論文の概要: The Ethical Implications of Shared Medical Decision Making without
Providing Adequate Computational Support to the Care Provider and to the
Patient
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.01811v1
- Date: Wed, 3 Feb 2021 00:30:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-04 17:21:04.168829
- Title: The Ethical Implications of Shared Medical Decision Making without
Providing Adequate Computational Support to the Care Provider and to the
Patient
- Title(参考訳): 医療提供者及び患者に対する適切な計算支援を提示しない共有医療意思決定の倫理的意味
- Authors: Yuval Shahar
- Abstract要約: 患者を医療決定に巻き込む必要性は明白である。
人工知能の最近の進歩は、第三のエージェント、コンピュータを追加することを示唆している。
倫理的医師は、計算決定支援技術を利用するべきである。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.52292571922932
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: There is a clear need to involve patients in medical decisions. However,
cognitive psychological research has highlighted the cognitive limitations of
humans with respect to 1. Probabilistic assessment of the patient state and of
potential outcomes of various decisions, 2. Elicitation of the patient utility
function, and 3. Integration of the probabilistic knowledge and of patient
preferences to determine the optimal strategy. Therefore, without adequate
computational support, current shared decision models have severe ethical
deficiencies. An informed consent model unfairly transfers the responsibility
to a patient who does not have the necessary knowledge, nor the integration
capability. A paternalistic model endows with exaggerated power a physician who
might not be aware of the patient preferences, is prone to multiple cognitive
biases, and whose computational integration capability is bounded. Recent
progress in Artificial Intelligence suggests adding a third agent: a computer,
in all deliberative medical decisions: Non emergency medical decisions in which
more than one alternative exists, the patient preferences can be elicited, the
therapeutic alternatives might be influenced by these preferences, medical
knowledge exists regarding the likelihood of the decision outcomes, and there
is sufficient decision time. Ethical physicians should exploit computational
decision support technologies, neither making the decisions solely on their
own, nor shirking their duty and shifting the responsibility to patients in the
name of informed consent. The resulting three way (patient, care provider,
computer) human machine model that we suggest emphasizes the patient
preferences, the physician knowledge, and the computational integration of both
aspects, does not diminish the physician role, but rather brings out the best
in human and machine.
- Abstract(参考訳): 医療決定に患者を巻き込む明確な必要性があります。
しかし、認知心理学研究は、人間の1.1に対する認知的限界を強調している。
患者状態の確率的評価と様々な意思決定の結果の可能性, 2。
患者のユーティリティ機能の消去、および3。
最適な戦略を決定するための確率的知識と患者の好みの統合。
したがって、適切な計算支援がなければ、現在の共有決定モデルは重大な倫理的欠陥を有する。
情報化された同意モデルは、必要な知識や統合能力を持たない患者に責任を不当に譲渡します。
患者好みを意識していないかもしれない医師が誇張された力を持つ父性モデル内耳は、複数の認知バイアスを起こし、計算統合能力が境界づけられる。
人工知能の最近の進歩は、第3のエージェントを追加することを示唆している: コンピュータ、あらゆる審議的な医療判断: 複数の選択肢が存在する非緊急医学的決定において、患者の好みが引き起こされ、治療的な選択肢がこれらの選好に影響され、医学的な知識が決定結果の可能性を考慮し、十分な意思決定時間が存在する。
倫理医は、計算決定支援技術を利用して、単独で決定したり、義務を隠したり、通知された同意の名前で患者に責任を移したりするべきではない。
私たちが提案する3つの方法(患者、介護提供者、コンピュータ)のヒューマンマシンモデルは、患者の好み、医師の知識、両方の側面の計算統合を強調し、医師の役割を低下させるのではなく、人間と機械で最高のものを引き出す。
関連論文リスト
