非劣等性和效率/收入便利化 (NERF) 终点:改变健康AI论证的依据干预性研究
S S Graham1, J Shiva Edward2, K R Harrison2
1The University of Texas at Austin, 208 W. 21 st St, STOP B5500, Parlin Hall, Room 3, Austin, TX, 78712, United States of America. ssg@utexas.edu.
使用非劣势和效率/收入促进 (NERF) 结合终点的新健康AI试验优先考虑经济效益而不是患者健康. 这种转变有可能加快医疗保健的金融化危害,并对患者护理产生负面影响.
科学领域:
- 医学伦理 医学伦理
- 卫生经济学 卫生经济学
- 人工智能在医学中的应用
背景情况:
- 人工智能 (AI) 在医疗保健中的整合带来了新的伦理挑战.
- 综合的非劣势性和效率/收入促进 (NERF) 终点在健康人工智能研究中越来越多地使用.
- 现有的研究缺乏对NERF终点驱动的论证转移的全面伦理分析.
研究的目的:
- 研究使用NERF终点的健康AI试验中的论证转移相关的伦理风险.
- 分析在健康人工智能研究中优先考虑经济利益而不是患者的结果的说服力逻辑和潜在的伦理影响.
- 评估采用NERF终点对医疗保健和患者福祉金融化的潜在影响.
主要方法:
- 图尔明的论证分析被用来检查主导的说服逻辑.
- 对23个健康AI试验进行了定性分析,评估了NERF终点.
- 该研究的重点是确定采用新型干预措施的证据基础的转变.
主要成果:
- NERF终点试验报告显示了论证逻辑的转变.
- 证据基础从患者健康结果转移到优先考虑经济效益.
- 这一转变与医疗保健部门的金融化趋势保持一致,并可能加快这一趋势.
结论:
- 新兴的NERF终点逻辑在健康AI研究中带来了重大伦理风险.
- 优先考虑经济利益而不是患者利益,可能会导致患者护理的重大损害.
- 无节制的NERF终点增长可能会加剧对患者健康和福祉的负面影响,需要严格的道德监督.
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