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医疗保健组织正在寻求人工智能 (AI) 工具来改善患者护理,但它们在临床环境中的转化一直不一致,部分原因是评估医疗保健中的人工智能仍然具有挑战性。在一篇新文章中,研究人员提出了一个使用人工智能的框架,其中包括应用价值的实用指南,并且不仅包含工具的属性,还包含围绕其使用的系统。
这篇文章是由卡内基梅隆大学、病童医院、达拉拉纳公共卫生学院、哥伦比亚大学和多伦多大学的研究人员撰写的。它发表在《模式》杂志上。
“监管指南和制度方法狭隘地关注人工智能工具的性能,忽视了将模型整合到更大的医疗实践社会系统中所需的知识、实践和程序,”K&L Gates 伦理与计算教授亚历克斯·约翰·伦敦 (Alex John London) 解释道。卡内基梅隆大学的技术人员,该文章的合著者。“工具不是中立的,它们反映了我们的价值观,因此它们的工作方式反映了它们所工作的人员、流程和环境。”
伦敦还是卡内基梅隆大学伦理与政策中心主任、卡内基梅隆大学布洛克技术与社会中心首席伦理学家,以及卡内基梅隆大学哲学系教员。
伦敦和他的合著者主张进行概念转变,将人工智能工具视为更大的“干预整体”的一部分,这是为患者提供护理所必需的一组知识、实践和程序。在之前与其他同事的合作中,伦敦已将这一概念应用于药品和自动驾驶汽车。该方法将人工智能工具视为“社会技术系统”,作者提出的框架旨在推动人工智能系统负责任地融入医疗保健。
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