医疗健康人工智能伦理

20/23医疗健康人工智能伦理第一部分人工智能在医疗中的伦理挑战 2第二部分医疗数据隐私和安全性 5第三部分算法公平性和偏见 8第四部分患者自主性和知情同意 10第五部分责任归属和监管 13第六部分技术透明度和可解释性 15第七部分人工智能与医患关系的影响 18第八部分未来发展和伦理考虑 20

第一部分人工智能在医疗中的伦理挑战关键词关键要点医疗偏见

1.人工智能算法可能受到训练数据中存在的偏见的影响，导致不公平或歧视性的结果。例如，训练算法的患者群体可能没有代表性，从而导致针对某些人口群体的诊断或治疗不足。

2.医疗偏见可以通过多种方式产生，包括数据收集、算法设计和模型解释。例如，算法可能过分依赖于某些特征，而这些特征与患者的疾病无关，但与他们的种族或性别相关。

3.缓解医疗偏见至关重要，可以通过以下方法实现：包括使用多种数据源、采用公平性意识的算法设计，以及在算法开发过程中进行广泛的利益相关者参与。

数据隐私和安全

1.人工智能在医疗中会产生大量敏感的患者数据，包括个人健康信息和基因组数据。确保这些数据的隐私和安全至关重要。

2.数据隐私和安全风险包括数据泄露、未经授权的访问和数据滥用。例如，黑客可能会访问患者的医疗记录并使用这些信息进行身份盗窃或保险欺诈。

3.保护医疗数据隐私和安全的措施包括使用加密、实施访问控制和进行定期安全审计。此外，患者应了解其数据的用途并拥有控制其使用的权利。

算法责任

1.人工智能算法在医疗中发挥着越来越重要的作用，因此确定谁对算法做出的决策负责至关重要。例如，如果算法推荐错误的治疗，谁应该承担责任：算法开发人员、医疗保健提供者还是患者本身？

2.算法责任涉及以下法律和道德问题：透明度、问责制和公平性。例如，患者有权了解算法如何做出决策，并且算法不能以歧视性的方式使用。

3.确定算法责任的框架正在发展中，包括明确的监管指南、算法认证以及算法影响评估。

算法可解释性

1.人工智能算法经常被视为黑匣子，这意味着很难理解它们是如何做出决策的。这会阻碍医疗保健提供者信任和使用人工智能。

2.算法可解释性是指理解算法如何运作并做出决策的过程。这对于患者了解他们的护理和医疗保健提供者对其治疗的决策感到放心至关重要。

3.提高算法可解释性的方法包括使用可视化技术、提供基于证据的解释，以及允许用户交互式地探索算法。

患者自治

1.人工智能在医疗中使用可能会影响患者的自治权，即他们做出有关自身医疗保健的决策并控制其医疗信息的权利。

2.人工智能可能会通过多种方式侵蚀患者自治权，例如，通过使用预测性算法做出治疗决策，而无需获得患者的知情同意。

3.保护患者自治权至关重要，可以通过以下方式实现：包括确保透明度和可解释性，促进患者参与决策制定，以及制定保护患者权利的法规。

人工智能的未来影响

1.人工智能正在医疗领域迅速发展，其未来影响可能会深刻而广泛。例如，人工智能可以使医疗保健更加个性化、可预测和可负担。

2.人工智能未来的潜在好处包括更准确的诊断、更有效的治疗和更低的医疗保健成本。

3.随着人工智能在医疗领域的持续发展，重要的是持续监测其伦理影响并制定适当的框架来应对这些影响。人工智能在医疗中的伦理挑战

人工智能（AI）在医疗保健领域带来了巨大的变革，但同时也引发了一系列伦理挑战。这些挑战涉及隐私、偏见、责任、透明度和问责制等方面。

隐私

医疗数据高度敏感且私人。AI算法可以分析大量患者数据，提出诊断并预测结果。这引发了人们对隐私的担忧，因为该数据可能被用于未经患者同意的情况下进行数据挖掘或营销。

偏见

AI算法可以反映用于训练它们的训练数据的偏见。如果训练数据包含对特定人群的偏见，算法可能会做出不公平或不准确的预测。这可能会导致错误的诊断或治疗，从而对患者造成不利影响。

