Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Jakie obawy etyczne wynikają z używania GPT-4.5 w medycynie


Jakie obawy etyczne wynikają z używania GPT-4.5 w medycynie


Integracja GPT-4.5 w medycynie rodzi kilka problemów etycznych, które należy rozwiązać, aby zapewnić bezpieczne i odpowiedzialne zastosowanie. Obawy te obejmują wiele wymiarów, w tym etykę prawną, humanistyczną, algorytmiczną i informacyjną.

obawy dotyczące etyki prawnej

1. Odpowiedzialność i odpowiedzialność: Jednym z głównych problemów prawnych jest ustalenie, kto jest odpowiedzialny, gdy porady oparte na AI prowadzą do negatywnych wyników. Obejmuje to wyjaśnienie ram prawnych odpowiedzialności, gdy narzędzia AI, takie jak GPT-4.5, są zaangażowane w procesy decyzyjne [4].

2. Kwestie prywatności: zbieranie, przechowywanie i przetwarzanie poufnych informacji pacjentów przez GPT-4.5 budzą znaczące obawy dotyczące prywatności. Kluczowe jest zapewnienie zgodności z przepisami dotyczącymi prywatności, takimi jak HIPAA w USA lub podobne przepisy w innych krajach. Istnieje również ryzyko ponownej identyfikacji, nawet jeśli dane zostaną odważne, co wymaga solidnych technik anonimizacji i ścisłej kontroli dostępu [4].

Humanistyczne obawy etyki

1. Relacja lekarza-pacjent: Nadmierne poleganie na AI może zakłócić relację lekarza-pacjent, potencjalnie podważając humanistyczną opiekę i zaufanie. Przejrzystość zaangażowania AI jest niezbędna do utrzymania integralności interakcji opieki zdrowotnej [4].

2. Współczucie i empatia: Chociaż sztuczna inteligencja może dostarczyć informacji, brakuje jej współczucia i empatii, które oferują ludzkie świadczeniodawcy. Zapewnienie, że narzędzia AI nie zastępują interakcji człowieka, ale raczej uzupełnienie jej jest niezbędne [4].

algorytmiczne obawy etyki

1. Błędność i przezroczystość: GPT-4.5, podobnie jak inne modele AI, mogą odziedziczyć uprzedzenia z danych treningowych, co prowadzi do stronniczych wyjść. Zapewnienie przejrzystości i zdolności wyjaśniającej w procesach decyzyjnych AI ma kluczowe znaczenie dla rozwiązania tych problemów [4] [5].

2. Walidacja i ocena: Ciągła walidacja i ocena treści generowanej przez AI są niezbędne, aby zapewnić dokładność i niezawodność. Obejmuje to regularne aktualizacje oparte na praktyce klinicznej w celu zachowania znaczenia i skuteczności [4].

Obawy etyczne informacyjne

1. Błędność danych i ważność: stronnicze dane szkolenia mogą powodować stronnicze wyniki, wpływając na ważność i skuteczność informacji dostarczonych przez GPT-4.5. Niezbędne jest zapewnienie, że dane wykorzystywane do szkolenia modeli AI są zróżnicowane i obiektywne [4].

2. Bezinformacja i samodiagnoza: Istnieje ryzyko, że GPT-4.5 może rozpowszechniać dezinformację lub zachęcić do samodiagnozy, co może prowadzić do nieprawidłowych decyzji o leczeniu. Rygorystyczna walidacja zawartości wygenerowanej przez AI jest konieczna do ograniczenia tych zagrożeń [4].

Dodatkowe rozważania etyczne

1. Luki w rozliczalności: Brak wyraźnych mechanizmów rozliczalności, gdy narzędzia AI są zaangażowane w decyzje dotyczące opieki zdrowotnej stanowią wyzwania etyczne. Niezbędne jest ustalenie jasnych wytycznych dotyczących odpowiedzialności [1].

2. Inkluzywność i sprawiedliwość: zapewnienie, że narzędzia AI, takie jak GPT-4.5, są dostępne i korzystne dla wszystkich pacjentów, niezależnie od ich pochodzenia lub statusu społeczno-ekonomicznego. Obejmuje to zajęcie potencjalnych różnic w dostępie do usług opieki zdrowotnej z AI-wzmocnionym [1].

Podsumowując, podczas gdy GPT-4.5 oferuje obiecujące zastosowania w medycynie, rozwiązanie tych problemów etycznych jest niezbędne, aby zapewnić bezpieczną i korzystną integrację z praktykami opieki zdrowotnej. Obejmuje to opracowanie kompleksowych ram etycznych, zwiększenie przejrzystości oraz zapewnienie odpowiedzialności i kapitału własnego w usługach opieki zdrowotnej kierowanej przez AI.

Cytaty:
[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