Unisys对值得信赖的人工智能的研究发表在《药理学前沿》杂志上

同行评议的研究探讨了神经符号AI如何通过医疗保健和其他受监管行业的新兴技术提高信任和可解释性

宾夕法尼亚州蓝贝尔九月2026年2月2日/美通社/ -- Unisys（纽约证券交易所代码：UIS）宣布发表其同行评审的研究论文《从基准准确性到药理学可信度：为什么机械解释必须定义下一代用于药物再利用的人工智能》，发表在Frontiers Media的领先期刊《Frontiers in Pharmacology》上。该研究探讨了医疗保健和其他受监管行业采用人工智能的最重要障碍之一：需要清晰地了解人工智能系统如何生成建议以验证和信任其输出。

许多人工智能系统可以产生输出，但无法清楚地解释它们是如何获得这些输出的，这使得组织很难评估和信任结果。为了应对这一挑战，该研究探索了一种神经符号人工智能方法，该方法将先进的人工智能技术与人类知识和推理相结合，为如何得出结论提供更大的透明度。

该论文还介绍了一个名为MURP（机械一致性、不确定性、稳健性和根源）的新框架，该框架将人工智能系统的评估扩展到预测准确性之外，纳入了在高度监管的环境中使用所需的标准。

Unisys企业计算解决方案创新副总裁Salvatore Sinno表示：“下一阶段的人工智能创新不仅取决于性能，还取决于可信度。”“组织越来越多地在复杂和受监管的环境中探索人工智能，使得评估、管理和支持人工智能驱动的结果的能力与结果本身一样重要。"

该出版物进一步展示了Unisys如何推进人工智能研究，将新兴功能转化为实际的商业价值。结合最近发布的Unisys AI & Cloud Insights Report 2026的调查结果，这项工作支持了公司的AI优先战略，并专注于将组织从实验转向可扩展的现实世界采用。

阅读《药理学前沿》上发表的研究论文，了解有关Unisys人工智能产品的更多信息。

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发布编号：0902/10068

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