مصنوعي روغتیا ډاټا: د معلوماتو او محرمیت ترمنځ توازن
مصنوعي روغتیا ډاټا: د معلوماتو او محرمیت ترمنځ توازن
مصنوعي روغتیا ډاټا: د معلوماتو او محرمیت ترمنځ توازن
- لیکونکی:
- د جون په 16، 2023
د بصیرت څرګندونه
مصنوعي روغتیا ډیټا د کیفیت معلوماتو ته لاسرسي کې ننګونو باندې بریالي کیږي پداسې حال کې چې د ناروغ محرمیت خوندي کوي. دا کولی شي د څیړنې په وده کولو، د ټیکنالوژۍ پراختیا اسانه کولو، او د روغتیا سیسټم ماډلینګ سره مرسته کولو سره د روغتیا پاملرنې کې انقلاب راولي پداسې حال کې چې د معلوماتو ناوړه ګټه اخیستنې خطرونه کم کړي. په هرصورت، احتمالي ننګونې، لکه امنیتي زیانمننې، د AI تعصب، او د ډلو کم استازیتوب، د نوي مقرراتو سره حل کولو ته اړتیا لري.
د مصنوعي روغتیا ډیټا شرایط
د لوړ کیفیت روغتیا او روغتیا پاملرنې پورې اړوند معلوماتو ته لاسرسی د لګښت ، محرمیت مقرراتو او مختلف قانوني او فکري ملکیت محدودیتونو له امله ننګونې کیدی شي. د ناروغ محرمیت ته درناوي لپاره، څیړونکي او پراختیا کونکي په مکرر ډول د فرضیې ازموینې ، ډیټا ماډل اعتبار ، د الګوریتم پراختیا ، او نوښت پروټوټایپینګ لپاره په نامعلومو معلوماتو تکیه کوي. په هرصورت، د نامعلومو معلوماتو د بیا پیژندلو ګواښ، په ځانګړې توګه په نادره شرایطو کې، د پام وړ او په عملي توګه له منځه وړل ناممکن دي. برسېره پردې، د مختلفو متقابل عمل ننګونو له امله، د تحلیلي ماډلونو، الګوریتمونو، او سافټویر غوښتنلیکونو پراختیا لپاره د مختلفو سرچینو څخه د معلوماتو یوځای کول ډیری وختونه پیچلي وي. مصنوعي معلومات کولی شي د پیل شوي څیړنې میتودونو پیل کولو، پاکولو، یا ازموینې پروسه ګړندۍ کړي.
په متحده ایالاتو او اروپا کې د محرمیت قوانین د دریمې ډلې د لاسرسي څخه د افرادو روغتیا توضیحات خوندي کوي. په پایله کې، توضیحات لکه د ناروغ رواني روغتیا، وړاندیز شوي درمل، او د کولیسټرول کچه پټ ساتل کیږي. په هرصورت، الګوریتم کولی شي د مصنوعي ناروغانو یوه مجموعه جوړه کړي چې د خلکو مختلفې برخې په سمه توګه منعکس کړي، پدې توګه د څیړنې او پراختیا نوې څپې اسانه کوي.
د COVID-19 وبا په پیل کې ، د اسرایل میشته شیبا طبي مرکز د MDClone څخه ګټه پورته کړه ، یو ځایی پیل چې د طبي ریکارډونو څخه مصنوعي معلومات رامینځته کوي. دې نوښت د دې COVID-19 ناروغانو څخه ډیټا تولیدولو کې مرسته کړې ، په اسراییلو کې څیړونکو ته وړتیا ورکوي چې د ویروس پرمختګ مطالعه کړي ، کوم چې د الګوریتم په پایله کې د طبي متخصصینو سره مرسته وکړه ترڅو د ICU ناروغانو ته په اغیزمنه توګه لومړیتوب ورکړي.
ګډوډي اغیزې
مصنوعي روغتیا ډاټا کولی شي د پام وړ طبي څیړنې ګړندۍ او وده ورکړي. د ناروغ محرمیت سره موافقت کولو پرته د ریښتیني ، لوی کچې ډیټاسیټونو رامینځته کولو سره ، څیړونکي کولی شي په مؤثره توګه مختلف روغتیایی شرایط ، تمایلات او پایلې مطالعه کړي. دا خصوصیت کولی شي د درملنې او مداخلو ګړندۍ پراختیا ، ډیر دقیق وړاندوینې ماډلونه ، او د پیچلو ناروغیو ښه پوهه رامینځته کړي. برسېره پردې، د مصنوعي معلوماتو کارول کولی شي د صحي توپیرونو سره د مبارزې په برخه کې مرسته وکړي ترڅو د مطالعې لاندې خلکو په اړه څیړنې وړ کړي د کوم لپاره چې د کافي ریښتینې نړۍ ډیټا راټولول ممکن ستونزمن یا اخلاقي ستونزې وي.
