論文の概要: Justice in Healthcare Artificial Intelligence in Africa
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10653v1
- Date: Sat, 15 Jun 2024 14:47:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-18 23:23:59.283425
- Title: Justice in Healthcare Artificial Intelligence in Africa
- Title(参考訳): アフリカにおける医療人工知能の正義
- Authors: Aloysius Ochasi, Abdoul Jalil Djiberou Mahamadou, Russ B. Altman,
- Abstract要約: 正義は、社会的不平等の増幅に影響を及ぼすAIにおける主要な関心事である。
アフリカがAIの恩恵を効果的に受けられるためには、これらの原則は現地の文脈と一致すべきである。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.5446340172055817
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: There is an ongoing debate on balancing the benefits and risks of artificial intelligence (AI) as AI is becoming critical to improving healthcare delivery and patient outcomes. Such improvements are essential in resource-constrained settings where millions lack access to adequate healthcare services, such as in Africa. AI in such a context can potentially improve the effectiveness, efficiency, and accessibility of healthcare services. Nevertheless, the development and use of AI-driven healthcare systems raise numerous ethical, legal, and socio-economic issues. Justice is a major concern in AI that has implications for amplifying social inequities. This paper discusses these implications and related justice concepts such as solidarity, Common Good, sustainability, AI bias, and fairness. For Africa to effectively benefit from AI, these principles should align with the local context while balancing the risks. Compared to mainstream ethical debates on justice, this perspective offers context-specific considerations for equitable healthcare AI development in Africa.
- Abstract(参考訳): 人工知能(AI)のメリットとリスクのバランスに関する議論が進行中である。
このような改善は、アフリカのような適切な医療サービスにアクセスできない数百万の資源制限された環境において必要不可欠である。
このような状況下でAIは、医療サービスの効率性、効率、アクセシビリティを向上させる可能性がある。
それでも、AI駆動型医療システムの開発と利用は多くの倫理的、法的、社会経済的問題を提起している。
正義は、社会的不平等の増幅に影響を及ぼすAIにおける主要な関心事である。
本稿では, 連帯性, 共通善, サステナビリティ, AIバイアス, 公平性など, これらの意味と関連する正義概念について論じる。
アフリカがAIの恩恵を効果的に受けられるためには、これらの原則は、リスクのバランスを保ちながら、ローカルコンテキストと整合するべきである。
正義に関する主流の倫理的議論と比較すると、この視点はアフリカにおける公平な医療AI開発に対する文脈特異的な考察を提供する。
関連論文リスト
- Towards Clinical AI Fairness: Filling Gaps in the Puzzle [15.543248260582217]
このレビューでは、医療データと提供されたAIフェアネスソリューションの両方に関して、いくつかの欠陥を体系的に指摘する。
AI技術がますます活用されている多くの医療分野において、AIフェアネスの研究の欠如を強調している。
これらのギャップを埋めるために、我々のレビューは医療研究コミュニティとAI研究コミュニティの両方にとって実行可能な戦略を前進させます。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-28T07:42:55Z) - Towards Responsible AI in Banking: Addressing Bias for Fair
Decision-Making [69.44075077934914]
責任AI(Responsible AI)は、企業文化の発展におけるバイアスに対処する重要な性質を強調している。
この論文は、バイアスを理解すること、バイアスを緩和すること、バイアスを説明することの3つの基本的な柱に基づいて構成されている。
オープンソースの原則に従って、アクセス可能なPythonパッケージとして、Bias On DemandとFairViewをリリースしました。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-13T14:07:09Z) - What We Know So Far: Artificial Intelligence in African Healthcare [0.0]
医療に応用される人工知能(AI)は、アフリカの医療を変革する可能性がある。
本稿では、AIアルゴリズムを用いて診断、治療、疾病モニタリングを改善する方法について、現状を概説する。
持続可能なAIソリューションを作成するためには、政府、民間セクター、医療提供者、国際機関による協調的な努力が必要である。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-10T19:27:40Z) - Ensuring Trustworthy Medical Artificial Intelligence through Ethical and
Philosophical Principles [4.705984758887425]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-23T04:14:18Z) - Fairness in AI and Its Long-Term Implications on Society [68.8204255655161]
AIフェアネスを詳しく見て、AIフェアネスの欠如が、時間の経過とともにバイアスの深化につながるかを分析します。
偏りのあるモデルが特定のグループに対してよりネガティブな現実的な結果をもたらすかについて議論する。
問題が続くと、他のリスクとの相互作用によって強化され、社会不安という形で社会に深刻な影響を及ぼす可能性がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-16T11:22:59Z) - 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 Challenges for Society and Ethics [0.0]
人工知能はすでに、医療、金融、警察など、社会の重要な分野に応用され、影響を及ぼしている。
AIガバナンスの役割は、最終的に、AIにおけるイノベーションのメリットを実現しつつ、この危害のリスクを軽減するための実践的なステップを取ることです。
また、社会におけるAIの有益な利用がどのようなものかという規範的な質問を通じて考えることも必要だ。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-22T13:33:11Z) - 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) - Trustworthy AI: A Computational Perspective [54.80482955088197]
我々は,信頼に値するAIを実現する上で最も重要な6つの要素,(i)安全とロバスト性,(ii)非差別と公正,(iii)説明可能性,(iv)プライバシー,(v)説明可能性と監査性,(vi)環境ウェルビーイングに焦点をあてる。
各次元について、分類学に基づく最近の関連技術について概観し、実世界のシステムにおけるそれらの応用を概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-12T14:21:46Z) - Building Bridges: Generative Artworks to Explore AI Ethics [56.058588908294446]
近年,人工知能(AI)技術が社会に与える影響の理解と緩和に重点が置かれている。
倫理的AIシステムの設計における重要な課題は、AIパイプラインには複数の利害関係者があり、それぞれがそれぞれ独自の制約と関心を持っていることだ。
このポジションペーパーは、生成的アートワークが、アクセス可能で強力な教育ツールとして機能することで、この役割を果たすことができる可能性のいくつかを概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-25T22:31:55Z) - AI Ethics Needs Good Data [0.8701566919381224]
AIに関する言論は「倫理」の言語を超越し、権力と政治経済と関わり合わなければならないと我々は主張する。
私たちは、グッドデータAIを構築することができる4つの「経済」を提供します:コミュニティ、権利、ユーザビリティ、政治。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-15T04:16:27Z)
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。