論文の概要: A Conceptual Algorithm for Applying Ethical Principles of AI to Medical Practice
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.11530v5
- Date: Fri, 03 Jan 2025 23:06:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-07 17:03:33.987991
- Title: A Conceptual Algorithm for Applying Ethical Principles of AI to Medical Practice
- Title（参考訳）: AIの倫理原則を医療実践に適用するための概念的アルゴリズム
- Authors: Debesh Jha, Gorkem Durak, Vanshali Sharma, Elif Keles, Vedat Cicek, Zheyuan Zhang, Abhishek Srivastava, Ashish Rauniyar, Desta Haileselassie Hagos, Nikhil Kumar Tomar, Frank H. Miller, Ahmet Topcu, Anis Yazidi, Jan Erik Håkegård, Ulas Bagci,
- Abstract要約: AIを利用するツールは、複数のドメインにまたがる専門家レベルのパフォーマンスに、ますます一致するか、超えている。
これらのシステムは、人口、人種、社会経済の境界を越えたケア提供の格差を減らすことを約束している。
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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.005928809654619
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- Abstract: Artificial Intelligence (AI) is poised to transform healthcare delivery through revolutionary advances in clinical decision support and diagnostic capabilities. While human expertise remains foundational to medical practice, AI-powered tools are increasingly matching or exceeding specialist-level performance across multiple domains, paving the way for a new era of democratized healthcare access. These systems promise to reduce disparities in care delivery across demographic, racial, and socioeconomic boundaries by providing high-quality diagnostic support at scale. 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 potentially uncover complex relationships in the data from a large set of inputs and 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. In this study, we examine recent advances in AI-enabled medical image analysis, current regulatory frameworks, and emerging best practices for clinical integration. We analyze both technical and ethical challenges inherent in deploying AI systems across healthcare institutions, with particular attention to data privacy, algorithmic fairness, and system transparency. Furthermore, we propose practical solutions to address key challenges, including data scarcity, racial bias in training datasets, limited model interpretability, and systematic algorithmic biases. Finally, we outline a conceptual algorithm for responsible AI implementations and identify promising future research and development directions.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は、臨床決定支援と診断能力の革新的な進歩を通じて、医療提供を変革する。
人間の専門知識は医療の実践に基礎を置き続けているが、AIを利用したツールは、複数のドメインにまたがる専門家レベルのパフォーマンスにますます適合し、また、民主化された医療アクセスの新しい時代への道を歩んでいる。
これらのシステムは、大規模に高品質な診断支援を提供することで、人口、人種、社会経済の境界を越えたケア提供の格差を減らすことを約束する。
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発見し、医学における新たなエビデンスベースの知識をもたらす可能性がある。
しかし、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。
本研究では,AIを用いた医用画像解析の最近の進歩,現在の規制枠組み,臨床統合のための新たなベストプラクティスについて検討する。
我々は、医療機関にまたがるAIシステムの展開に固有の技術的課題と倫理的課題の両方を分析し、特にデータのプライバシ、アルゴリズムの公正性、システムの透明性に注目します。
さらに、データ不足、トレーニングデータセットにおける人種バイアス、限定されたモデル解釈可能性、体系的なアルゴリズムバイアスなど、重要な課題に対処するための実用的な解決策を提案する。
最後に、責任あるAI実装のための概念的アルゴリズムを概説し、将来有望な研究開発の方向性を特定する。
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