- Explaining by Imitating: Understanding Decisions by Interpretable Policy
Learning [72.80902932543474]
観察されたデータから人間の行動を理解することは、意思決定における透明性と説明責任にとって重要である。
意思決定者の方針をモデル化することが困難である医療などの現実的な設定を考えてみましょう。
本稿では, 設計による透明性の向上, 部分観測可能性の確保, 完全にオフラインで動作可能なデータ駆動型意思決定行動の表現を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-28T13:06:14Z) - Auditing for Human Expertise [13.740812888680614]
我々は、この問題を自然仮説テストとして適用できる統計的枠組みを開発する。
本稿では,専門家の予測が興味ある結果から統計的に独立しているかどうかを判定する簡単な手順を提案する。
我々のテストの拒絶は、人間の専門家が利用可能なデータに基づいてトレーニングされたアルゴリズムに価値を付加する可能性を示唆している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-02T16:15:24Z) - Understanding how the use of AI decision support tools affect critical
thinking and over-reliance on technology by drug dispensers in Tanzania [0.0]
薬局のディスペンサーは、提示された臨床症例のヴィグネットの鑑別診断を決定するとき、AI技術を使用していた。
私たちは、AIがその決定について説明を提供していない場合でも、ディスペンサーがAIによる決定に頼っていたことを発見した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-19T05:59:06Z) - Machine learning-based patient selection in an emergency department [0.0]
本稿では機械学習(ML)に基づく患者選択手法の可能性について検討する。
システムの包括的な状態表現と、複雑な非線形選択関数が組み込まれている。
その結果,提案手法は評価条件の大部分においてAPQ法よりも有意に優れていた。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-08T08:56:52Z) - Optimal discharge of patients from intensive care via a data-driven
policy learning framework [58.720142291102135]
退院課題は、退院期間の短縮と退院決定後の退院や死亡のリスクとの不確実なトレードオフに対処することが重要である。
本研究は、このトレードオフを捉えるためのエンドツーエンドの汎用フレームワークを導入し、最適放電タイミング決定を推奨する。
データ駆動型アプローチは、患者の生理的状態を捉えた同種で離散的な状態空間表現を導出するために用いられる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-17T04:39:33Z) - The Medkit-Learn(ing) Environment: Medical Decision Modelling through
Simulation [81.72197368690031]
医用シーケンシャルな意思決定に特化して設計された新しいベンチマークスイートを提案する。
Medkit-Learn(ing) Environmentは、高忠実度合成医療データに簡単かつ簡単にアクセスできるPythonパッケージである。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-08T10:38:09Z) - Semi-Supervised Variational Reasoning for Medical Dialogue Generation [70.838542865384]
医療対話生成には,患者の状態と医師の行動の2つの重要な特徴がある。
医療対話生成のためのエンドツーエンドの変分推論手法を提案する。
行動分類器と2つの推論検出器から構成される医師政策ネットワークは、拡張推論能力のために提案される。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-13T04:14:35Z) - Clinical Outcome Prediction from Admission Notes using Self-Supervised
Knowledge Integration [55.88616573143478]
臨床テキストからのアウトカム予測は、医師が潜在的なリスクを見落としないようにする。
退院時の診断,手術手順,院内死亡率,長期予測は4つの一般的な結果予測対象である。
複数の公開資料から得られた患者結果に関する知識を統合するために,臨床結果の事前学習を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-08T10:26:44Z) - Indecision Modeling [50.00689136829134]
AIシステムは人間の価値観に合わせて行動することが重要である。
人々はしばしば決定的ではなく、特に彼らの決定が道徳的な意味を持つときです。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-15T18:32:37Z) - Using Deep Learning and Explainable Artificial Intelligence in Patients'
Choices of Hospital Levels [10.985001960872264]
本研究は、全国の保険データを用いて、既存の文献で議論されている可能性のある特徴を蓄積し、ディープニューラルネットワークを用いて患者の病院レベルの選択を予測した。
その結果,受信機動作特性曲線 (AUC) (0.90), 精度 (0.90), 感度 (0.94), 特異度 (0.97) を高不均衡ラベルで予測できた。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-24T02:15:15Z) - Learning medical triage from clinicians using Deep Q-Learning [0.3111424566471944]
臨床用ウィグレットを用いたトリアージ患者に対するDeep Reinforcement Learningアプローチを提案する。
このデータセットは1374個の臨床ヴィグネットで構成され、実際の症例を表すために医師によって作成された。
このアプローチは人間のパフォーマンスと同等であり、94%のケースで安全なトリアージ決定が得られ、85%のケースで専門家の判断と一致している。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-28T16:07:41Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。