共同创建对数据使用的同意 - - 人工智能为生物医学 AI 带动的伦理

科学领域:

• 生物医学人工智能
• 监管科学 监管科学
• 生物伦理学生物伦理学

背景情况:

• 各国正在为医疗人工智能制定监管框架,由于人工智能的复杂性和快速创新,在监管方面面临挑战.
• 现有的监管机构可能会被人工智能发展的规模和速度所压倒,可能会削弱公众的信任.
• 保护隐私,同时确保对大规模包容性数据的访问对于安全,有效和公平的医疗人工智能至关重要.

研究的目的:

• 探索医疗人工智能监管的挑战,重点关注隐私保护和数据访问.
• 检查大规模数据环境中传统知情同意的局限性.
• 倡导开发人工智能驱动的监督机制和发展的隐私标准.

主要方法:

• 医学AI当前的监管挑战的文献审查和分析.
• 在大数据和人工智能背景下探索知情同意的概念.
• 对监管和道德监督的AI驱动解决方案的概念化.

主要成果:

• 传统的知情同意模型对于医疗AI中的现代大规模数据使用是不够的.
• 人工智能在生物医学中的应用对人类监管机构构成重大挑战.
• 迫切需要人工智能驱动的工具来帮助人类监管者和伦理学家.

结论:

• 知情同意必须不断发展,以确保隐私,公平和对医疗AI的信任.
• 人工智能驱动的监督过程是必要的,以支持人类监管者和伦理学家.
• 对人工智能监管工具的投资对于防止监管机构落后至关重要.
• 公众参与共同创建隐私标准对于数据贡献至关重要.