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。

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