雖然AI在醫(yī)療保健中的使用使許多醫(yī)生和醫(yī)療機構對它的潛力感到興奮，但其他人對此表示懷疑，并呼吁在廣泛應用該技術之前采用道德標準。

澳大利亞皇家放射學院和新西蘭放射醫(yī)學學院（RANZCR）在最近公布了有關機器學習和AI在醫(yī)學中的新興用途的道德準則草案后，正在回答這一要求。在起草的指南中，該組織概述了醫(yī)學中AI工具和機器學習系統(tǒng)的研究和部署的八項安全倫理原則，重點是臨床放射學和放射腫瘤學。

八項道德原則是：

安全-在機器學習系統(tǒng)或AI工具的開發(fā)，部署和利用中應首先考慮患者安全。

避免偏見—為避免偏見，應在代表目標患者人群的大量數(shù)據(jù)和各種數(shù)據(jù)上對系統(tǒng)進行培訓。

透明度和可解釋性-AI系統(tǒng)的開發(fā)人員應考慮允許醫(yī)生理解和解釋如何做出決定的設計。

隱私和數(shù)據(jù)保護-必須取消識別AI研究中使用的數(shù)據(jù)，以便無法重建患者的身份。

關于診斷和治療的決策-應該使用系統(tǒng)來增強診斷和治療的決策過程，并且仍應允許醫(yī)生做出最終建議。

做出決策的責任-醫(yī)療機構在研究或?qū)嵤〢I工具時應提供有關可能承擔共同責任的信息。

運用人類價值觀-醫(yī)師應在使用AI工具的任何情況下運用人道主義價值觀。

治理-使用AI技術的醫(yī)院和醫(yī)療機構應設立負責任的治理委員會，以監(jiān)督其使用和對道德標準的遵守情況。

“澳大利亞每年進行數(shù)百萬次掃描，例如超聲和核磁共振成像，突顯了成像在醫(yī)療保健中的關鍵作用。放射學如何適應人工智能將對患者和其他醫(yī)療保健專業(yè)人員產(chǎn)生持續(xù)影響，這就是為什么RANZCR主席MBChB的Lance Lawler在一份準備好的聲明中說。

“商定的原則一旦建立，將補充現(xiàn)有的醫(yī)學倫理框架，但也將為醫(yī)生和醫(yī)療組織提供有關研究和部署機器學習系統(tǒng)和醫(yī)學AI工具的指南?！?/p>