医疗图像分析的伦理数据收集:一个结构化的方法
S T Padmapriya1, Sudhaman Parthasarathy1
1Department of Applied Mathematics and Computational Science, Thiagarajar College of Engineering, Madurai, India.
Asian bioethics review
|June 26, 2023
概括
数据科学和人工智能加速了医疗保健研究,但医学图像分析数据收集的伦理问题使进展缓慢. 这篇论文提出了一个指导数据科学家的伦理框架.
科学领域:
- 医疗保健研究的研究.
- 数据科学是数据科学.
- 人工智能的人工智能是人工智能.
背景情况:
- 数据科学和人工智能的技术进步正在推动医疗保健研究.
- 这种进展导致了新的疾病诊断发现和预测.
- 然而,道德问题和法律障碍阻碍了数据科学在医疗保健中的应用.
研究的目的:
- 讨论医疗图像分析 (MIA) 数据收集用于医疗保健研究的当前做法,挑战和局限性.
- 为数据科学家提出一个伦理数据收集框架.
- 在对医疗数据集进行数据分析之前,应对伦理方面的考虑.
主要方法:
- 对MIA当前数据收集实践的文献综述.
- 分析医疗数据科学中的伦理挑战和风险.
- 拟议的伦理数据收集框架的开发.
主要成果:
- 确定了当前医学图像分析数据收集的重大挑战和局限性.
- 强调需要制定伦理准则以减轻风险.
- 提出了一个框架,以确保医疗保健研究中的伦理数据处理.
结论:
- 伦理数据收集对于推动医疗保健研究中的数据科学至关重要.
- 拟议的框架旨在指导数据科学家在导航道德复杂性.
- 实施道德实践将促进医疗数据分析的负责任创新.


