开发与评估专家与机器间伦理协作的框架
计算机视觉与模式识别
2024-11-19 v1
摘要
精准医学是一种极具前景的方法，可用于高死亡率疾病（如冠状动脉疾病 CAD、耐药性癫痫 DRE）和慢性疾病（如 1 型糖尿病 T1D）的普及性诊断与个性化干预规划。通过利用人工智能（AI），精准医学通过显式地对病理生理学中的差异进行建模，为个体患者量身定制诊断和治疗方案。然而，AI 在医疗应用中的采用面临重大挑战，包括在不同中心、人口统计学特征和合并症之间的泛化性差、临床术语的可解释性有限，以及在伦理决策中缺乏信任。本文提出了一个框架，用于开发和伦理评估专家引导的多模态 AI，以解决精准医学中 AI 集成所面临的这些挑战。我们以 T1D 的胰岛素管理案例研究来说明该框架。为了确保伦理考量并让临床医生参与其中，我们采用了一种共同设计方法，其中 AI 起辅助作用，最终诊断或治疗方案由临床医生与 AI 协作产生。
引用
@article{arxiv.2411.10983,
title = {Framework for developing and evaluating ethical collaboration between expert and machine},
author = {Ayan Banerjee and Payal Kamboj and Sandeep Gupta},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.10983},
year = {2024}
}
备注
Accepted in ECAI Workshop AIEB