Description: Peer-review of papers about COVID-19 detection and prognostication algorithms from 2020, including deployed models, revealed none to be ready for clinical use, due to methodological flaws and underlying biases such as lacking external validation or not specifying data sources and model training details.
Entités
Voir toutes les entitésAlleged: unknown et Icahn School of Medicine researchers developed an AI system deployed by Mount Sinai Hospital et unknown, which harmed COVID-19 patients et COVID-19 healthcare providers.
Statistiques d'incidents
Risk Subdomain
A further 23 subdomains create an accessible and understandable classification of hazards and harms associated with AI
7.3. Lack of capability or robustness
Risk Domain
The Domain Taxonomy of AI Risks classifies risks into seven AI risk domains: (1) Discrimination & toxicity, (2) Privacy & security, (3) Misinformation, (4) Malicious actors & misuse, (5) Human-computer interaction, (6) Socioeconomic & environmental harms, and (7) AI system safety, failures & limitations.
- AI system safety, failures, and limitations
Entity
Which, if any, entity is presented as the main cause of the risk
Human
Timing
The stage in the AI lifecycle at which the risk is presented as occurring
Pre-deployment
Intent
Whether the risk is presented as occurring as an expected or unexpected outcome from pursuing a goal
Unintentional
Rapports d'incidents
Chronologie du rapport
Abstrait
Les méthodes d'apprentissage automatique sont très prometteuses pour une détection et un pronostic rapides et précis de la maladie à coronavirus 2019 (COVID-19) à partir de radiographies thoraciques standard (CXR) et d'images de to…
La course folle s'est accélérée aussi vite que la pandémie. Les chercheurs se sont précipités pour voir si l'intelligence artificielle pouvait percer les nombreux secrets de Covid-19 - et pour une bonne raison. Il y avait une pénurie de tes…
Variantes
Une "Variante" est un incident qui partage les mêmes facteurs de causalité, produit des dommages similaires et implique les mêmes systèmes intelligents qu'un incident d'IA connu. Plutôt que d'indexer les variantes comme des incidents entièrement distincts, nous listons les variations d'incidents sous le premier incident similaire soumis à la base de données. Contrairement aux autres types de soumission à la base de données des incidents, les variantes ne sont pas tenues d'avoir des rapports en preuve externes à la base de données des incidents. En savoir plus sur le document de recherche.