論文の概要: Beyond Ethics: How Inclusive Innovation Drives Economic Returns in Medical AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.10338v1
• Date: Sat, 11 Oct 2025 20:52:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 18:06:29.896673
• Title: Beyond Ethics: How Inclusive Innovation Drives Economic Returns in Medical AI
• Title（参考訳）: 倫理を超えた: 包括的イノベーションが医療AIの経済回復をいかに促すか
• Authors: Balagopal Unnikrishnan, Ariel Guerra Adames, Amin Adibi, Sameer Peesapati, Rafal Kocielnik, Shira Fischer, Hillary Clinton Kasimbazi, Rodrigo Gameiro, Alina Peluso, Chrystinne Oliveira Fernandes, Maximin Lange, Lovedeep Gondara, Leo Anthony Celi,
• Abstract要約: 我々は、包括的医療AI開発がコンプライアンス要件を超えたビジネス価値をいかに生み出すかを示す。 包括的イノベーションが引き起こす4つのメカニズムを特定します。 医療AIインクルーシブ・イノベーション・フレームワーク(HAIIF)について紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2290760519468007
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While ethical arguments for fairness in healthcare AI are well-established, the economic and strategic value of inclusive design remains underexplored. This perspective introduces the ``inclusive innovation dividend'' -- the counterintuitive principle that solutions engineered for diverse, constrained use cases generate superior economic returns in broader markets. Drawing from assistive technologies that evolved into billion-dollar mainstream industries, we demonstrate how inclusive healthcare AI development creates business value beyond compliance requirements. We identify four mechanisms through which inclusive innovation drives returns: (1) market expansion via geographic scalability and trust acceleration; (2) risk mitigation through reduced remediation costs and litigation exposure; (3) performance dividends from superior generalization and reduced technical debt, and (4) competitive advantages in talent acquisition and clinical adoption. We present the Healthcare AI Inclusive Innovation Framework (HAIIF), a practical scoring system that enables organizations to evaluate AI investments based on their potential to capture these benefits. HAIIF provides structured guidance for resource allocation, transforming fairness and inclusivity from regulatory checkboxes into sources of strategic differentiation. Our findings suggest that organizations investing incrementally in inclusive design can achieve expanded market reach and sustained competitive advantages, while those treating these considerations as overhead face compounding disadvantages as network effects and data advantages accrue to early movers.
• Abstract（参考訳）: 医療AIにおける公平性に関する倫理的議論は十分に確立されているが、包括的デザインの経済的および戦略的価値は未解明のままである。 この観点では、'inclusive innovation dividend' -- 多様な制約のあるユースケースのために開発されたソリューションが、幅広い市場で優れた経済的リターンを生み出すという、直感的な原則を紹介します。 数十億ドル規模の主流産業に発展した補助技術から、包括的医療AI開発がコンプライアンス要件を超えたビジネス価値をいかに生み出すかを実証する。 本研究では,(1)地理的なスケーラビリティと信頼促進による市場拡大,(2)修復コストの削減によるリスク軽減,(3)技術的負債の低減,(4)人材獲得と臨床導入における競争上の優位性,の4つのメカニズムを解明する。 本稿では,医療AI包括的イノベーションフレームワーク(HAIIF)について紹介する。 HAIIFは、資源割り当て、公正性、傾斜度を規制チェックボックスから戦略的分化の源へと変換する構造化されたガイダンスを提供する。 以上の結果から,包括的設計に漸進的に投資する組織は市場を拡大し,競争上の優位性を維持することができることが示唆された。

