論文の概要: Information Governance as a Socio-Technical Process in the Development
of Trustworthy Healthcare AI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.10007v1
- Date: Wed, 4 Jan 2023 10:21:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-19 13:46:19.572493
- Title: Information Governance as a Socio-Technical Process in the Development
of Trustworthy Healthcare AI
- Title（参考訳）: 信頼できる医療AI開発における社会・技術プロセスとしての情報ガバナンス
- Authors: Nigel Rees, Kelly Holding, Mark Sujan
- Abstract要約: 情報ガバナンス(IG)プロセスは、個人機密データの使用を管理する。
データ共有の法的な基礎は、患者のケアを提供するためにのみ明確である。
IGの作業は設計ライフサイクルの初期段階で開始され,今後も継続される可能性が高い。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In order to develop trustworthy healthcare artificial intelligence (AI)
prospective and ergonomics studies that consider the complexity and reality of
real-world applications of AI systems are needed. To achieve this, technology
developers and deploying organisations need to form collaborative partnerships.
This entails access to healthcare data, which frequently might also include
potentially identifiable data such as audio recordings of calls made to an
ambulance service call centre. Information Governance (IG) processes have been
put in place to govern the use of personal confidential data. However,
navigating IG processes in the formative stages of AI development and
pre-deployment can be challenging, because the legal basis for data sharing is
explicit only for the purpose of delivering patient care, i.e., once a system
is put into service. In this paper we describe our experiences of managing IG
for the assurance of healthcare AI, using the example of an
out-of-hospital-cardiac-arrest recognition software within the context of the
Welsh Ambulance Service. We frame IG as a socio-technical process. IG processes
for the development of trustworthy healthcare AI rely on information governance
work, which entails dialogue, negotiation, and trade-offs around the legal
basis for data sharing, data requirements and data control. Information
governance work should start early in the design life cycle and will likely
continue throughout. This includes a focus on establishing and building
relationships, as well as a focus on organisational readiness deeper
understanding of both AI technologies as well as their safety assurance
requirements.
- Abstract（参考訳）: 信頼に足る医療人工知能(AI)の展望と人間工学の研究を開発するためには、AIシステムの現実の応用の複雑さと現実を考える必要がある。
これを実現するためには、テクノロジ開発者とデプロイ組織が協力的なパートナーシップを形成する必要がある。
これは医療データへのアクセスを必要としており、救急サービスコールセンターへの通話の音声記録など、潜在的に特定可能なデータも含まれている。
個人機密データの使用を管理するために、情報ガバナンス(IG)プロセスが実施されている。
しかし、ai開発やデプロイ前の形成段階におけるigプロセスのナビゲートは、データ共有の法的根拠が、患者のケアを提供する目的、すなわち、一度システムが稼働するとのみ明確になるため、難しい場合がある。
本稿では,ウェールズの救急車サービスにおいて,病院外の心・心・アレスト認識ソフトウェアの例を用いて,医療aiの保証のためのig管理の経験について述べる。
我々はIGを社会技術プロセスとみなしている。
信頼できる医療AIを開発するためのIGプロセスは、データ共有、データ要求、データ制御の法的基盤に関する対話、交渉、トレードオフを含む情報ガバナンス作業に依存している。
情報ガバナンスの作業は設計ライフサイクルの早い段階で開始され、今後も続くだろう。
これには、関係の確立と構築に加えて、aiテクノロジと安全性保証要件の両方をより深く理解する組織的準備に焦点を当てることも含まれている。
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