《移?老娘開新房》是南洋台灣姊妹會推出、由新住民女性自製的節目。
節目從移民/工的生命經驗出發,聊在台生活的大小事。把真實人生搬進房間裡。
我們透過分享建立支持網絡,讓常被忽略的處境有被聽見的空間。
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醫療 GPT 的偏見與價值觀問題
醫療 GPT 的偏見源於訓練資料的偏頗,若資料存在年齡、種族等傾向,會導致診斷錯誤,例如對服務不足人群(如少數族裔、低收入者)的誤診率更高。
規避風險需關注資料品質與代表性,審核訓練資料,並權衡模型公平性與性能,例如在不同人群中平衡假陽性和假陰性率。
演算法黑箱與可解釋性困境
深度學習模型的 “黑箱” 特性使醫療 GPT 的診斷依據難以解釋,影響醫生與患者的信任。
可解釋性技術(如 Grad-CAM、SHAP)雖能輔助理解模型決策,但事前解釋可能降低準確性,事後解釋易受對抗攻擊,存在安全隱患。
隱私保護的攻防戰
醫療 GPT 依賴大量敏感資料(如病歷、基因資訊),資料洩露事件頻發,例如某 AI 醫療公司資料被竊售。
應對措施包括:以患者知情同意為前提進行資料共用、加強資料加密與安全管理、建立健全監管機制(如遵循 GDPR、HIPAA 等法規)。
責任歸屬與監管難題
醫療 AI 出錯時,責任主體難以認定,涉及醫護人員、醫院、廠商等多方。
需通過完善法律法規、制定技術標準、加強使用培訓與監管,明確人類的最終決策權與多方連帶責任。
核心結論
醫療 GPT 的發展需在技術進步與風險防控間找到平衡,通過資料治理、可解釋性優化、隱私保護與明確權責,推動其安全可靠地應用於臨床。
本節目由【土豆工作室】團隊製作播出(目前成員只有小編彥哥一人獨撐),所以播出頻率不固定,喜歡我們節目的好朋友請支持我們的創作,通告合作、演講邀約、廣告合作:54064ya@gmail.com
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