人工智能介导的医学口译的伦理风险和结构影响

科学领域:

• 医学伦理 医学伦理
• 公共卫生传播 公共卫生传播
• 健康 公平 卫生 公平

背景情况:

• 人工智能 (AI) 越来越多地被用于医疗解释和公共卫生沟通.
• 当前的人工智能翻译系统在准确性,保密性和公平性方面存在重大风险,特别是对于低资源语言的使用者来说.
• 局限性包括与区域方言,比喻语言,文化细微差别和敏感健康主题的斗争,可能导致严重的误解.

研究的目的:

• 检查人工智能介导的口译在临床和公共卫生环境中的伦理和结构影响.
• 反对人工智能作为专业医疗口译员的替代品的常规使用.
• 建议人工智能工具应作为受监督的补充资源.

主要方法:

• 这一观点分析了人工智能在医疗保健语言访问中的伦理考虑和结构影响.
• 它回顾了当前AI翻译模型在各种语言和文化背景中的局限性.
• 该分析考虑了与人工智能系统相关的数据隐私,监控和公平问题.

主要成果:

• 人工智能作为合格口译员的替代品的常规使用可能会使非英语发言者的护理标准降低.
• 人工智能系统可以加剧现有的健康差异,因为固有的局限性和数据隐私问题.
• 过度依赖人工智能威胁到患者安全,知情同意和对医疗保健系统的信任.

结论:

• 医疗口译中的人工智能工具应该是可选的,仔细评估的补充,而不是取代人类口译员.
• 透明度,问责制和社区监督的明确监管框架对于人工智能实施至关重要.
• 确保公平的语言获取需要优先考虑人类专业知识,语言权利和对公平的结构性承诺,而不是自动化解决方案.