人工智能正在重塑医疗保健行业，提供了前所未有的机会来提升患者护理水平、提高效率并优化决策过程。然而，随着这一进步而来的是一种责任，即确保人工智能的设计、开发和部署符合伦理规范。
从有偏见的数据到“幻觉”现象——即AI生成虚假或误导性信息，我们必须解决这些问题，以建立信任并确保安全。“幻觉”现象在医疗保健中尤为令人担忧，因为准确性至关重要。当一个AI系统产生虚构的数据或决策时，尤其是在临床环境中，后果可能是灾难性的。
确保AI系统的严格测试和监控对于降低这种风险至关重要。通过嵌入检测和应对“幻觉”的保障措施，例如在多种场景下测试输出和采用监督学习，并在每个阶段引入人类监督，我们可以维持患者护理所需的可靠性。
偏见也是一个重要的问题。AI系统从数据中学习，如果这些数据反映了历史上的不平等或缺乏多样性，那么由此产生的决策可能会延续这些差异。解决这个问题始于深思熟虑的数据选择和治理，确保训练数据集代表了AI系统旨在服务的人群。这种方法需要警惕、协作和超越技术设计的公平承诺。
透明度同样重要。为了使医疗专业人员信任AI，他们必须理解其背后的逻辑。作为“黑箱”运行的系统，在不提供解释的情况下给出答案，会削弱信心并限制采纳。相反，我们提倡“白箱”系统，允许临床医生和技术之间的有意义合作，提供清晰、易于理解的见解。这种透明度赋予了临床医生权力，将人类专业知识与技术精度相结合。
隐私和安全进一步支撑了医疗保健中伦理AI的基础。患者数据的敏感性质要求强有力的保障措施，以确保信息被负责任地使用，并防止滥用。
伦理AI必须优先考虑这些原则。在Access HSC，我们的方法与监管框架和社会期望相一致，培养信任，并确保控制权始终掌握在人类手中，而不是让系统利用数据进行未预期的目的。
虽然AI在生产力方面具有巨大的潜力，但其益处必须与伦理考虑相权衡。历史已经证明了不受约束自动化带来的风险，如2010年纽约股市的“闪电崩盘”。
在医疗保健领域，风险更高，因此有必要将诸如断路器和人类监督等保障措施整合到AI系统中。这种自主与问责制的平衡确保了技术能够实现其预期目的而不越界。
伦理AI不是一个静态的目标，而是一个不断发展的旅程。它需要整个医疗保健行业的共同承诺，制定指导原则，促进合作，并适应新出现的挑战。
尽管AI在医疗保健领域的未来充满希望，但其成功取决于我们在其生命周期的每个阶段都嵌入伦理的能力。这不仅仅是限制创新，而是确保创新服务于更大的利益，带来既原则性强又有影响力的进展。
Alan Payne 是 Access HSC 的集团产品和工程总监。
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