論文の概要: Ethical AI in the Healthcare Sector: Investigating Key Drivers of Adoption through the Multi-Dimensional Ethical AI Adoption Model (MEAAM)
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.02062v1
- Date: Sun, 04 May 2025 10:40:05 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-06 18:49:35.407832
- Title: Ethical AI in the Healthcare Sector: Investigating Key Drivers of Adoption through the Multi-Dimensional Ethical AI Adoption Model (MEAAM)
- Title（参考訳）: 医療分野における倫理的AI:多次元倫理的AI導入モデル(MEAAM)による導入の鍵要因の調査
- Authors: Prathamesh Muzumdar, Apoorva Muley, Kuldeep Singh, Sumanth Cheemalapati,
- Abstract要約: 本稿では,多次元倫理AI導入モデル(MEAAM)を紹介する。
Ethical AI Fair AI、Responsible AI、Explainable AI、Sustainable AIの4つの基本次元の13の批判的倫理変数を分類する。
これらの倫理的構成が、オペレーショナルAI導入とシステミックAI導入の2つの結果に与える影響を調査する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5458951336481048
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The adoption of Artificial Intelligence (AI) in the healthcare service industry presents numerous ethical challenges, yet current frameworks often fail to offer a comprehensive, empirical understanding of the multidimensional factors influencing ethical AI integration. Addressing this critical research gap, this study introduces the Multi-Dimensional Ethical AI Adoption Model (MEAAM), a novel theoretical framework that categorizes 13 critical ethical variables across four foundational dimensions of Ethical AI Fair AI, Responsible AI, Explainable AI, and Sustainable AI. These dimensions are further analyzed through three core ethical lenses: epistemic concerns (related to knowledge, transparency, and system trustworthiness), normative concerns (focused on justice, autonomy, dignity, and moral obligations), and overarching concerns (highlighting global, systemic, and long-term ethical implications). This study adopts a quantitative, cross-sectional research design using survey data collected from healthcare professionals and analyzed via Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM). Employing PLS-SEM, this study empirically investigates the influence of these ethical constructs on two outcomes Operational AI Adoption and Systemic AI Adoption. Results indicate that normative concerns most significantly drive operational adoption decisions, while overarching concerns predominantly shape systemic adoption strategies and governance frameworks. Epistemic concerns play a facilitative role, enhancing the impact of ethical design principles on trust and transparency in AI systems. By validating the MEAAM framework, this research advances a holistic, actionable approach to ethical AI adoption in healthcare and provides critical insights for policymakers, technologists, and healthcare administrators striving to implement ethically grounded AI solutions.
- Abstract（参考訳）: 医療サービス産業における人工知能(AI)の採用には多くの倫理的課題があるが、現在のフレームワークでは倫理的AI統合に影響を与える多次元的要因に関する包括的で実証的な理解が得られないことが多い。
この重要な研究ギャップに対処するため、この研究では、Ethical AI Fair AI、Responsible AI、Explainable AI、Sustainable AIの4つの基本次元にまたがる13の重要な倫理変数を分類する新しい理論フレームワークであるMulti-dimensional Ethical AI Adoption Model (MEAAM)を紹介した。
これらの次元は、認識的関心(知識、透明性、システムの信頼性に関するもの)、規範的関心(正義、自律性、尊厳、道徳的義務に焦点をあてるもの)、包括的な関心(世界的、体系的、長期的倫理的意味)という3つの中核的な倫理的レンズを通してさらに分析される。
本研究では,医療従事者から収集した調査データを用いて,部分最小方形構造方程式モデリング(PLS-SEM)を用いて分析した。
PLS-SEMを用いて、これらの倫理的構成が2つの結果に与える影響を実証的に調査する。
結果として、規範的な懸念は、運用上の採用決定を最も大きく引き起こす一方で、体系的な採用戦略とガバナンスフレームワークを主に形作っていることが示されています。
疫学的な懸念は、AIシステムの信頼と透明性に対する倫理的デザイン原則の影響を高める、促進的な役割を担っている。
MEAAMフレームワークを検証することで、この研究は、医療における倫理的AIの採用に対する全体論的かつ実用的なアプローチを推進し、倫理的に根ざしたAIソリューションの実現を目指す政策立案者、技術者、医療管理者に重要な洞察を提供する。
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