De integratie van GPT-4.5 in de geneeskunde roept verschillende ethische problemen op die moeten worden aangepakt om veilig en verantwoordelijk te waarborgen. Deze zorgen omvatten meerdere dimensies, waaronder juridische, humanistische, algoritmische en informatieve ethiek.
Juridische ethische zorgen
1. Aansprakelijkheid en verantwoordelijkheid: een van de primaire juridische zorgen is het bepalen van wie verantwoordelijk is wanneer AI-aangedreven advies leidt tot nadelige resultaten. Dit omvat het verduidelijken van het wettelijke kader voor aansprakelijkheid wanneer AI-tools zoals GPT-4.5 betrokken zijn bij besluitvormingsprocessen [4].
2. Privacykwesties: de verzameling, opslag en verwerking van gevoelige patiëntinformatie door GPT-4.5 roept belangrijke privacyproblemen op. Zorgen voor naleving van privacyvoorschriften zoals HIPAA in de VS of vergelijkbare wetten in andere landen is cruciaal. Er is ook een risico op heridentificatie, zelfs als gegevens worden gedeïdentificeerd, wat robuuste anonimisatietechnieken en strikte toegangscontroles vereist [4].
Humanistische ethische zorgen
1. Relatie met arts-patiënt: overdreven afhankelijkheid van AI kan de relatie tussen artsen en patiënt verstoren, waardoor humanistische zorg en vertrouwen mogelijk wordt ondermijnd. Transparantie over AI -betrokkenheid is essentieel om de integriteit in de interacties in de gezondheidszorg te handhaven [4].
2. Compassie en empathie: hoewel AI informatie kan verstrekken, mist het de compassie en empathie die providers voor de gezondheidszorg aanbieden. Ervoor zorgen dat AI -tools de menselijke interactie niet vervangen, maar eerder aanvullen dat deze van vitaal belang is [4].
algoritmische ethische zorgen
1. Bias en transparantie: GPT-4.5, net als andere AI-modellen, kunnen vooroordelen uit zijn trainingsgegevens erven, wat leidt tot bevooroordeelde output. Zorgen voor transparantie en verklaring in AI-besluitvormingsprocessen is van cruciaal belang om deze zorgen aan te pakken [4] [5].
2. Validatie en evaluatie: continue validatie en evaluatie van door AI gegenereerde inhoud zijn nodig om nauwkeurigheid en betrouwbaarheid te waarborgen. Dit omvat regelmatige updates op basis van de klinische praktijk om relevantie en effectiviteit te behouden [4].
Informatie -ethiekproblemen
1. Gegevensvooroordeel en validiteit: bevooroordeelde trainingsgegevens kunnen leiden tot bevooroordeelde uitgangen, wat de geldigheid en effectiviteit van de informatie van GPT-4.5 beïnvloedt. Ervoor zorgen dat de gegevens die worden gebruikt om AI -modellen te trainen divers en onbevooroordeeld is, is essentieel [4].
2. Verkeerde informatie en zelfdiagnose: er is een risico dat GPT-4.5 verkeerde informatie zou kunnen verspreiden of zelfdiagnose zou kunnen aanmoedigen, wat kan leiden tot onjuiste behandelingsbeslissingen. Rigoureuze validatie van door AI gegenereerde inhoud is nodig om deze risico's te verminderen [4].
Aanvullende ethische overwegingen
1. GAVEN: het ontbreken van duidelijke verantwoordingsmechanismen wanneer AI -tools betrokken zijn bij beslissingen in de gezondheidszorg, vormt ethische uitdagingen. Het vaststellen van duidelijke richtlijnen voor verantwoording is essentieel [1].
2. Inclusiviteit en billijkheid: ervoor zorgen dat AI-tools zoals GPT-4.5 toegankelijk zijn en voordelig zijn voor alle patiënten, ongeacht hun achtergrond of sociaaleconomische status, is cruciaal. Dit omvat het aanpakken van potentiële verschillen in toegang tot AI-versterkte gezondheidszorgdiensten [1].
Samenvattend, hoewel GPT-4.5 veelbelovende toepassingen in de geneeskunde aanbiedt, is het aanpakken van deze ethische zorgen van vitaal belang om de veilige en gunstige integratie ervan in gezondheidszorgpraktijken te waarborgen. Dit omvat het ontwikkelen van uitgebreide ethische kaders, het verbeteren van de transparantie en het waarborgen van verantwoording en eigen vermogen in AI-gedreven gezondheidszorg.
Citaten:
[1] https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/pmc10961144/
[2] https://www.mdpi.com/2673-2688/5/4/126
[3] https://bmjopen.bmj.com/content/bmjopen/14/12/e086148.full.pdf
[4] https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/pmc10457697/
[5] https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/pmc11240076/
[6] https://arxiv.org/html/2406.15963v1
[7] https://www.youtube.com/watch?v=kzszy5e7acq
[8] https://www.mdpi.com/2079-9292/13/17/3417