人工智能在医疗健康领域的应用打破传统医−患决策格局,使其演变成医−机−患或机−患之间的多维医疗决策模式。人−机交互在医疗决策上存在三种可能性,分别为人工智能辅助医疗决策、人−机混合智能医疗决策以及人工智能替代医疗决策。然而,技术蕴含负面性,三种交互模式潜在着伦理风险。人工智能替代人类决策违背道德要求,混合智能才是未来发展趋势。因此,以混合智能为基础提出人−机共享医疗决策的伦理框架,通过构建信任、公正和责任的伦理基础,谋求实现以人为本的价值目标,用于增进人类福祉。
相似文献健康医疗数据相关研究极大地拓展了传统生物医学研究的范畴,影响了医学研究的思路、方法和范式,也给伦理审查带来了新的挑战。从梳理国际伦理指南对健康医疗数据相关研究提出的要求出发,探讨此类研究当前的伦理审查现状及挑战,强调伦理审查不仅要关注风险获益比、知情同意程序、隐私保护措施这些核心问题,还需要以更加全面和深入的视角进行关注。同时,针对研究的科学价值和社会价值、研究目的的合理性和合法性、数据治理和数据管理要求、风险获益评估、知情同意模式创新以及研究团队资质等六个伦理审查要点进行重构和探讨。
相似文献从心理学的层面梳理医疗风险决策自我他人差异的表现及影响因素,狭义的医疗风险是患者在医疗服务的过程中因为医疗过失导致的损害等不安全事件,而广义的医疗风险包含了患者受到的伤害和整个医疗卫生体系受到的损失。在实际的医疗决策中,医生、家属和患者三方通常会做出不同的决策并且伴随着其立场的合理性,决策时也会受到决策框架和医疗决策模式等多方面的影响,可以采用解释水平理论、社会价值理论和双系统理论对不同决策主体之间的决策差异进行解释。未来可以从真实的医疗情境、个人特质、文化差异等方面进行深入研究。
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。
相似文献符合伦理的护理决策能够让护理实践更加充满温度,护士在临床工作中具有做出良好决策的能力是提供高质量护理和确保护理活动合乎道德的关键。从临床伦理决策能力相关评估工具、伦理决策能力的国内外研究现状与影响因素以及有效干预策略三个方面进行综述,通过梳理测量伦理决策能力工具的发展、比较国内外最新的研究情况及其影响因素, 分析各项干预措施,以期让相关科研人员重视这一问题,为我国提升护理伦理决策能力提供更多新的研究思路。
相似文献采用中间概念测量法,围绕病人自主权、保密、有利、公平分配四个中间概念,对我国S省某医学院1108名医学生医学伦理推理行为表现和动机水平进行调查。调查发现,医学生在面对多重叠加的复杂伦理问题时,推理能力相对较差;对医学伦理行为动机的判定优于对行为的判定;医学生的年级、性别、医学伦理负面事件的干扰等因素,都会对其医学伦理推理能力产生影响。基于此,医学伦理教育应构建全方位、全环境的教育模式,明确教学目标、创新教育方式以加强伦理推理能力培养,充分利用隐性课程的积极作用。
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。
相似文献好的伦理治理需要好的伦理审查、好的伦理组织和好的伦理委员。伦理审查是对涉及人的研究的科学性与伦理性进行审查,其中存在技术话语与伦理话语两套体系,分别代表着医学人道主义的两个方面。其中后者居于主导地位,二者应当统一于伦理话语。伦理审查的认知基础、价值观念、问题分析、问题处理和评价反思均应体现人道主义的要求。风险和受益的计算同样如此。伦理审查活动是人道主义的实践过程,需要体现科技发展与维护人的尊严融合的伦理治理理念;形成科技创新与人文关怀融合的伦理审查机制;建立科学精神与人文精神融合的伦理教育体系。
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