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。

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