在人工智能辅助的疼痛评估中需要认识的谦卑
Rachel A Katz1,2, S Scott Graham3, Daniel Z Buchman4,5,6,7
1Institute for the History & Philosophy of Science and Technology, University of Toronto, Toronto, ON, Canada.
Medicine, health care, and philosophy
|March 15, 2025
概括
量化疼痛是具有挑战性的,因为它的主观性质. 疼痛诊断中的人工智能 (AI) 可能会恶化医疗保健偏见,需要对公平的AI实施进行伦理考虑.
科学领域:
- 医学伦理 医学伦理
- 医疗保健中的人工智能
- 疼痛管理 疼痛管理
背景情况:
- 从历史上看,量化主观疼痛经历一直是临床医生和患者的一个重大挑战.
- 目前对于疼痛的诊断过程往往很复杂,并且可能充满困难.
- 新兴的人工智能 (AI) 诊断工具为改善疼痛评估提供了潜力,但有可能使现有的医疗保健不平等现存.
研究的目的:
- 识别和分析与在疼痛管理中实施人工智能技术相关的伦理-认识论问题.
- 探索AI工具如何在疼痛诊断中加剧系统偏见并影响患者治疗.
- 为人工智能在疼痛护理中的负责任整合提出一个框架.
主要方法:
- 文献评论专注于自信,认识不公正和证词不公正.
- 在临床疼痛诊断和管理中实施AI的伦理分析.
- 基于哲学和道德原则的概念框架开发.
主要成果:
- 疼痛管理中的人工智能带来了重大的伦理和认识体系挑战,包括加强系统偏见的潜力.
- 现有的关于自信和不公正的文献强调了患者-提供者-技术互动中的脆弱性.
- 不批判地采用人工智能工具可能会导致不公平的患者护理和诊断差异.
结论:
- 人工智能开发人员和临床医生采用认识的谦卑对于建立对人工智能疼痛管理工具的信任至关重要.
- 人工智能在疼痛诊断中的公正实施需要承认和减轻潜在的偏见.
- 促进对人工智能辅助疼痛治疗的信任和正义,需要一种协作和道德知情的方法.
