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。
相似文献智能医学呈现出难追溯性、不公平性、过程难以理解性、结果不确定性和数据驱动性的技术特征。上述特征与诊疗场景特性的融合交叠可能诱发医生主体地位被削弱、医患信任危机、医疗资源分配不均加剧以及诊疗结果不确定性增加等风险。为有效防范智能算法的决策风险,在智能医学应用中必须遵循以强化医生主体地位为根本出发点,以降低医患信任危机为主导,以平衡资源分配为方向和以增加诊疗结果确定性为目标的伦理规制。
相似文献在对临终患者的照护中,医务人员常会面对较多的伦理困惑。对安宁疗护实践的四个方面及其存在的伦理困境和对策进行了探讨,包括预立医疗照护计划、心肺复苏术的使用、营养支持治疗及尊严死。要减少伦理冲突的发生,除了政府需健全相关法律法规及推进预立医疗照护计划外,医务人员应具有伦理敏感性,能把安宁疗护实践中的伦理问题与患者和家属进行深入的讨论。医务人员应了解和尊重患者的需要、偏好和价值观,使患者和家属深入了解生命维持治疗的利弊,同时,鼓励家属多从对患者有益的角度做出医疗决策。
相似文献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。
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。
相似文献随着医疗技术在医疗领域的迅速发展,个人对医疗措施具备了更宽泛的选择权。然而,我国对生前预嘱制度的引入存在较大的伦理争议,主要表现为基于目标冲突、责任冲突和角色冲突导致的伦理困境。通过解析救死扶伤的时代理解、父权主义的时代抛弃、自然死亡的时代定位与生前预嘱的时代需求,提出我国应对救死扶伤进行重新定义、确立个人中心主义、正确对待自然死亡、推进生前预嘱制度入法的应对策略,以从根本上破解生前预嘱制度的伦理困境,促进生前预嘱制度在我国的落地实施。
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。
相似文献区域点数法总额预算下的按病种分值支付(diagnosis-intervention packet,DIP)是当前国内医保支付方式改革的最大热点,但尚需完善。对医疗服务供给侧结构性改革的主要目标进行了梳理,以此为基础对DIP改革的潜在伦理问题进行了分析,认为DIP多劳多得的激励机制不利于机构间协作,控费导向支付机制不利于服务行为规范,等级系数设置和低费用偏好机制不利于机构服务能力提升。从制定连续服务支付策略、提高病种分组精细程度、统一各类医保支付政策及构建能力导向支付机制等方面提出了DIP改革的优化策略。
相似文献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。
相似文献以ChatGPT为代表的人工智能技术将为传统医疗领域带来一系列变革,主要体现在病症早期诊断、提供医疗解释、改变传统就医模式、担任“医生助理”、推动医学教育升级等方面。同时,ChatGPT在医疗领域也面临主体性责任缺失、患者是否信任、技术异化等诸多问题和伦理风险。目前,以ChatGPT为代表的人工智能技术并不能取代临床医生在诊疗过程中做出的“以病人为中心”,基于医学事实、道德、价值等多维度的综合判断。对ChatGPT为代表的人工智能技术在医疗中的应用风险的治理需要从技术可靠性、技术可信性、人文关怀等多方面进行研究。
相似文献