Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Trí tuệ nhân tạo: tương lai của y học hay một ý tưởng được thổi phồng và nguy hiểm?
Tóm tắt
Cuộc thảo luận hiện nay về Trí tuệ nhân tạo (AI) trong y học thường bị thổi phồng đến mức không còn giống hình ảnh thực tế của nó trong cuộc sống hàng ngày và tiềm năng của nó — hoặc được ca ngợi như một vị cứu tinh, hoặc bị lên án vì sự nguy hiểm, phi đạo đức và phạm vi ảnh hưởng rộng lớn của nó.Báo cáo này nhằm giải quyết sự thiếu hiểu biết đang tồn tại sau cái đối xứng phóng đại này, đồng thời xem xét những tiềm năng mà việc xác định rõ ràng việc sử dụng đạo đức của nó đặt ra đối với các mô hình chăm sóc sức khỏe bán công ở Ireland và châu Âu. Báo cáo đối chiếu thách thức trong việc điều tiết sự phát triển nhanh chóng của AI với nhu cầu kiểm soát chất lượng nghiêm ngặt trong phát triển công nghệ đạo đức nhằm bảo đảm sức khỏe của bệnh nhân.Các phương pháp vật lý, thực tiễn và triết học về Trí tuệ nhân tạo trong y học được khám phá thông qua các nguyên tắc của Beauchamp và Childress trong việc cung cấp chăm sóc với lòng từ bi, không gây hại, công bằng và tự chủ. AI được scrutinised dưới góc độ đạo đức Kant, thuyết vị lợi Bentham và quan điểm công bằng y tế Rawls. Thuyết Mạng lưới hành động được sử dụng để giải thích các tương tác xã hội - kỹ thuật governing các bên liên quan con người trong việc phát triển AI đạo đức.Các phân tích này hoạt động trước tiên để định nghĩa AI một cách ngắn gọn, sau đó đưa nó vào các chức năng hiện tại và tương lai của nó trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Chúng làm nổi bật tầm quan trọng của việc điều chỉnh AI y tế với các tiêu chuẩn đạo đức chấp nhận như là một yêu cầu trong việc sử dụng tích hợp của nó trong toàn bộ hệ thống chăm sóc sức khỏe. Báo cáo kết luận rằng việc đánh giá cân bằng vai trò của AI trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe đòi hỏi phải cải thiện ba lĩnh vực: tăng cường sự rõ ràng trong định nghĩa về AI và phạm vi hiện tại của nó trong y học; điều chỉnh cuộc thảo luận hiện tại về việc sử dụng AI với các khuôn khổ đạo đức, pháp lý và hệ thống hiện tại; và xác định một cách rõ ràng để bác bỏ một số ngụy biện lô-gic đang được thổi phồng về tiềm năng của AI.
Từ khóa
#Trí tuệ nhân tạo #y học #đạo đức #chăm sóc sức khỏe #phát triển công nghệTài liệu tham khảo
Turing AI (1950) Computing machinery and intelligence. Mind LIX(236):433–460
Burke L, Ryan A (2014) The complex relationship between cost and quality in US health care. Virtual Mentor 16(2):124–130
Kritikos M (2019) Artificial Intelligence ante portas: legal & ethical reflections. [Internet]. Europarl europa eu [cited 22 Jan 2021]. Available from: https://www.europarl.europa.eu/at-your-service/files/be-heard/religious-and-non-confessional-dialogue/events/en-20190319-artificial-intelligence-ante-portas.pdf
Nuffield Bioethics (2019) Artificial intelligence (AI) in healthcare and research [Internet]. Nuffieldbioethics org [cited 22 Jan 2021]. Available from: https://nuffieldbioethics.org/wp-content/uploads/Artificial-Intelligence-AI-in-healthcare-and-research.pdf
McCarthy J, Minsky M, Rochester N, Shannon C (1955) A proposal for the dartmouth summer research project on artificial intelligence [Internet]. Www-formal Stanford Edu [cited 22 Jan 2021]. Available from: http://www-formal.stanford.edu/jmc/history/dartmouth/dartmouth.html
Wortmann F, Flüchter K (2015) Internet of Things. Bus Inf Syst Eng 57(3):221–224
O’Leary D (2013) Artificial Intelligence and Big Data. IEEE Intell Syst 28(2):96–99
Towers Clark C (2019) Big Data, IoT and AI, Part One: Three sides of the same coin. Forbes [Internet]. [cited 22 Jan 2021]. Available from: https://www.forbes.com/sites/charlestowersclark/2019/02/15/big-data-iot-and-ai-part-one-three-sides-of-the-same-coin/#5f9cb40a69da
Halevy A, Norvig P, Pereira F (2009) The unreasonable effectiveness of data. IEEE Intell Syst 24(2):8–12
Konys A (2016) Ontology-based approaches to big data analytics. Hard and Soft Computing for Artificial Intelligence. Multi Sec 355–365
Li M (2019) Another self-driving car accident, another AI development lesson. Towards Data Science [Internet]. [cited 22 Jan 2021] Available from: https://towardsdatascience.com/another-self-driving-car-accident-another-ai-development-lesson-b2ce3dbb4444
Page K (2012) The four principles: can they be measured and do they predict ethical decision making?. BMC Med Ethics 13(1)
Bentham J (2012) Introduction to the principles of morals and legislation. Dover Public
Mill J (1875) A System of logic, ratiocinative and inductive. Longmans, Green, Reader and Dyer, London
Williams J, Carter S (2016) An empirical study of the ‘underscreened’ in organised cervical screening: experts focus on increasing opportunity as a way of reducing differences in screening rates. BMC Medic Ethic 17(1)
Alexander L, Moore M (2020) Deontological ethics; The Stanford Encyclopedia of Philosophy. Winter: Metaphys Res Lab Stanford Univer
Carswell S (2018) CervicalCheck scandal: what is it all about?. The Irish Times [Internet]. [cited 22 Jan 2021] Available from: https://www.irishtimes.com/news/health/cervicalcheck-scandal-what-is-it-all-about-1.3480699
Rawls J (2005) A theory of justice. Cambridge (Mass.): Belknap Press Harvard University Press
Ray T (2019) Why is AI reporting so bad?. ZDNet [Internet]. [cited 22 Jan 2021] Available from: https://www.zdnet.com/article/why-is-a-i-reporting-so-bad
Purcell B (2018) Is the singularity coming?. Arc Digital Media [Internet] [cited 22 Jan 2021] Available from: https://arcdigital.media/is-the-singularity-coming-ef8580d4ce97
Cresswell K, Worth A, Sheikh A (2010) Actor-Network Theory and its role in understanding the implementation of information technology developments in healthcare. BMC Med Info Decis Making 10(1)
Karmakar S (2019) Building global footprint by keeping it real. Business Post [Internet] [cited 22 Jan 2021] Available from: https://www.businesspost.ie/commercial-reports/building-global-footprint-by-keeping-it-real-86cb0969
Woods K, Whyte B (2019) Cancer charity meets with health office over GMI data controversy. Busin Post [Internet] [cited 22 Jan 2021] Available from: https://www.businesspost.ie/health/cancer-charity-meets-with-health-office-over-gmi-data-controversy-9864231e
National Cancer Institute (2019) AI approach outperformed human experts in identifying cervical precancer. [Internet] Available from: https://www.cancer.gov/news-events/press-releases/2019/deep-learning-cervical-cancer-screening
Hu L, Bell D, Antani S et al (2019) An observational study of deep learning and automated evaluation of cervical images for cancer screening. Obstet Gynecol Surv 74(6):343–344