論文の概要: Ensuring Trustworthy Medical Artificial Intelligence through Ethical and
Philosophical Principles
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.11530v4
- Date: Thu, 21 Sep 2023 00:10:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-22 19:35:05.451900
- Title: Ensuring Trustworthy Medical Artificial Intelligence through Ethical and
Philosophical Principles
- Title（参考訳）: 倫理的・哲学的原則による信頼できる医療人工知能の確保
- 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: AIベースのコンピュータ支援診断と治療ツールは、臨床レベルを合わせるか、あるいは臨床専門家を上回ることで、医療を民主化することができる。
このようなAIツールの民主化は、ケアコストを削減し、リソース割り当てを最適化し、ケアの質を向上させる。
AIをヘルスケアに統合することは、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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.705984758887425
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Artificial intelligence (AI) methods hold immense potential to revolutionize
numerous medical care by enhancing the experience of medical experts and
patients. AI-based computer-assisted diagnosis and treatment tools can
democratize healthcare by matching the clinical level or surpassing clinical
experts. As a result, advanced healthcare services can be affordable to all
populations, irrespective of demographics, race, or socioeconomic background.
The democratization of such AI tools can reduce the cost of care, optimize
resource allocation, and improve the quality of care. 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 into
healthcare raises several ethical and philosophical concerns, such as bias,
transparency, autonomy, responsibility, and accountability. Here, we emphasize
recent advances in AI-assisted medical image analysis, existing standards, and
the significance of comprehending ethical issues and best practices for
clinical settings. We cover the technical and ethical challenges and
implications of deploying AI in hospitals and public organizations. We also
discuss key measures and techniques to address ethical challenges, data
scarcity, racial bias, lack of transparency, and algorithmic bias and provide
recommendations and future directions.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)の手法は、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大きな可能性を秘めている。
AIベースのコンピュータ支援診断と治療ツールは、臨床レベルを合わせるか、あるいは臨床専門家を上回ることで、医療を民主化することができる。
結果として、先進的な医療サービスは、人口統計、人種、社会経済的背景に関係なく、全ての人口に手頃な価格で提供できる。
このようなAIツールの民主化は、ケアコストを削減し、リソース割り当てを最適化し、ケアの品質を向上させる。
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につながる。
しかし、aiを医療に組み込むことは、バイアス、透明性、自律性、責任、説明責任など、倫理的および哲学的な懸念を提起する。
ここでは,AI支援医療画像分析の最近の進歩,既存の標準,倫理的問題と臨床現場におけるベストプラクティスの理解の重要性を強調した。
私たちは、病院や公共組織にaiを展開する技術的および倫理的な課題と意味について取り上げます。
また,倫理的課題,データ不足,人種バイアス,透明性の欠如,アルゴリズムバイアスに対処するための重要な尺度と手法について論じ,レコメンデーションと今後の方向性を提供する。
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