医疗人工智能临床应用的伦理审视

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。

     

负责任创新理论在生物医学伦理治理中的应用及启示

“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。

     

医疗人工智能科技异化及其伦理风险探析

医疗人工智能广泛应用于现代医疗形式。医疗科技的日新月异,大大推动了人类医学的发展进程及诊疗模式。与此同时,医疗人工智能科技的发展出现了异化现象,并由此带来了人和社会的异化,诸如对人与类人机器的角色定位不清,人对技术的依赖性过度增强,医疗全生命周期中的责任伦理缺失,技术价值失衡等社会问题。以这些异化带来的伦理风险为进度,探析在医疗人工智能使用中的隐私安全与数据使用的边界问题,人在医疗过程中的主体地位问题,“医生-人工智能-患者”的共同决策体系构建问题,构建医疗人工智能科技向善理念及法律问题。     

负责任的研究与创新视角下的医学研究伦理责任探究

近年来,“负责任的研究与创新”(responsible research and innovation,RRI)成为科技伦理和科技政策研究的风行概念。把RRI理念引入到医学科研治理实践,提出要扩展伦理责任范围,强化社会责任担当,把预测、评估、伦理反思纳入到医学科研的全过程,建立科研信息和公众意见之间的双向反馈和动态响应机制,加强政策和决策过程的公开透明和社会参与性,促进医学研究者与社会公众间伙伴关系的形成,包容性的协商过程实现协作共赢。     

医疗人工智能产品研发的伦理审查与法律考量

国内医疗人工智能研究日益增多,具有多学科合作,并以数据驱动的特点。走访深圳开展健康领域人工智能研发的企业、医疗机构以及研究机构的开发者,了解到存在监管不足、数据收集及处理过程欠缺标准化、责任不清等挑战。并且,面临应该如何遵循医学科研伦理审查原则,如何合法合规收集、利用、共享数据并界定责任等问题。从医院进行伦理审查实践层面探讨医疗人工智能的研究价值、科学有效性、风险受益等的审查要点;医疗人工智能研究的法律考量主要包括个人信息收集和利用的边界,以及侵权责任主体的认定。     

论人工智能伦理建构何以可能

主体性是进行独立价值判断以及伦理探讨的前提,也决定着人工智能及其伦理探讨的阀域。没有主体意识的人工智能仍属于技术工具范畴,其伦理的探讨仍囿于种际伦理视域;拥有主体意识的人工智能可以进行独立的价值判断,才能生成自身的道德规范。人工智能伦理的哲学思考以人工智能的主体性设定为基础,集中探讨人工智能伦理的理论前提、人工智能伦理的边界,以及建构人工智能伦理的可能性等问题。     

交互与共享：人工智能医疗决策的伦理向度

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。

     

医疗技术评估的伦理思考

医疗技术的快速发展引发了诸多的社会问题.医疗技术的伦理评估有利于保持技术与社会的和谐.对技术进行伦理评估应是技术评估的重要内容.医疗技术评估中道德因素的强化有利于医疗技术评估机制的健全,确定技术的发展方向和使用范围;对主体与客体的评估有利于充实医疗技术伦理评估的内容;为医疗技术评估进行伦理建制,既要强调制度的道德根基,也要提高制度的执行力;成立医学伦理委员会,对医疗技术进行伦理审查.     

医疗领域中人工智能应用的可解释性困境与治理

人工智能在医疗领域的应用,推动了医疗事业的发展,但人工智能作为新生事物,其可解释性成为医疗领域面临的重大挑战,导致人工智能难以有效在医疗领域广泛应用。阐述了增强人工智能在医疗领域可解释性的原因,浅析人工智能在医疗领域中的可解释性困境,指出提高医疗领域人工智能可解释性的要求,以避免出现医疗事故定责不清、医疗数据隐私泄露、诊疗决策与患者信任相悖、患者医疗公平上的困境等诸多问题。为提高医疗领域中人工智能的可解释性,提出了健全医疗事故法律问责机制、培养医疗数据伦理观、加强医疗监督治理、防止医疗人工智能歧视等路径,以便推动人工智能在医疗领域的深入发展。

     

