論文の概要: Ensuring Trustworthy Medical Artificial Intelligencethrough Ethical and Philosophical Principles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.11530v2
• Date: Tue, 25 Apr 2023 02:51:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-26 23:23:46.226842
• Title: Ensuring Trustworthy Medical Artificial Intelligencethrough Ethical and Philosophical Principles
• Title（参考訳）: 倫理的・哲学的原理による信頼できる医療人工知能の確立
• Authors: Debesh Jha, Ashish Rauniyar, Abhiskek Srivastava, Desta Haileselassie Hagos, Nikhil Kumar Tomar, Vanshali Sharma, Elif Keles, Zheyuan Zhang, Ugur Demir, Ahmet Topcu, Anis Yazidi, Jan Erik H{\aa}akeg{\aa}rd, and Ulas Bagci
• Abstract要約: 我々は、AIの技術的および倫理的課題と、病院や公共機関にAIを配置することの意味について取り上げる。 また、倫理的課題、データの不足、人種的偏見、透明性の欠如、アルゴリズム的偏見に対処するための有望な重要な措置とテクニックについても論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.284119054078607
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Artificial intelligence (AI) methods have great potential to revolutionize numerous medical care by enhancing the experience of medical experts and patients. AI based computer-assisted diagnosis tools can have a tremendous benefit if they can outperform or perform similarly to the level of a clinical expert. As a result, advanced healthcare services can be affordable in developing nations, and the problem of a lack of expert medical practitioners can be addressed. AI based tools can save time, resources, and overall cost for patient treatment. Furthermore, in contrast to humans, AI can uncover complex relations in the data from a large set of inputs and even lead to new evidence-based knowledge in medicine. However, integrating AI in healthcare raises several ethical and philosophical concerns, such as bias, transparency, autonomy, responsibility and accountability, which must be addressed before integrating such tools into clinical settings. In this article, we emphasize recent advances in AI-assisted medical image analysis, existing standards, and the significance of comprehending ethical issues and best practices for the applications of AI in clinical settings. We cover the technical and ethical challenges of AI and the implications of deploying AI in hospitals and public organizations. We also discuss promising key measures and techniques to address the ethical challenges, data scarcity, racial bias, lack of transparency, and algorithmic bias. Finally, we provide our recommendation and future directions for addressing the ethical challenges associated with AI in healthcare applications, with the goal of deploying AI into the clinical settings to make the workflow more efficient, accurate, accessible, transparent, and reliable for the patient worldwide.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)手法は、医療専門家や患者の経験を高めることで、多くの医療に革命をもたらす可能性がある。 aiベースのコンピュータ支援診断ツールは、臨床専門家のレベルに匹敵する能力や性能を発揮できれば、非常に有益である。 その結果、先進的な医療サービスは発展途上国では手頃な価格で提供でき、専門医の欠如の問題にも対処できる。 AIベースのツールは、患者の治療の時間、リソース、全体的なコストを節約できる。 さらに、人間とは対照的に、AIは大量の入力からデータの複雑な関係を明らかにし、医学における新たなエビデンスベースの知識へと導くことができる。 しかし、医療におけるAIの統合は、バイアス、透明性、自律性、責任、説明責任など、いくつかの倫理的および哲学的な懸念を提起する。 本稿では、AIを用いた医療画像分析の最近の進歩、既存の標準、および臨床現場におけるAIの応用のための倫理的問題やベストプラクティスを理解することの重要性を強調する。 我々は、AIの技術的および倫理的課題と、病院や公共機関にAIを配置することの意味について取り上げる。 また、倫理的課題、データ不足、人種的バイアス、透明性の欠如、アルゴリズム的バイアスに対処するための重要な手段と手法についても論じる。 最後に、私たちは、医療アプリケーションにおけるAIに関連する倫理的課題に対処するための推奨事項と今後の方向性を提供し、このワークフローをより効率的に、正確で、アクセス可能で、透明で、世界中の患者に信頼できるものにするために、AIを臨床環境にデプロイすることを目的としています。

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