論文の概要: Ethical Challenges and Evolving Strategies in the Integration of Artificial Intelligence into Clinical Practice

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.03576v1
• Date: Mon, 18 Nov 2024 00:52:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-08 09:16:10.650666
• Title: Ethical Challenges and Evolving Strategies in the Integration of Artificial Intelligence into Clinical Practice
• Title（参考訳）: 人工知能を臨床に組み込むための倫理的課題と戦略
• Authors: Ellison B. Weiner, Irene Dankwa-Mullan, William A. Nelson, Saeed Hassanpour,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0301404234578682
• License:
• Abstract: Artificial intelligence (AI) has rapidly transformed various sectors, including healthcare, where it holds the potential to revolutionize clinical practice and improve patient outcomes. However, its integration into medical settings brings significant ethical challenges that need careful consideration. This paper examines the current state of AI in healthcare, focusing on five critical ethical concerns: justice and fairness, transparency, patient consent and confidentiality, accountability, and patient-centered and equitable care. These concerns are particularly pressing as AI systems can perpetuate or even exacerbate existing biases, often resulting from non-representative datasets and opaque model development processes. The paper explores how bias, lack of transparency, and challenges in maintaining patient trust can undermine the effectiveness and fairness of AI applications in healthcare. In addition, we review existing frameworks for the regulation and deployment of AI, identifying gaps that limit the widespread adoption of these systems in a just and equitable manner. Our analysis provides recommendations to address these ethical challenges, emphasizing the need for fairness in algorithm design, transparency in model decision-making, and patient-centered approaches to consent and data privacy. By highlighting the importance of continuous ethical scrutiny and collaboration between AI developers, clinicians, and ethicists, we outline pathways for achieving more responsible and inclusive AI implementation in healthcare. These strategies, if adopted, could enhance both the clinical value of AI and the trustworthiness of AI systems among patients and healthcare professionals, ensuring that these technologies serve all populations equitably.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は、医療を含む様々な分野を急速に変革させ、臨床実践に革命をもたらし、患者の成果を改善する可能性を秘めている。 しかし、医療環境への統合は、慎重に考慮する必要がある重要な倫理的課題をもたらす。 本稿では,医療におけるAIの現状を考察し,正義と公正性,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という,5つの重要な倫理的問題に焦点をあてる。 これらの懸念は、AIシステムが既存のバイアスを持続または悪化させる可能性があるため、しばしば非表現的データセットと不透明なモデル開発プロセスによって生じる。 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。 さらに、AIの規制と展開のための既存のフレームワークをレビューし、これらのシステムの普及を公正かつ公平に制限するギャップを特定します。 我々の分析は、アルゴリズム設計における公正性の必要性、モデル決定における透明性、同意とデータのプライバシーに対する患者中心のアプローチを強調し、これらの倫理的課題に対処するための推奨を提供します。 継続的倫理的精査の重要性と、AI開発者、臨床医、倫理学者の協力を強調して、医療におけるより責任と包括的なAI実装を達成するための経路を概説する。 これらの戦略が採用されれば、AIの臨床的価値と、患者や医療専門家のAIシステムの信頼性の両方を高めることができる。

関連論文リスト

• AI-Driven Healthcare: A Survey on Ensuring Fairness and Mitigating Bias [2.398440840890111]
  AIアプリケーションは、診断精度、治療のパーソナライゼーション、患者の結果予測を大幅に改善した。 これらの進歩は、実質的な倫理的・公正性の課題ももたらした。 これらのバイアスは、医療提供の格差をもたらし、異なる人口集団の診断精度と治療結果に影響を与える可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-29T02:39:17Z)
• Fair by design: A sociotechnical approach to justifying the fairness of AI-enabled systems across the lifecycle [0.8164978442203773]
  公正性は、既存のAIガイドラインにおいて最もよく認識される倫理的原則の1つである。 公正なAI対応システムの開発は、新たなAI規制によって要求される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-13T12:03:29Z)
• 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)
• Emotional Intelligence Through Artificial Intelligence : NLP and Deep Learning in the Analysis of Healthcare Texts [1.9374282535132377]
  本論文は,医療関連テキストにおける感情評価における人工知能の利用に関する方法論的考察である。 我々は、感情分析を強化し、感情を分類し、患者の結果を予測するためにAIを利用する多くの研究を精査する。 AIの倫理的応用を保証すること、患者の機密性を保護すること、アルゴリズムの手続きにおける潜在的なバイアスに対処することを含む、継続的な課題がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-14T15:58:13Z)
• Testing autonomous vehicles and AI: perspectives and challenges from cybersecurity, transparency, robustness and fairness [53.91018508439669]
  この研究は、人工知能を自律走行車(AV)に統合する複雑さを探求する AIコンポーネントがもたらした課題と、テスト手順への影響を調べます。 本稿は、重要な課題を特定し、AV技術におけるAIの研究・開発に向けた今後の方向性を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-21T08:29:42Z)
• 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)
• 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)
• 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)
• 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)
• The Medkit-Learn(ing) Environment: Medical Decision Modelling through Simulation [81.72197368690031]
  医用シーケンシャルな意思決定に特化して設計された新しいベンチマークスイートを提案する。 Medkit-Learn(ing) Environmentは、高忠実度合成医療データに簡単かつ簡単にアクセスできるPythonパッケージである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-08T10:38:09Z)
• 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。