論文の概要: Enhancing Guardrails for Safe and Secure Healthcare AI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.17190v1
- Date: Wed, 25 Sep 2024 06:30:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-06 16:40:36.773407
- Title: Enhancing Guardrails for Safe and Secure Healthcare AI
- Title（参考訳）: 安全で安全な医療AIのためのガードレールの強化
- Authors: Ananya Gangavarapu,
- Abstract要約: 私は、医療特有のニーズに合うように、Nvidia NeMo Guardrailsのような既存のガードレールフレームワークの強化を提案します。
私は、医療におけるAIの安全で信頼性が高く正確な使用を確実にし、誤情報リスクを軽減し、患者の安全性を向上させることを目指しています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Generative AI holds immense promise in addressing global healthcare access challenges, with numerous innovative applications now ready for use across various healthcare domains. However, a significant barrier to the widespread adoption of these domain-specific AI solutions is the lack of robust safety mechanisms to effectively manage issues such as hallucination, misinformation, and ensuring truthfulness. Left unchecked, these risks can compromise patient safety and erode trust in healthcare AI systems. While general-purpose frameworks like Llama Guard are useful for filtering toxicity and harmful content, they do not fully address the stringent requirements for truthfulness and safety in healthcare contexts. This paper examines the unique safety and security challenges inherent to healthcare AI, particularly the risk of hallucinations, the spread of misinformation, and the need for factual accuracy in clinical settings. I propose enhancements to existing guardrails frameworks, such as Nvidia NeMo Guardrails, to better suit healthcare-specific needs. By strengthening these safeguards, I aim to ensure the secure, reliable, and accurate use of AI in healthcare, mitigating misinformation risks and improving patient safety.
- Abstract（参考訳）: ジェネレーティブAIは、グローバルなヘルスケアアクセスの課題に対処する上で大きな可能性を秘めている。
しかし、これらのドメイン固有のAIソリューションを広く採用する上で重要な障壁は、幻覚、誤報、真実性の確保といった問題を効果的に管理する堅牢な安全メカニズムの欠如である。
これらのリスクは、患者の安全と医療AIシステムの信頼を損なう可能性がある。
Llama Guardのような汎用フレームワークは毒性と有害なコンテンツをフィルタリングするのに有用だが、医療のコンテキストにおける真正さと安全性に対する厳密な要件を完全には解決していない。
本稿では,医療AI固有の安全性とセキュリティ上の課題,特に幻覚のリスク,誤報の拡散,臨床現場における現実的正確性の必要性について検討する。
私は、医療特有のニーズに合うように、Nvidia NeMo Guardrailsのような既存のガードレールフレームワークの強化を提案します。
これらの安全対策を強化することで、医療におけるAIの安全、信頼性、正確な使用を確実にし、誤情報リスクを軽減し、患者の安全性を向上させることを目指しています。
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