論文の概要: Towards A Unified Utilitarian Ethics Framework for Healthcare Artificial Intelligence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.14617v1
• Date: Tue, 26 Sep 2023 02:10:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-27 15:18:55.002494
• Title: Towards A Unified Utilitarian Ethics Framework for Healthcare Artificial Intelligence
• Title（参考訳）: 医療人工知能のための統一的実用倫理枠組みに向けて
• Authors: Forhan Bin Emdad, Shuyuan Mary Ho, Benhur Ravuri, Shezin Hussain
• Abstract要約: 本研究では、異なる技術レベルでAIの実用性能に影響を与える主要な倫理的原則を特定することを試みる。 正義、プライバシー、偏見、規制の欠如、リスク、解釈可能性は倫理的AIを検討する上で最も重要な原則である。 本稿では,医療領域における倫理的AIを設計するための実用的倫理に基づく理論的枠組みを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.08192907805418582
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Artificial Intelligence (AI) aims to elevate healthcare to a pinnacle by aiding clinical decision support. Overcoming the challenges related to the design of ethical AI will enable clinicians, physicians, healthcare professionals, and other stakeholders to use and trust AI in healthcare settings. This study attempts to identify the major ethical principles influencing the utility performance of AI at different technological levels such as data access, algorithms, and systems through a thematic analysis. We observed that justice, privacy, bias, lack of regulations, risks, and interpretability are the most important principles to consider for ethical AI. This data-driven study has analyzed secondary survey data from the Pew Research Center (2020) of 36 AI experts to categorize the top ethical principles of AI design. To resolve the ethical issues identified by the meta-analysis and domain experts, we propose a new utilitarian ethics-based theoretical framework for designing ethical AI for the healthcare domain.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は、臨床上の意思決定を支援することで、医療をピナクルに高めることを目的としている。 倫理的AIの設計に関わる課題を克服することで、臨床医、医師、医療専門家、その他のステークホルダーが医療設定でAIを使用して信頼することができる。 本研究は,データアクセスやアルゴリズム,システムなど,さまざまな技術レベルでのAIの実用性能に影響を与える主要な倫理的原則を,テーマ分析によって明らかにしようとするものである。 私たちは、倫理的AIを検討する上で、正義、プライバシー、偏見、規制の欠如、リスク、解釈可能性が最も重要な原則であることを示した。 このデータ駆動研究は、36人のAI専門家によるPew Research Center(2020)からの二次調査データを分析し、AI設計の最高の倫理的原則を分類した。 メタ分析とドメインエキスパートが認識する倫理的問題を解決するために,医療領域の倫理的AIを設計するための実用的倫理的枠組みを提案する。

関連論文リスト

• Technology as uncharted territory: Contextual integrity and the notion of AI as new ethical ground [55.2480439325792]
  私は、責任と倫理的AIを促進する努力が、確立された文脈規範に対するこの軽視に必然的に貢献し、正当化することができると論じます。 私は、道徳的保護よりも道徳的革新のAI倫理における現在の狭い優先順位付けに疑問を呈する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-06T15:36:13Z)
• Ethical Challenges and Evolving Strategies in the Integration of Artificial Intelligence into Clinical Practice [1.0301404234578682]
  我々は、正義と公正、透明性、患者の同意と機密性、説明責任、患者中心で公平なケアの5つの重要な倫理的関心事に焦点を当てる。 この論文は、患者の信頼を維持する上でのバイアス、透明性の欠如、そして課題が、医療におけるAIアプリケーションの有効性と公正性を損なう可能性があるかを考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-18T00:52:22Z)
• FUTURE-AI: International consensus guideline for trustworthy and deployable artificial intelligence in healthcare [73.78776682247187]
  医療AIに関連する技術的、臨床的、倫理的、法的リスクに関する懸念が高まっている。 この研究は、Future-AIガイドラインを、医療における信頼できるAIツールの開発とデプロイを導くための最初の国際コンセンサスフレームワークとして説明している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-11T10:49:05Z)
• Ethics in conversation: Building an ethics assurance case for autonomous AI-enabled voice agents in healthcare [1.8964739087256175]
  原則に基づく倫理保証議論パターンは、AI倫理のランドスケープにおける1つの提案である。 本稿では,AIベースの遠隔医療システムであるDoraの利用に対して,この倫理保証フレームワークを適用した事例研究の中間的結果を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-23T16:04:59Z)
• A Conceptual Algorithm for Applying Ethical Principles of AI to Medical Practice [5.005928809654619]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-23T04:14:18Z)
• The Role of AI in Drug Discovery: Challenges, Opportunities, and Strategies [97.5153823429076]
  この分野でのAIのメリット、課題、欠点についてレビューする。 データ拡張、説明可能なAIの使用、従来の実験手法とAIの統合についても論じている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-08T23:23:39Z)
• AI Ethics in Smart Healthcare [4.226118870861363]
  本稿では、人工知能をスマートヘルスケア製品に統合する倫理的課題について概観する。 倫理的課題は、透明性、バイアス、プライバシー、安全、責任、正義、自律性に関連する。 オープンな課題とレコメンデーションは、AIベースのスマートヘルスケア製品の設計、検証、臨床試験、デプロイメント、監視、修復、廃止に倫理原則の統合を可能にするために概説されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-02T15:30:40Z)
• AI Ethics: An Empirical Study on the Views of Practitioners and Lawmakers [8.82540441326446]
  透明性、説明責任、プライバシは、AI倫理の最も重要な原則です。 倫理的知識の不足、法的枠組みの欠如、監視機関の欠如が、AI倫理の最も一般的な課題である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-30T17:24:29Z)
• Fairness in Agreement With European Values: An Interdisciplinary Perspective on AI Regulation [61.77881142275982]
  この学際的立場の論文は、AIにおける公平性と差別に関する様々な懸念を考察し、AI規制がそれらにどう対処するかについて議論する。 私たちはまず、法律、(AI)産業、社会技術、そして(道徳)哲学のレンズを通して、AIと公正性に注目し、様々な視点を提示します。 我々は、AI公正性の懸念の観点から、AI法の取り組みを成功に導くために、AIレギュレーションが果たす役割を特定し、提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-08T12:32:08Z)
• Metaethical Perspectives on 'Benchmarking' AI Ethics [81.65697003067841]
  ベンチマークは、人工知能(AI)研究の技術的進歩を測定するための基盤とみられている。 AIの顕著な研究領域は倫理であり、現在、ベンチマークのセットも、AIシステムの「倫理性」を測定する一般的な方法もない。 我々は、現在と将来のAIシステムのアクションを考えるとき、倫理よりも「価値」について話す方が理にかなっていると論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-11T14:36:39Z)
• An interdisciplinary conceptual study of Artificial Intelligence (AI) for helping benefit-risk assessment practices: Towards a comprehensive qualification matrix of AI programs and devices (pre-print 2020) [55.41644538483948]
  本稿では,インテリジェンスの概念に対処するさまざまな分野の既存の概念を包括的に分析する。 目的は、AIシステムを評価するための共有概念や相違点を特定することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-07T12:01:31Z)

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。