责任

当AI算法做出医疗决策时，确定责任归属至关重要。如果算法出现错误，谁应承担责任——是开发算法的公司、使用算法的医生，还是患者自己？明确的责任划分对于确保患者的安全和维护公众信任至关重要。

透明度和问责制

AI算法通常是复杂且不透明的。这使得解释算法是如何做出决定的变得困难，也使得对其预测进行质疑或问责制变得困难。缺乏透明度会损害医患之间的信任关系并阻碍患者对AI决策做出明智的决定。

具体伦理挑战

除了上述一般伦理挑战外，AI在医疗保健领域还提出了具体伦理挑战，包括：

*数据所有权和使用：谁拥有和控制患者数据？数据可以用于哪些目的？

*患者知情同意：患者是否充分了解AI在他们的护理中所扮演的角色？他们是否同意使用他们的数据来训练和评估算法？

*算法治理：如何确保算法在道德和公平的方式下开发和部署？

*临床决策支持：如何确保AI算法以安全和有效的方式用于临床决策？

*可解释性和可信度：如何提高AI算法的可解释性和可信度，以便患者、医生和监管机构可以对其预测进行评估和质疑？

解决伦理挑战

解决人工智能在医疗保健领域的伦理挑战至关重要，以确保患者的安全和维护公众信任。以下是一些可采取的措施：

*建立明确的数据隐私法规，保护患者数据。

*在算法开发过程中应用偏见缓解技术。

*明确责任归属，以确保对错误的判断负责。

*加强AI算法的透明度和问责制。

*促进利益相关者之间的对话，讨论和解决伦理问题。

通过解决这些挑战，医疗保健领域可以利用人工智能的巨大潜力，同时维护患者的权利和保障公众信任。第二部分医疗数据隐私和安全性关键词关键要点医疗数据隐私和安全性

主题名称：数据访问控制

1.实施多级访问控制，只允许授权人员访问特定数据。

2.采用基于角色的访问控制（RBAC），根据用户角色授予不同的访问权限。

3.定期审查和更新访问权限，以确保数据的安全性。

主题名称：数据脱敏

医疗数据隐私和安全性

医疗保健行业正在迅速数字化，这导致产生大量敏感的患者数据。确保这些数据的隐私和安全性至关重要，因为它涉及到个人健康信息，例如诊断、治疗和医疗记录。

医疗数据隐私

医疗数据隐私是指保护患者健康信息不被未经授权的人访问或披露的权利。这包括：

*个人身份信息（PII）：姓名、地址、出生日期等可识别患者身份的信息。

*受保护的健康信息（PHI）：与患者健康或医疗保健相关的任何信息，包括诊断、药物和治疗。

*基因信息：与患者基因组成或遗传易感性相关的信息。

医疗数据安全

医疗数据安全是指保护患者数据免遭未经授权的访问、使用、披露、中断、修改或破坏。这涉及到实施技术和程序保护系统免受网络攻击、恶意软件和其他威胁。

维护医疗数据隐私和安全

保护医疗数据隐私和安全需要采取多管齐下的方法，包括：

技术措施：

*加密：对数据在传输和存储过程中进行加密，以防止未经授权的访问。

*访问控制：限制对敏感数据的人员访问，并根据角色和职责分配权限。

*入侵检测和预防系统（IDS/IPS）：监控系统可疑活动，并在检测到威胁时采取行动。

*安全审计：跟踪和审计对敏感数据的访问，以检测可疑活动和安全漏洞。

管理措施：

*隐私政策和程序：制定明确的政策和程序，概述医疗保健组织如何收集、使用和保护患者数据。

*员工培训：培训员工了解医疗数据隐私和安全的重要性，以及如何保护患者数据。

*数据泄露响应计划：在数据泄露事件发生时制定计划，以最小化影响和保护患者利益。

*与供应商合作：与供应商合作，确保他们实施了适当的数据保护措施，并遵守医疗保健组织的隐私和安全标准。

法律和法规

医疗数据隐私和安全受各种法律和法规管制，包括：

*健康保险携带能力和责任法案（HIPAA）：美国联邦法律，要求医疗保健组织实施措施来保护患者PHI的隐私和安全。

