論文の概要: Envisioning Possibilities and Challenges of AI for Personalized Cancer Care

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.10108v1
• Date: Mon, 19 Aug 2024 15:55:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-20 15:43:09.823332
• Title: Envisioning Possibilities and Challenges of AI for Personalized Cancer Care
• Title（参考訳）: パーソナライズド癌ケアにおけるAIの可能性と課題
• Authors: Elaine Kong, Kuo-Ting, Huang, Aakash Gautam,
• Abstract要約: パーソナライズされたケアの欠如や、不十分な文化的・言語的な宿泊施設など、現在の医療システムにおける重要なギャップを特定する。 AIは、ケアに適用されると、リアルタイム、文化的に整合し、言語的に適切な相互作用を可能にすることで、これらの問題に対処する方法と見なされた。 また、データプライバシ、介護におけるヒューマンタッチの喪失、多様な情報への露出を制限するエコーチャンバーのリスクなど、AI駆動のパーソナライゼーションがもたらす影響に関する懸念も明らかになった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.53434633571359
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The use of Artificial Intelligence (AI) in healthcare, including in caring for cancer survivors, has gained significant interest. However, gaps remain in our understanding of how such AI systems can provide care, especially for ethnic and racial minority groups who continue to face care disparities. Through interviews with six cancer survivors, we identify critical gaps in current healthcare systems such as a lack of personalized care and insufficient cultural and linguistic accommodation. AI, when applied to care, was seen as a way to address these issues by enabling real-time, culturally aligned, and linguistically appropriate interactions. We also uncovered concerns about the implications of AI-driven personalization, such as data privacy, loss of human touch in caregiving, and the risk of echo chambers that limit exposure to diverse information. We conclude by discussing the trade-offs between AI-enhanced personalization and the need for structural changes in healthcare that go beyond technological solutions, leading us to argue that we should begin by asking, ``Why personalization?''
• Abstract（参考訳）: がん患者のケアを含む医療における人工知能(AI)の使用は、大きな関心を集めている。 しかし、このようなAIシステムがいかにケアを提供するか、特にケア格差に直面し続けている民族や人種の少数派に対して、私たちの理解にギャップは残っています。 6人のがん患者へのインタビューを通じて、パーソナライズされたケアの欠如や、文化的・言語的な宿泊施設の不足など、現在の医療システムにおける重要なギャップを特定する。 AIは、ケアに適用されると、リアルタイム、文化的に整合し、言語的に適切な相互作用を可能にすることで、これらの問題に対処する方法と見なされた。 また、データプライバシ、介護におけるヒューマンタッチの喪失、多様な情報への露出を制限するエコーチャンバーのリスクなど、AI駆動のパーソナライゼーションがもたらす影響に関する懸念も明らかにしました。 我々は、AIに強化されたパーソナライゼーションと、技術的ソリューションを超えた医療の構造的変化の必要性のトレードオフを議論することで、"なぜパーソナライゼーションを行うのか?

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