶領的Clinical Decisions編輯團隊一起用負責任的態度和各種方式來訂定使用AI人工智慧應具備品質、病患隱私和資安、透明度、技術管理和公平共融的指導原則。而下列是幾項重要原則可概述編輯團隊的工作模式：
我們的優先考量是提供具有臨床權威、醫學實證基礎和經由臨床專家驗證的來源，讓使用者持續對我們的資訊有信心。再者是採取較睿智的辦法來執行AI人工智慧工具，尤其是考慮將生成式AI人工智慧運用在臨床實驗性的診療層面上。生成式AI人工智慧的潛在使用途徑則持續針對偏誤(差)、品質、安全保護、道德層面、技術管理和科學嚴謹程度進行審查。我們在有適當的監測和保障前提之下，將與更多臨床醫師、技術專家、主題編輯工作團隊及各方利害關係人士共同合作；持續用負責任的態度來探索這些工具可能帶來的潛在巨大優點和限制。
下列是我們基於負責的態度、道德層面和安全保護的方式來使用生成式AI人工智慧的幾項指導原則：
- 品質: 我們最優先的首要任務是著重在病患的醫療安全。其品質的目標方向則要確實能取得由我們的臨床專家依照嚴謹的編輯工作流程所撰寫出值得信賴的臨床實證資訊內容。針對使用者端的應用程式則是將生成式AI人工智慧的存取範圍限制在彙整過的精選資訊內容。
- 病患隱私和資料安全: 我們根據醫療保險轉移和責任法(HIPAA)規範在資安方面進行最佳資料防護且系統也確實按照既定的AI人工智慧安全準則執行後端監控和設計。
- 透明度: 我們在資源產品上推動生成式AI人工智慧技術的各種應用都會明確標示，且臨床實證醫學資訊與來源也將一起呈現來支援利益相關人士進行明確的決策。
- 技術管理: 臨床專家主要負責掌握在各種臨床實務應用方面推動生成式AI人工智慧的技術開發和驗證，並持續進行可用性和品質狀態監測。
- 公平共融: 我們的使命主要透過從設計到執行政策的整合，並持續監測以判斷、降低推動生成式AI人工智慧技術應用的演算法偏誤和整體社會偏見來永續健康平權。