弥合医疗保健公平差距：人工智能伦理和包容性健康解决方案

简介：人工智能在实现医疗保健公平方面的作用解决 AI 算法中的偏差（参见此处）在 AI 医疗保健解决方案中优先考虑可访问性促进人工智能决策的透明度保护患者隐私和数据安全结论：建立一个更加公平和道德的 AI 驱动的医疗保健未来参考资料研究透明度

简介：人工智能在实现医疗保健公平方面的作用

医疗保健公平是一项基本人权，但在获取、质量和负担能力方面的差异在世界范围内持续存在 [1]。 人工智能 (AI) 有可能通过增强诊断、个性化治疗和改善患者预后来彻底改变医疗保健 [2]。 然而，要真正弥合医疗保健公平差距，我们必须确保在设计和实施 AI 解决方案时考虑到道德和包容性 [3]。 在本文中，我们将探讨通过人工智能实现医疗保健公平的挑战和机遇，以道德考虑和减少差异的承诺为指导。

人工智能算法的好坏取决于用于训练它们的数据。 如果数据存在偏倚或不具代表性，可能会导致某些患者群体出现偏倚和可能有害的结果 [4]。 要实现医疗保健公平，关键是：

确保在 AI 医疗保健解决方案的开发中使用多样化且具有代表性的数据集 [5]。实施稳健的测试和验证流程，以检测和减轻 AI 算法中的偏差 [6]。鼓励医疗保健专业人员、AI 开发人员和伦理学家之间的合作，以开发公平和公正的 AI 解决方案 [7]。

在 AI 医疗保健解决方案中优先考虑可访问性

为了真正弥合医疗保健公平差距，人工智能解决方案必须可供所有患者使用，无论他们的社会经济地位、位置或能力如何 [8]。 这涉及：

开发可以轻松集成到现有医疗保健系统中的负担得起的 AI 医疗保健技术 [9]。设计用户友好且适合不同患者群体（包括残障或语言障碍患者）的 AI 工具 [10]。投资于数字基础设施和远程医疗能力，特别是在服务欠缺和偏远地区 [11]。

促进人工智能决策的透明度

透明度对于建立对 AI 医疗保健解决方案的信任并确保患者了解其护理背后的基本原理至关重要 [12]。 提高人工智能决策的透明度：

为 AI 生成的医疗保健建议制定清晰易懂的解释 [13]。确保患者能够访问自己的健康数据和 AI 生成的见解 [14]。鼓励医疗保健提供者和患者之间进行公开交流，使患者能够提出问题并就他们的护理做出明智的决定 [15]。

保护患者隐私和数据安全

人工智能在医疗保健中的使用增加引发了对患者隐私和数据安全的担忧 [16]。 保护敏感的患者信息：

实施稳健的数据安全措施，包括加密和安全数据存储 [17]。为人工智能研究和开发中患者数据的伦理使用制定明确的政策和指南 [18]。教育患者和医疗保健专业人员关于数据隐私和安全在 AI 医疗保健解决方案背景下的重要性 [19]。

结论：建立一个更加公平和道德的 AI 驱动的医疗保健未来

通过 AI 实现医疗保健公平需要致力于道德设计和实施，重点是解决偏见、优先考虑可访问性、提高透明度和保护患者隐私 [20]。 通过接受这些原则并促进医疗保健专业人员、AI 开发人员、政策制定者和患者之间的合作，我们可以利用 AI 的力量为所有人创建一个更加公平、包容和有效的医疗保健系统 [21]。

