人工智能驱动的制药实践中的关系问责制:对偏见,不公平和结构性损害的伦理方法

科学领域:

• 生物伦理学生物伦理学
• 人工智能的人工智能
• 制药科学 制药科学

背景情况:

• 人工智能 (AI) 在制药领域的整合带来了诸如算法偏见和健康不平等等道德挑战.
• 当前的人工智能伦理框架往往忽视了与种族,性别和社会经济地位相关的结构性漏洞.
• 企业依赖人工智能驱动的制药实践中的有偏见的算法可能会加剧现有的不平等.

研究的目的:

• 引入关系问责制,一个女权主义的伦理框架,批评AI在制药实践.
• 通过案例研究,分析人工智能如何巩固药品定价,获取和开发方面的差异.
• 为减轻医疗保健创新的结构性损害提出政策解决方案.

主要方法:

• 对瑞-IBM沃森的免疫瘤学合作和谷歌DeepMind的NHS伙伴关系的案例研究分析.
• 开发一种因果途径,将偏见的培训数据与不公平的健康结果联系起来.
• 对人工智能驱动的价格歧视和偏见的临床试验招聘的经验证据的审查.

主要成果:

• 药品中的人工智能,由偏见的算法驱动,通过设计加剧了健康差异.
• 经验证据表明,人工智能驱动的价格歧视和排斥性临床试验招聘.
• 人工智能整合可能导致不公平的健康结果,特别是对弱势群体.

结论:

• 关系问责制提供了一个新的女权主义镜头来解决人工智能在医疗保健中造成的结构性损害.
• 算法审计和以股权为中心的数据治理是关键的政策解决方案.
• 为公平的医疗保健创新,重新调整人工智能与伦理要求至关重要.