関連論文リスト

• An AI Capability Threshold for Rent-Funded Universal Basic Income in an AI-Automated Economy [2.6451153531057985]
  我々は、AI資本利益が普遍的なベーシックインカムを持続的にファイナンスできる最初のクローズドフォーム条件を導出する。 我々は、異なる経済シナリオの下で、AI能力がAI前自動化と比較して生産性のレベルとしてしきい値を定義する方法について分析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-24T13:08:13Z)
• Enterprise Architecture as a Dynamic Capability for Scalable and Sustainable Generative AI adoption: Bridging Innovation and Governance in Large Organisations [55.2480439325792]
  生成人工知能(Generative Artificial Intelligence)は、イノベーションを促進し、多くの産業におけるガバナンスを再形成する可能性を持つ強力な新技術である。 しかし、テクノロジの複雑さ、ガバナンスのギャップ、リソースのミスアライメントなど、GenAIをスケールする上で大きな課題に直面している。 本稿では、大企業におけるGenAI導入の複雑な要件をエンタープライズアーキテクチャ管理が満たす方法について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-09T07:41:33Z)
• Comprehensive Overview of Artificial Intelligence Applications in Modern Industries [0.3374875022248866]
  本稿では、医療、金融、製造業、小売の4つの主要な分野にわたるAIの適用について検討する。 我々は、倫理的考察、AI開発の将来的な軌跡、そして経済成長を促進する可能性など、AI統合がもたらす意味について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-19T19:22:52Z)
• Business and Regulatory Responses to Artificial Intelligence: Dynamic Regulation, Innovation Ecosystems and the Strategic Management of Disruptive Technology [0.0]
  この記事では、AIチャレンジを満たすための2つの有望な戦略を特定します。 第一に、ダイナミックな規制は、規制サンドボックスやその他の規制アプローチの形で、責任あるAI関連のイノベーションのためのスペースを提供することを目的としている。 第2の戦略は、いわゆるイノベーションエコシステムに関連している。そのようなエコシステムは、確立した企業とAIにフォーカスしたスタートアップの間の創造的なパートナーシップの機会を与える場合に最も効果的である、と論じられている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-28T09:34:03Z)
• The Dual Imperative: Innovation and Regulation in the AI Era [0.0]
  本稿では,人工知能における規制の欠如に伴う社会的コストについて論じる。 50年以上にわたるAI研究は、AIを主流に、有望な経済的利益へと押し上げてきた。 この談話は、加速主義者と、未発の技術的進歩を提唱するドーマー、そしてディストピア的な結果を防ぐための減速を求めるドーマーの間で偏在している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-23T08:26:25Z)
• Computing Power and the Governance of Artificial Intelligence [51.967584623262674]
  政府や企業は、AIを管理する手段として計算を活用し始めている。 計算ベースのポリシーと技術は、これらの領域を補助する可能性があるが、実装の準備ができている点で大きなバリエーションがある。 プライバシーや経済的影響、権力の中央集権化といった分野において、ガバナンスの計算方法の素早い、あるいは不十分なアプローチは重大なリスクを伴います。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-13T21:10:21Z)
• Causal Fairness for Outcome Control [68.12191782657437]
  本稿では,自動システムにおいて,公平かつ公平な結果変数を最適化することを目的とした,結果制御と呼ばれる特定の意思決定タスクについて検討する。 本稿では、まず因果レンズを通して利益の概念を分析し、特定の個人が肯定的な決定によってどれだけの利益を得られるかを明らかにする。 次に、保護された属性の影響を受けている可能性があることに留意し、これを分析するために使用できる因果的ツールを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-08T09:31:18Z)
• The AI Economist: Optimal Economic Policy Design via Two-level Deep Reinforcement Learning [126.37520136341094]
  機械学習に基づく経済シミュレーションは強力な政策・メカニズム設計の枠組みであることを示す。 AIエコノミスト(AI Economist)は、エージェントと共同適応するソーシャルプランナーの両方を訓練する2段階のディープRLフレームワークである。 単純な一段階の経済では、AIエコノミストは経済理論の最適税制を回復する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-05T17:42:35Z)
• 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)
• Qlib: An AI-oriented Quantitative Investment Platform [86.8580406876954]
  AI技術は、量的投資システムに新たな課題を提起した。 Qlibは、その可能性の実現、研究の強化、定量的投資におけるAIテクノロジの価値の創造を目的とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-22T12:57:10Z)

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。