*通用数据保护条例（GDPR）：欧洲联盟的法律，保护个人数据，包括医疗数据。

*其他国家和地区的法律和法规：每个司法管辖区可能有自己的特定法律和法规，适用于医疗数据隐私和安全。

医疗保健组织有责任遵守这些法律和法规，并采取必要措施保护患者数据的隐私和安全。

持续监测和改进

医疗数据隐私和安全是一个持续的过程，需要持续的监测和改进。组织应定期审查其隐私和安全措施，并根据新威胁和技术进步进行调整。

结论

医疗数据隐私和安全性对于保护患者健康信息和维护公众对医疗保健系统的信任至关重要。通过实施全面的隐私和安全措施，医疗保健组织可以保护患者数据并确保其安全妥善地保管。第三部分算法公平性和偏见关键词关键要点算法公平性

1.消除算法偏见：确保算法模型不歧视任何特定群体或特征，例如种族、性别或年龄。

2.公平结果：确保算法产生的决策或预测在不同群体中公平一致，避免对弱势群体造成不利影响。

3.透明度和可解释性：让算法如何做出决策变得清晰透明，以审计和识别潜在的偏见。

算法透明度和责任

1.开放算法：向公众提供算法的详细描述和操作方式，促进信任和问责制。

2.责任机制：建立明确的责任机制，以确定算法偏见或不公正的责任方，并采取适当的补救措施。

3.持续监控：定期审查和监控算法的性能，识别和解决任何偏见或不公正问题。算法公平性和偏见

在医疗健康人工智能（AI）中，算法公平性是至关重要的，因为偏见算法会产生有害或不公平的结果。偏见可以定义为算法系统中系统性地有利或不利于某些群体或个体的特征。

偏见产生的原因

医疗健康AI中的偏见可能由多种因素引起：

*数据偏见：训练算法的数据可能存在偏见，反映了社会中存在的歧视或不公平现象。

*算法设计偏见：算法本身的设计可能导致偏见，例如在某些特征上过度加权。

*隐式偏见：算法开发人员的隐式偏见可能会无意中融入算法中。

偏见的影响

偏见算法会对医疗保健产生严重后果，包括：

*不公平的护理：偏见算法可能会导致某些群体获得较差的护理，例如拒绝护理、推荐不适当的治疗或忽视特定需求。

*歧视：偏见算法可能会加剧现有歧视，例如针对少数族裔、女性或残疾人士。

*侵蚀信任：患者如果认为算法存在偏见，可能会失去对医疗保健系统的信任。

解决偏见

解决医疗健康AI中的算法偏见至关重要。以下是一些方法：

*审核数据：在使用数据训练算法之前，应仔细审查数据是否存在偏见，并采取措施减轻偏见的影响。

*算法透明度：算法的开发人员应该提供有关算法如何工作的透明信息，以便识别和解决潜在偏见。

*减轻偏见技术：可以使用技术来减轻偏见，例如重加权数据、使用公平感知损失函数或进行后处理调整。

*多样性和包容性：鼓励算法开发团队的多样性和包容性，以降低隐式偏见的影响。

监管和政策

除了技术解决方案外，监管和政策制定者也可以发挥作用，以解决算法偏见问题：

*制定指导方针：政府和监管机构可以制定指导方针，规定开发和部署公平和无偏见算法的标准。

*执行合规性：可以建立合规机制，以确保医疗保健提供者遵守算法公平性的标准。

*倡导透明度：政府可以倡导医疗保健机构提高算法透明度，以便患者可以做出明智的决策。

持续监控

算法公平性是一个持续的过程，需要持续监控和改进。随着新数据的收集和算法的更新，算法的公平性需要定期评估和解决。

结论

算法公平性是医疗健康AI中至关重要的考虑因素。偏见算法可能会导致不公平护理、歧视和侵蚀信任。通过审核数据、使用算法透明度、采用减轻偏见技术、促进多样性和包容性以及建立监管和政策，可以解决偏见问题，并确保医疗健康AI公平且无害地使用。第四部分患者自主性和知情同意关键词关键要点【患者自主性和知情同意】：