سربیره پردې، مصنوعي روغتیا ډاټا کولی شي د روغتیا پاملرنې ټیکنالوژیو پراختیا او اعتبار بدل کړي. په ډیجیټل روغتیا، مصنوعي استخباراتو (AI)، او ماشین زده کړه (ML) کې نوښتګر د روزنې او ازموینې الګوریتمونو لپاره بډایه، مختلف ډیټاسیټونو ته د لاسرسي څخه د پام وړ ګټه پورته کوي. د مصنوعي روغتیا ډیټا سره ، دوی کولی شي د حقیقي ناروغانو ډیټا اداره کولو قانوني ، اخلاقي او عملي خنډونو پرته د خپلو وسیلو دقت ، عادلانه او ګټورتیا ته وده ورکړي. دا ب featureه کولی شي د تشخیصي AI وسیلو او شخصي ډیجیټل روغتیا مداخلو کې پرمختګونه ګړندي کړي ، او حتی د نوي ، ډیټا لخوا پرمخ وړل شوي روغتیا پاملرنې نمونې رامینځته کول اسانه کړي.
په نهایت کې، مصنوعي روغتیا ډاټا کولی شي د روغتیا پاملرنې پالیسۍ او مدیریت لپاره مهمې اغیزې ولري. د لوړ کیفیت مصنوعي ډیټا کولی شي د روغتیایی سیسټمونو خورا پیاوړې ماډلینګ ملاتړ وکړي ، د روغتیا پاملرنې خدماتو پلان کولو او ارزونې خبرتیا. دا کولی شي د فرضي سناریوګانو سپړنه هم وړ کړي ، لکه د عامه روغتیا مختلف مداخلو احتمالي اغیزې ، پرته له ګرانې ، وخت مصرف کولو ، او احتمالي خطر لرونکي ریښتیني نړۍ آزموینې ته اړتیا.
د مصنوعي روغتیا معلوماتو اغیزې
د مصنوعي روغتیا معلوماتو پراخه اغیزې کېدای شي پدې کې شامل وي:
- د حساس ناروغ معلوماتو د افشا کیدو یا ناوړه ګټې اخیستنې لږ خطر. په هرصورت، دا کولی شي د نوي امنیتي زیانونو المل شي که چیرې په سمه توګه اداره نشي.
- د روغتیا شرایطو او درملنې پایلو لپاره غوره ماډلینګ په بیلابیلو خلکو کې د کم نمایندګیو ډلو لپاره روغتیایی پاملرنې ته د ښه لاسرسي لامل کیږي. که څه هم، که د AI تعصب په دې مصنوعي معلوماتو کې شتون ولري، دا کولی شي طبي تبعیض هم خراب کړي.
- د ګران او وخت مصرف کونکي ناروغ استخدام او د معلوماتو راټولولو پروسې اړتیا له مینځه وړلو سره د طبي څیړنې لګښت کمول.
- حکومتونه د ناروغ محرمیت ساتلو لپاره نوي قوانین او مقررات رامینځته کوي ، د معلوماتو کارول اداره کوي ، او د دې ټیکنالوژۍ ګټو ته مساوي لاسرسی تضمینوي.
- ډیر پیچلي AI/ML غوښتنلیکونه د محرمیت اندیښنو پرته د معلوماتو بډایه چمتو کوي پداسې حال کې چې د بریښنایی روغتیا ریکارډ پروسس او مدیریت اتومات کوي.
- د مصنوعي روغتیا ډیټا شریکول په نړیواله کچه د روغتیا بحرانونو سره د مبارزې لپاره نړیوالې همکارۍ ته وده ورکوي ، لکه د وبا په څیر ، پرته له دې چې د ناروغ محرمیت سرغړونه وکړي. دا پرمختګ کولی شي د نړۍ پیاوړي روغتیایی سیسټمونو او د چټک غبرګون میکانیزمونو لامل شي.
- د دودیزو معلوماتو راټولولو، ذخیره کولو او شریکولو لپاره د فزیکي سرچینو کمښت کولی شي د کاربن اخراج د کمښت لامل شي.
د غور کولو لپاره پوښتنې
- که تاسو د روغتیا پاملرنې کې کار کوئ، ستاسو اداره څنګه په څیړنه کې مصنوعي ډاټا کاروي؟
- د مصنوعي روغتیا معلوماتو احتمالي محدودیتونه څه دي؟
د بصیرت حوالې
د دې بصیرت لپاره لاندې مشهور او بنسټیز لینکونه حواله شوي:
