Ensuring Trustworthy Medical Artificial Intelligence through Ethical and Philosophical Principles

要約

タイトル：倫理的・哲学的原則を通じた信頼性の高い医療人工知能の確保

要約：

– 人工知能（AI）による方法には、医療の多くの分野で医師や患者の経験を向上させる可能性があります。
– AIに基づくコンピュータ支援診断ツールは、臨床的な専門家のレベルを凌駕するか似た結果を出す場合、非常に有益です。
– それによって、開発途上国において進歩した医療サービスを利用可能とし、医療従事者の不足問題に対処することが可能となります。また、AIに基づくツールは、患者治療のための時間、リソース、および総費用を節約することができます。
– しかも、AIは人間と異なり、大量の入力データから複雑な関係を発見し、さらには医学における新しい根拠に基づく知識を提供することができます。
– しかし、医療にAIを統合することは、人種差別、透明性、自律性、責任、説明責任など、いくつかの倫理的・哲学的な懸念を引き起こすため、クリニカルな環境に導入する前にこれらを解決する必要があります。
– この文献では、AI支援医療画像分析の最近の進展、既存の基準、AIの応用における倫理的問題やベストプラクティスの理解の重要性に焦点を当てています。
– AIの技術的・倫理的な課題と、病院や公的機関にAIを導入することの意義について説明し、倫理的課題、データの不足、人種差別、透明性の欠如、アルゴリズムによる偏りに対処するための有望な対策や技術についても議論します。
– 最後に、AIが世界中の患者のためにワークフローをより効率的、正確、アクセス可能、透明性が高く、信頼性があるものにするために、医療応用におけるAIに関連する倫理的問題に対処するための私たちの勧告と今後の方向性を提供します。

要約(オリジナル)

Artificial intelligence (AI) methods have great potential to revolutionize numerous medical care by enhancing the experience of medical experts and patients. AI based computer-assisted diagnosis tools can have a tremendous benefit if they can outperform or perform similarly to the level of a clinical expert. As a result, advanced healthcare services can be affordable in developing nations, and the problem of a lack of expert medical practitioners can be addressed. AI based tools can save time, resources, and overall cost for patient treatment. Furthermore, in contrast to humans, AI can uncover complex relations in the data from a large set of inputs and even lead to new evidence-based knowledge in medicine. However, integrating AI in healthcare raises several ethical and philosophical concerns, such as bias, transparency, autonomy, responsibility and accountability, which must be addressed before integrating such tools into clinical settings. In this article, we emphasize recent advances in AI-assisted medical image analysis, existing standards, and the significance of comprehending ethical issues and best practices for the applications of AI in clinical settings. We cover the technical and ethical challenges of AI and the implications of deploying AI in hospitals and public organizations. We also discuss promising key measures and techniques to address the ethical challenges, data scarcity, racial bias, lack of transparency, and algorithmic bias. Finally, we provide our recommendation and future directions for addressing the ethical challenges associated with AI in healthcare applications, with the goal of deploying AI into the clinical settings to make the workflow more efficient, accurate, accessible, transparent, and reliable for the patient worldwide.

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