[论文解读] Artificial intelligence in medicine and healthcare: a review and classification of current and near-future applications and their ethical and social Impact

Emilio Gómez-González, Emilia Gómez+8 more|arXiv (Cornell University)|Jan 22, 2020

Artificial Intelligence in Healthcare and Education被引用 19

一句话总结

本文综述了人工智能在医学与医疗保健领域的当前及未来应用，按其伦理与社会影响、益处与风险进行分类。文章提出“扩展个性化医疗”作为新框架，识别出关键伦理挑战，包括人工智能驱动的生物黑客行为与数字健康诈骗，并呼吁就人工智能在医疗领域的监管展开公众参与的多学科讨论，以确保信任、公平与安全。

ABSTRACT

This paper provides an overview of the current and near-future applications of Artificial Intelligence (AI) in Medicine and Health Care and presents a classification according to their ethical and societal aspects, potential benefits and pitfalls, and issues that can be considered controversial and are not deeply discussed in the literature. This work is based on an analysis of the state of the art of research and technology, including existing software, personal monitoring devices, genetic tests and editing tools, personalized digital models, online platforms, augmented reality devices, and surgical and companion robotics. Motivated by our review, we present and describe the notion of 'extended personalized medicine', we then review existing applications of AI in medicine and healthcare and explore the public perception of medical AI systems, and how they show, simultaneously, extraordinary opportunities and drawbacks that even question fundamental medical concepts. Many of these topics coincide with urgent priorities recently defined by the World Health Organization for the coming decade. In addition, we study the transformations of the roles of doctors and patients in an age of ubiquitous information, identify the risk of a division of Medicine into 'fake-based', 'patient-generated', and 'scientifically tailored', and draw the attention of some aspects that need further thorough analysis and public debate.

研究动机与目标

• 基于伦理与社会影响，综述并分类现有及新兴的人工智能在医学与医疗保健中的应用。
• 探讨“扩展个性化医疗”作为整合人工智能、基因组学与数字健康技术的新范式。
• 识别人工智能在医疗领域中被忽视的伦理与社会风险，包括生物黑客行为、数字健康诈骗，以及对医患信任的威胁。
• 将研究发现与世界卫生组织未来十年全球健康的紧急优先事项对齐，尤其关注技术利用与公众信任。
• 倡导开展知情的公众讨论，并建立类似核技术管控的监管框架，以管理医疗领域中高风险的人工智能应用。

提出的方法

• 对2016至2019年间588篇参考文献（包括科学出版物、技术报告和知名媒体来源）进行了全面文献综述。
• 分析了多样化的人工智能应用，涵盖医学影像、基因组学、可穿戴传感器、外科机器人、增强现实、数字健康平台及基因编辑工具。
• 根据伦理与社会影响，将人工智能应用分类为“科学定制型”、“虚假驱动型”和“患者生成型”医学。
• 通过整合现有研究与媒体报道，评估公众对医疗人工智能的认知。
• 提出一种受核技术管控启发的监管框架，以限制高风险人工智能工具的访问。
• 整合世界卫生组织13项紧急优先事项的见解，尤其关注技术、信任、公平与疫情准备。

实验结果

研究问题

• RQ1 当前及新兴的人工智能在医学与医疗保健中的应用，如何根据其伦理与社会影响进行分类？
• RQ2 人工智能在医疗保健中的主要益处与风险是什么，特别是在个性化医疗与患者自主权方面的表现？
• RQ3 人工智能驱动的工具如何挑战医学的基本概念，如医患关系与医学专业性？
• RQ4 人工智能在基因组学、生物黑客行为与生物恐怖主义方面的伦理与社会影响是什么，尤其是当其与基因编辑结合时？
• RQ5 如何在防止“数字健康诈骗者”或“伪医学”滥用的同时，维护公众对人工智能医疗的信任？

主要发现

• 人工智能在医学中的应用正迅速扩展至所有临床与组织领域，涵盖放射科、外科、初级保健与流行病学。
• “扩展个性化医疗”的概念作为统一框架浮现，整合人工智能、基因组学、数字表型分析与实时监测。
• 重大风险在于“虚假驱动型”与“患者生成型”医学的泛滥，未经验证的人工智能工具可能误导患者并破坏临床信任。
• 人工智能中介的工具，尤其是与基因编辑结合时，由于检测门槛低且可能隐蔽部署，对生物黑客与生物恐怖主义构成真实威胁。
• 公众对医疗人工智能的认知仍研究不足，亟需透明、易获取且可信的信息，以应对错误信息。
• 本研究与世界卫生组织13项紧急全球健康优先事项中的六项一致，尤其关注新技术利用、公平性保障，以及防范危险健康创新对人群的威胁。