健康における AI の倫理 – 世界保健機関からの見解

ヘルスケアの場合、AI は診断と臨床ケアに利益をもたらし、事務処理と官僚的な重複と無駄に対処し、科学研究を加速し、患者と介護者に直接提供するヘルスケアを個別化することができます。

マイナス面としては、医療分野における AI のリスクには、不完全または誤った診断、事務処理における不正確さと誤り、科学的知識へのアクセス格差の悪化、健康格差の悪化などが含まれる可能性があると、世界保健機関 (WHO) の報告書で説明されています。 健康のための人工知能の倫理とガバナンス。

WHO は、医療における大規模マルチモーダル モデル (LMM) の使用に関するガイダンスを発表しました。このガイダンスには、AI を導入する際に現場の関係者が考慮すべき 40 以上の推奨事項が詳しく記載されています。

WHOは、健康と医療のためのあらゆる種類のデータ（テキスト、画像、ビデオなど、人々の医療記録、放射線画像システム、処方薬データベース、消費者自身が生成したものなど）をすべて取り込むLMMの能力の威力を呼び掛けています。ヘルスアプリクラウドとGPSチェックインに基づいたデータ。

WHO は、健康における AI の利点とリスクを比較検討し、心に留めておくべき 6 つの倫理原則を提示しています。

• 自主性を守るために
• 人間の幸福、人間の安全、公共の利益を促進するため
• 透明性、説明可能性、わかりやすさを確保するため
• 責任と責任を育むために
• 包括性と公平性を確保するため、そして、
• 応答性が高く持続可能な AI を促進します。

レポートからここに示されている図 2 は、AI に関与する医療/ケア分野の利害関係者のコミュニティを理解するのに役立ちます。 このリストは長く多様であり、AI が人々の個人的な健康と福祉に及ぼす影響と、これらの利害関係者が受け入れる倫理の重要性を示しています。 これらの関係者は、開発からサービスの提供、情報の実装、進行中の研究に至るまで、AI + ヘルスケアのバリュー チェーンのさまざまな部分に関与しています。

開発の面では、大小のテクノロジー企業、大学、学術医療センター (AMC)、大規模な医療システム、およびさまざまなコラボレーション (民間、公的、およびハイブリッド) がすべて LMM の開発に関与していることに注目してください。

提供に関しては、営利企業、非営利組織、AMC、その他のプロバイダー、およびケア提供システムに統合されている開発者に注目します。

導入と実装に移ると、保健省や保健部門、製薬会社やライフサイエンス企業、医療システムや病院、個々のプロバイダー、医療システムに統合されている開発者やプロバイダーを検討できます。

Health Populi の注目ポイント: ヘルスケアにおける LMM と Ai の開発と使用から生じる可能性のある多くの潜在的な予期せぬ結果を理解できるように、バリューチェーンの 3 つの利害関係者グループのそれぞれが対処すべき WHO のリスクのリストを要約しました。

3 つの領域のそれぞれから 1 つのリスクだけを考慮してください。

• 発展段階では、労働力の懸念 – その多くはすでに燃え尽き症候群や仕事分野からの疎外感を感じています
• 提供段階ではデータ改ざんや誤った情報の課題が発生
• 導入フェーズでは、自動化のバイアスと一般的なバイアスの問題が発生します。

医療/ケア業務における AI の役割について議論を続けるとともに、組織の戦略とスタッフの補充を開発する際、WHO の報告書 (このレンズを通して) は、この問題を前進させる際にガバナンスに最適にアプローチする方法についての洞察を与えてくれます。ヘルスケア革新の次の段階。 公平性による設計とプライバシーによる設計の原則を採用することは、私たちがその過程で役立つでしょう。