生成型人工智能和医疗保健中的伦理考虑:范围审查和伦理检查清单

科学领域:

• 医学伦理 医学伦理
• 人工智能的人工智能
• 医疗信息学 医疗信息学

背景情况:

• 生成型人工智能 (GenAI),包括像ChatGPT这样的工具,在医疗保健中越来越多地使用,这引发了重大的伦理考虑.
• 当前的伦理讨论往往忽视了各种不同的GenAI应用,例如数据合成 (例如图像),这些应用提出了独特的伦理挑战和解决方案.
• 在医疗保健中关于GenAI的伦理话语与开发可操作,可操作的解决方案之间存在差距.

研究的目的:

• 进行围绕GenAI在医疗保健中的伦理讨论的范围审查,以确定研究差距.
• 为评估和评价GenAI研究中的伦理考虑制定一个实用的检查清单.
• 提出一种工具,以提高GenAI研究的伦理严谨性及其在医疗保健中的应用.

主要方法:

• 对现有的关于在医疗保健领域对GenAI的伦理讨论的文献进行了全面的范围审查.
• 分析重点是识别各种GenAI应用中的研究缺口和伦理考虑.
• 基于审查结果,开发了一个新的检查清单,用于评估GenAI研究的伦理方面.

主要成果:

• 审查发现,需要将伦理讨论转化为用于医疗保健中的GenAI的实际,可操作的解决方案.
• 现有的伦理框架往往无法解决GenAI技术的全部范围,包括数据合成工具.
• 差距分析揭示了对GenAI研究中的伦理考虑进行标准化评估方法的必要性.

结论:

• 开发了一个新的检查清单,以系统地评估GenAI研究中的伦理讨论,解决发现的差距.
• 这个检查清单可以整合到同行评审和出版过程中,以提高GenAI研究的质量和道德完整性.
• 该工具被提议用于用于GenAI驱动的医疗保健产品和应用程序的伦理相关披露,促进负责任的创新.