三天. 三个区域. 一次虚拟会议.

在我们的主题演讲开始之前，每天早上8:45加入我们(到特定地区)，这将使您了解以下内容:

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• 如何获得会议CPE学分
• 会话内容概述

从主舞台或网络休息室进入这个活动，不要错过这个提前提出所有问题的机会. 本课程不提供CPE，也不是必需的. 

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我们都希望医疗保健的等待时间最短，个性化的服务和财务效率. 以患者为中心作为一种战略医疗保健范式是实现所有这些目标的推动者. 但是作为一个范例, 它的成功取决于解决所谓的互操作性问题, 医疗保健生态系统中系统之间共享数据的能力. 

一项关于全球数字健康(eHealth)战略的研究表明，一些国家的电子健康战略将以患者为中心作为其战略范式. 相比之下，其他人继续谈论互操作性的需要. 没有人会确定以病人为中心对互操作性的依赖性. 

其核心是, 我们看到互操作性问题是一类称为实体解析的数据问题. 数据管理从业者将把这个问题称为主数据和/或参考数据问题. 同时, 数据架构师会说，问题的根源在于缺少概念架构. 

解决互操作性问题的失败根源在于概念数据体系结构失败或缺失，以及主/参考数据管理框架失败或缺失. 反过来，两者都是数据治理的失败.

这个演示将我们从失败中带到了可接受的等待时间, 个性化护理, 将数据治理的财务效率作为主要问题陈述，然后再次退出，以表明医疗保健可以满足可接受的等待时间, 个性化护理, 在强有力的数据治理下提高财务效率. 

完成本课程后，参与者将能够:

1. 理解为什么概念性数据架构如此重要.
2. 理解实体解析问题.
3. 了解解决实体解析问题所需的步骤.
4. 建立缓解问题的数据治理结构.

完成本课程后，参与者将能够:

1. 了解澳门赌场官方下载网络风险偏好.
2. 澳门赌场官方下载网络风险动态分析.
3. 使用ERCA方法指南.
4. 澳门赌场官方下载发生网络危机时该怎么办.

   
   

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人工智能(AI)在简化业务流程和消除日常生活中的繁琐工作方面具有巨大的潜力. 然而，人工智能有一个丑陋的缺点，那就是人工智能偏见. 人工智能偏见的一个例子是，某家公司的招聘算法学会了对女性的申请有偏见. 人工智能偏见的另一个例子是面部识别人工智能, 其中有超过三分之一的时间没有识别出深肤色女性的图像. 这只是众多例子中的两个. 

重要的是要理解AI偏见可以在几个点上注入AI, 这使得偏见检测变得困难. 人工智能偏差可能是无意的，是由测试数据中的固有偏差引起的, 也可能是有意为之, 也就是所谓的人工智能中毒. 无意的人工智能偏差很难检测到，因为它通常隐藏在我们选择训练人工智能的学习数据中. 本节将讨论不同类型的人工智能偏见, 在人工智能的生命周期中，偏见发生在哪里?如何减少人工智能的偏见. 会议将探讨人工智能的伦理原则, 可以减少人工智能偏见的最佳实践和道德人工智能框架.

完成本课程后，参与者将能够:

1. 定义AI偏见的类型以及它们在AI生命周期中的位置.
2. 描述在整个人工智能生命周期中减轻人工智能偏见的多管齐下的方法.
3. 识别可用于减少人工智能偏见的工具、技术和框架.
4. 理解道德AI的原则.