参考资料

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研究透明度

[1] 卫生公平——世界卫生组织：定义卫生公平并强调其作为一项基本人权的重要性。 该参考资料为在 AI 背景下讨论医疗保健公平奠定了基础。

[2] 医疗保健中的人工智能：过去、现在和未来：概述了人工智能在医疗保健中的应用及其彻底改变该领域的潜力。 该参考资料强调了人工智能在医疗保健领域的变革潜力。

[3] 高性能医学：人类与人工智能的融合：讨论人工智能与人类智能在医学上的融合。 该参考文献强调了在设计 AI 医疗保健解决方案时考虑道德和包容性的重要性。

[4] 确保机器学习的公平性以促进健康公平：探索人工智能算法中的偏见挑战及其对医疗保健公平的影响。 该参考文献强调了解决 AI 开发中的偏见问题的必要性。

[5] AI 可以帮助减少一般医疗和精神保健方面的差异吗？：调查 AI 如何有助于减少医疗保健差异。 该参考支持使用多样化和代表性数据集的重要性。

[6] A survey on bias and fairness in machine learning：全面概述了机器学习中的偏见和公平问题。 该参考支持对稳健的测试和验证过程的需求。

[7] 医学机器学习：应对伦理挑战：检查在医学中实施 AI 的伦理挑战。 该参考资料鼓励医疗保健专业人员、人工智能开发人员和伦理学家之间的合作。

[8] 将一种新药推向市场所需的预计研发投资，2009-2018 年：分析开发新疗法的成本。 该参考支持开发负担得起的 AI 医疗保健技术的需要。

[9] 医疗保健中的人工智能：美国国家医学院的一份报告：概述了人工智能在医疗保健中的应用和挑战。 此参考支持对用户友好且可访问的 AI 工具的需求。

[10] 远程医疗系统的包容性设计：讨论了设计适合不同患者群体的远程医疗系统的重要性。 该参考资料支持对数字基础设施和远程医疗进行投资的必要性。

[11] 存储转发远程医疗网络中远程会诊的质量保证——获取患者随访数据和用户反馈：检查远程医疗网络的质量保证方面。 该参考资料支持提高服务欠缺地区远程医疗能力的需要。

[12] 算法伦理：映射辩论：回顾算法决策的伦理挑战。 该参考文献支持人工智能决策透明化的必要性。

[13] What do we need to build explainable AI systems for the medical domain?：讨论在医疗保健领域创建可解释的人工智能系统的要求。 该参考支持对人工智能生成的医疗保健建议进行清晰易懂的解释的需要。

[14] 通用数据保护条例对医学研究的影响：分析 GDPR 对医学研究和数据访问的影响。 该参考支持患者需要访问自己的健康数据和 AI 生成的见解。

[15] 人工智能 (AI) 和自主机器人手术标准制定的法律、监管和伦理框架：探索人工智能在医疗保健领域的法律和伦理框架。 该参考资料鼓励医疗保健提供者和患者之间进行公开交流。

[16] 医疗大数据时代的隐私：调查因使用医疗大数据而引起的隐私问题。 该参考文献强调了保护患者隐私和数据安全的重要性。

[17] 医疗保健中的大数据和机器学习：检查大数据和机器学习在医疗保健中的潜力。 该参考支持对强大的数据安全措施的需求。

[18] 人工智能与初级保健的未来：英国全科医生观点的探索性定性研究：调查英国全科医生对人工智能在初级保健中的作用的看法。 该参考支持需要明确的政策和指南。

[19] 电子同意：电子环境中消费者同意机制的设计和实施：探索医疗保健背景下电子同意机制的设计和实施。 该参考资料强调了对患者和医疗保健专业人员进行有关 AI 医疗保健解决方案中数据隐私和安全性教育的重要性。

[20] 在医疗保健中实施机器学习——应对伦理挑战：解决在医疗保健中实施机器学习的伦理挑战。 该参考文献强调了道德设计和实施在人工智能驱动的医疗保健中的重要性。

[21] Do no harm: a roadmap for responsible machine learning for healthcare：提供了在医疗保健中负责任地使用机器学习的路线图。 该参考文献支持在 AI 医疗解决方案中解决偏见、优先考虑可访问性、提高透明度和保护患者隐私的需求。

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