在基于人工智能的糖尿病视网膜病变查中评估可靠性:解决透明度,同意和隐私挑战
Anshul Chauhan1, Debarati Sarkar2, Garima Singh Verma1
1Postgraduate Institute of Medical Research and Education, Chandigarh, India.
BMC medical ethics
|October 17, 2025
概括
医疗保健中的人工智能 (AI) 面临着道德挑战. 负责任的数据实践和透明的治理对于值得信赖的AI至关重要,特别是在全球南方,以防止数据殖民主义.
科学领域:
- 医疗保健人工智能的人工智能
- 医学伦理 医学伦理
- 全球健康 全球健康
背景情况:
- 人工智能 (AI) 在医疗保健方面取得了重大进展,但也面临着伦理,法律,社会和技术方面的挑战.
- 数据实践往往与全球监管框架发生冲突.
- 本研究研究了用于糖尿病视网膜病变 (DR) 查的AI,重点关注全球南方的伦理风险,数据实践和治理.
研究的目的:
- 探索有关AI开发和部署用于糖尿病视网膜病变查的利益相关者的观点.
- 识别伦理风险,数据实践和治理挑战.
- 解决全球南方人工智能话语中存在的缺陷.
主要方法:
- 与各种利益相关者 (临床医生,开发人员,伦理学家,法律专家) 进行了15次半结构化采访.
- 采用以经合组织负责人工智能管理原则为指导的专题分析.
- 利用MAXQDA软件进行与AI可信度和治理相关的主题识别.
主要成果:
- 六个关键主题出现了:算法有效性,数据收集,伦理审批,可解释性,实施和问责制.
- 在人工智能数据收集中发现了关键缺陷:缺乏透明度,同意不足,患者意识有限.
- 突出了未经检查的数据实践如何有可能在低收入和中等收入医疗保健系统中加强数据殖民主义.
结论:
- 值得信赖的人工智能需要透明,负责任的数据实践和强大的患者同意.
- 统一的监管框架对于伦理和隐私标准至关重要.
- 解决这些问题对于患者权利,防止数据滥用和促进全球南方负责任的人工智能至关重要.