医疗人工智能的“图灵测试”：路在何方

通过对医疗人工智能发展应关注的医学人文相关伦理问题进行总结,探索并思考医疗人工智能长远发展应关注的伦理要求,包括对医师专业精神的要求、精准服务患者的个性需求、医疗人工智能服务公平可及以及医患之间的情感互动等问题,并对以类人智能为终极目标的人工智能技术在医疗应用提出深层的哲学问题,即如何对医学人工智能技术在医学人文伦理方面进行测试。进而提出医疗人工智能的"图灵测试"之问,以期在交叉领域及时就医疗人工智能发展的伦理框架进行深度哲学探讨,从而产生有针对性的可执行的测试方法和标准,促进医疗人工智能的健康长远发展。     

人工智能医疗器械的伦理审查要点

人工智能医疗器械分为具备辅助识别的二类和辅助诊断的三类医疗器械,我国三类人工智能医疗器械刚进入注册申报阶段。很多人工智能医疗器械以科研方式进入医疗机构,为受试者免费试用以获取临床试验数据,这给伦理审查带来极大挑战。伦理委员会审查三类人工智能医疗器械的核心问题包括风险评估、数据库、数据安全及软件更新。除关注医疗器械产品与试验操作外,更要从适用范围、研究要求与资料、研究方案、风险控制、数据库、数据安全和软件更新等方面仔细把关,不断总结经验,切实保护受试者权益,也助推我国人工智能医疗器械的健康快速发展。     

国际人工智能伦理治理研究态势分析与展望

借助文献计量学方法,对人工智能伦理治理研究的宏观趋势进行分析发现：人工智能伦理治理近年来研究热度增长迅速,领域边界逐渐形成;阐明人工智能伦理与技术原理是实现相应伦理治理的理论前提;医疗健康与自动驾驶是当下人工智能伦理治理关注的热点领域;伦理学与治理理论的深度融合、伦理风险评级机制、伦理原则的实践具象化转进以及多元利益相关者协同的整合治理或将成为人工智能伦理治理未来关注的重要研究方向。

     

医学人工智能应用若干问题的哲学思考

人工智能在医学领域应用已触及众多方向,从医学影像、病理诊断、精神卫生,到康复医疗、居家健康支持等都有所进展,也引发了广泛的哲学及伦理思考。在医学哲学视角下,探讨人工智能机器道德主体地位争议、机器使用所产生的多重关系的界定,以及人工智能技术价值判断及信任考量、数据获得性及隐私保护现状。进一步指出在充满不确定性的应用场景下,人工智能可能引起的不公平、歧视与风险责任,呼吁建立与技术深度融合的人工智能伦理审查和协同治理机制。     

An Analysis of Fundamental Issues in the Research of Artificial Intelligence Ethical Risk Prevention

While receiving widespread attention, the fundamental issues in the research of artificial intelligence (AI) ethical risk prevention need to be probed and articulated. Although the relevant research is still at an initial stage with long-term tasks, it has a very important social significance. The strategic goals of AI ethical risk prevention research are clarifying ethical risks, taking flexible and effective measures, and providing ethical support for the development of AI technology. This paper argues that key tasks must be of the top priority, such as broadening the theoretical foundation, evaluating ethical risks, realizing ethical design and solving core ethical risks. Therefore, the research of AI ethical risk prevention can be substantially promoted.     

人工智能在医学教育领域的应用研究——基于CiteSpace的文献共词分析

人工智能及大数据已经成为包括医学教育在内的各研究领域的热点问题。为了阐明人工智能在医学教育中的发展趋势,利用CiteSpace软件分析2013—2022年Web of Science核心合集文献270篇。从发文量、国家和地区、研究机构、作者、发表杂志、引文情况、关键词及发展趋势等方面进行综合分析得出研究结论：从2018年开始相关论文呈明显增长趋势,Mayo Clinic（梅奥诊所）成为全球发文量最多的研究机构;Friedman等形成了较为完整的研究团体;JAMA成为最高被引杂志;近年医学教育的人工智能应用研究热点问题主要集中在医学影像及虚拟手术等方面。

     

人工智能医学教育应用研究的国际图景与趋势

运用文献计量学方法,基于近10年来Web of Science（WoS）数据库中的人工智能医学教育应用研究相关文献,开展关联、聚类、突变等可视化分析,探究国际人工智能医学教育应用研究现状、研究热点和发展趋势,发现机器人辅助手术培训、智能评价反馈系统和智能虚拟仿真系统是国际人工智能医学教育的研究热点,其研究演进遵循从标准化到个性化、从实体空间到虚实融合、从关注独立思考到人机协同决策这一脉络,以期为我国人工智能医学教育研究工作者提供参考和情报支持。