作为人工智能时代的新兴产物,ChatGPT在医学教育领域产生了极为重要的影响。ChatGPT的介入能以强大的算力、海量的数据和智能的模式,为医学教育工作提供多样化的帮助与服务,赋能医学教育的革新。ChatGPT在助力医学教育的同时亦产生了一系列伦理问题:致使师生信息面临着多重风险、导致师生交往的可能性异化、致使师生遭到算法的严重裹胁以及造成医学学术公平失信与不端。面对ChatGPT介入医学教育的伦理风险,应从科学技术、政府部门、教学单位和师生个体等层面进行协同治理、积极应对,推动ChatGPT在医学教育领域发挥正值效能。
相似文献基于“医−患−机”分析框架,医疗机器人的不断发展面临主体资质复杂、责任认定困难等责任伦理风险,医患关系重构、医患信任危机等医患伦理风险,数据质量与数据隐私等数据伦理风险,算法安全与算法偏见等算法伦理风险以及医疗资源分配正义风险。医疗机器人的伦理治理要以医学伦理和机器人伦理准则为依据,建立多元伦理治理体制,推动学术共同体的构建,探索自愿型、调节型与管制型等伦理治理工具的组合运用,加快医疗机器人伦理治理的法治化发展。
相似文献“负责任创新”是目前全球公认的理想发展愿景,近年来成为生物医学伦理治理的重要理论,基于Web of Science核心数据库,运用VOSviewer软件,通过对生物医学伦理治理的文献分析,发现“负责任创新”理论被广泛运用于基础医学、临床治疗、全球医疗卫生系统等诸多生物医疗领域;在不同治理情景中界定出创新、价值和评价三类责任主体,政府责任在具体实践中起到重要作用;在案例实践中完善了四维度框架中的伦理审查方式,为更好地将该理论运用到我国生物医学伦理治理中提供借鉴意义。
相似文献算法偏见与隐私泄露危机、意识难题与道德主体困惑、数字鸿沟与资源供给失衡加剧了医疗人工智能应用的技术伦理、信念伦理和分配伦理危机。由于伦理设计滞后,人工智能在临床应用的过程中表现出研究伦理与服务伦理的二阶性、自由意志与公共利益的矛盾性、智能技术与临床经验的集成性等特征。面对人工智能应用的伦理困境,需从人本性的视角规避智能技术异化,保护患者隐私;从主体性的视角克服道德主体困惑,缓解意识难题;从公众性的视角弥合资源数据裂沟,促进分配正义,通过强化正向伦理规约缓解人工智能临床应用的伦理危机。
相似文献智能医疗的研究与应用发展迅速,在医疗检测、诊断与预测等多领域都显示出了更强的技术优越性。与此同时,智能医疗也出现了算法黑箱导致的病人知情权受到侵犯、用户数据泄露、公平正义问题以及责任归属难以界定等亟待解决的各种伦理难题,对“以病人为中心”的医学临床传统造成威胁。智能医疗的广泛应用不仅需要突破技术难题,更加需要构建以病人为中心的伦理治理体系,做出尊重病人需求和权利的理性决策。
相似文献在精神卫生领域,行使代理同意虽然获得了医学伦理的有力辩护,但同时也存在诸多伦理风险。精神卫生领域行使代理同意的伦理风险主要包括家长主义、至上主义和专制主义三大方面。它的形成与代理同意人性预设“扬善蔽恶”始源缺陷导致的“错位性解读”“非理性旁观”“非理性自信”以及“无原则纵容”等问题紧密相关。推广知情同意能力培训、建构代理同意承诺制、建立代理同意定期检查制是防范和抑制精神卫生领域代理同意伦理风险的针对性措施。
相似文献ChatGPT正在影响人们求医问药的传统方式,将医疗保健应用场景从院内转移到院外,提高了医学知识和诊疗信息的可及性。但ChatGPT在回答医学问题时也存在不足,如回答内容的不准确性和随意性,也难以将每个患者视为独立个体并给出体现医者智慧、思想和精神关怀的答案。用ChatGPT求医问药还存在生命健康、道德伦理、安全隐私和医疗公平风险。未来,在人工智能赋能医疗发展并促进人类健康的同时,仍应警惕ChatGPT对生命健康权、知情同意权、隐私保护权的冲击。
相似文献多重关系是心理咨询的一项重要伦理议题,也是影响心理咨询服务质量的主要因素。以多重关系为视角,系统性梳理心理咨询的伦理风险、评析国内服务环境现状,解读域外伦理和法律规范的治理逻辑。对于心理咨询服务缺乏有效治理的问题,建议以伦理规范为基础,在伦理规范中建立相应的预判机制、督导机制和约束机制,在立法中确定心理咨询师对多重关系的预防义务、风险应对义务,建立心理咨询督导制度。最终形成和完善由政府部门、行业协会等利益相关方参与的共同治理法治框架。
相似文献人体挑战试验有助于开发或测试针对传染病的疫苗,同时也引发了重要的伦理问题:故意感染健康参与者是否可以被接受,参与者承受较高的风险和负担并可能造成第三方的风险,如何取得参与者的知情同意,付款与不当引诱引发的伦理问题。针对人体挑战试验,全球已进行相关的伦理治理,并通过制定相关指南来规范人体挑战试验。围绕试验之前应注意的问题、政府层面应制定和完善科学的治理政策、建立评估体系与预防系统和研究机构应负的伦理责任四个方面初步为人体挑战试验的治理体系提供建议。
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