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斯坦福大学：2025生成式AI在中低收入国家健康领域的应用白皮书（中译版）（52页）.pdf

上传人： Y**** 编号：624334 2025-04-11 52页 4.33MB

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1、1Generative AI for HealthIN LOW&MIDDLE INCOME COUNTRIES2TABLE OF CONTENTSKey definitions Executive summaryIntroduction Scoping analysis Survey results Framework to guide the use of GenAI for LMIC healthcareKey principlesKey risks Key recommendationsCase Studies in Health-Related Behavioral ChangeJac

2、aranda Health:PROMPTsViamo:Ask Viamo Anything(AVA)Girl EffectAudere:Self-Care From AnywhereNoora HealthConclusionsAcknowledgementsResearch TeamCase study teams,interviewees,workshop&roundtable participantsAppendixReferences3481015181821232932353740434648484950513KEY DEFINITIONSLow-and middle-income

3、countries(LMICs):As classified by the World Bank Atlas method using gross national income(GNI)per capita.3Generative artificial intelligence(GenAI):computational techniques capable of generating seemingly new,meaningful content such as text,images,or audio from training data.1Large language model(LL

4、M):A a type of GenAI system trained on large amounts of text data,that understands and generates human-like language.2 Human-in-the-loop(HITL):Cause of human interaction or intervention to control or change the outcome of a process.5Retrieval-Augmented Generation(RAG):A technique for enhancing the a

5、ccuracy of LLM outputs by retrieving relevant information from specific external sources to supplement the models training data.6Tokens:The basic units of text processed by a language model.Depending on tokenization strategy,a token may comprise a phrase,a word,part of a word,or a character.Language

6、 models break down text into tokens to analyze and generate responses.The number of tokens used in a query affects processing time,cost,and the amount of information the model can consider at once.7Application Programming Interface(API):A set of rules and tools that allows different software applica

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本文主要探讨了在低收入和中等收入国家（LMICs）中使用生成性人工智能（GenAI）以改善健康和医疗保健的现状和潜力。文章通过分析14个GenAI加速器项目，涵盖广泛的卫生用例，以及145名受访者的定量调查，两场圆桌会议和24次深入访谈，得出以下关键点： 1. GenAI在LMICs的部署主要集中在健康系统加强、传染病、母婴儿童健康等领域。 2. 大多数项目处于试点阶段，一些项目已部署超过10,000名月度用户。 3. 专家认为，确保成功的关键因素包括劳动力能力和培训、技术基础设施、数据安全和隐私保护。 4. 主要障碍包括大型语言模型未在本地语言中训练或流畅，缺乏其他所需的数字基础设施，对GenAI输出的准确性或错误输出的担忧。 5. 文章提出了四个关键原则和四个关键风险，以指导在LMICs中使用GenAI。 6. 建议包括优先考虑以用户为中心的设计，确保强大的错误安全措施，分享学习经验等。 总体而言，文章强调了在LMICs中使用GenAI的潜力，但也指出了实现最大影响的障碍和风险。
如何在低收入和中等收入国家中使用生成性AI改善健康？ 生成性AI在健康领域有哪些成功案例？ 如何评估和衡量生成性AI在健康领域的效果？
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