1.尊重患者的自主决策权，确保他们了解治疗方案、风险和益处，并自愿做出选择。

2.患者有权拒绝治疗，即使这意味着拒绝挽救生命的措施，医疗保健提供者必须尊重他们的决定。

3.在某些情况下，当患者无法自主做出决定时，医疗保健提供者可以征求有能力的授权代理人的同意。

【知情同意】：

患者自主性和知情同意

在医疗健康人工智能（AI）的应用中，患者自主性和知情同意是至关重要的伦理原则。

患者自主性

患者自主性是指患者有权对他们的医疗保健做出决定，即使这些决定与医生的建议或社会的规范不一致。尊重患者自主性包括：

*告知患者有关其病症和治疗方案的信息，以便他们能做出明智的决定。

*提供足够的时间让患者考虑他们的选择，并询问问题。

*让患者有机会接受第二意见或其他医疗保健专业人员的评估。

*允许患者拒绝或推迟治疗，即使医生认为这是必要的。

知情同意

知情同意是患者在接受治疗之前获得与治疗相关的信息并对其风险和益处表示理解的过程。提供知情同意包括：

*使用患者能够理解的语言向患者解释治疗方案。

*告知患者治疗方案的风险、益处和替代方案。

*确保患者在没有压力或胁迫的情况下同意治疗。

*获得患者的书面同意，以便记录决定。

在医疗健康AI的应用中，患者自主性和知情同意尤其受到关注，原因如下：

*AI系统可能限制患者的选择范围。例如，AI算法可能只建议某些治疗方案，从而限制患者的自主权。

*AI系统可能不透明或难以理解。患者可能难以理解AI算法如何做出决定，这可能会影响他们的知情同意。

*AI系统可能带有偏见。例如，AI算法可能因患者的种族、性别或社会经济地位而产生歧视性结果。这可能会损害患者的自主权和对医疗保健系统的信任。

为了解决这些担忧，重要的是确保医疗健康AI系统：

*透明且可解释，以便患者能够理解它们是如何运作的。

*公平和无偏见，以确保所有患者都能平等获得高质量的医疗保健。

*尊重患者自主性和知情同意，以便患者能够做出明智的决定并对他们的医疗保健负责。

相关法规和准则

以下法规和准则强调了医疗健康AI中患者自主性和知情同意的重要性：

*欧盟《通用数据保护条例(GDPR)》：GDPR要求在处理个人数据（包括健康数据）之前获得数据主体的同意。

*美国《健康保险可移植性和责任法(HIPAA)》：HIPAA要求医疗保健提供者在使用和披露受保护健康信息(PHI)之前获得患者的授权。

*世界医疗协会《赫尔辛基宣言》：赫尔辛基宣言要求研究参与者在参与研究之前获得自由给予的知情同意。

结论

尊重患者自主性和知情同意是医疗健康AI应用中的基本伦理原则。通过确保患者能够对自己的医疗保健做出明智的决定，我们可以促进患者的信任、自主权和对医疗保健系统的满意度。第五部分责任归属和监管关键词关键要点【责任归属和监管】

1.医疗健康人工智能系统的复杂性给责任归属带来了挑战，需要明确制造商、使用者、患者和监管机构各自的责任。

2.监管框架需要平衡创新与安全，促进技术发展，同时保护患者福祉和保持公众信任。

3.透明度和可解释性是责任归属和监管的关键因素，需要确保系统行为的可理解和可追溯性。

【监管路径】

责任归属和监管

医疗健康人工智能的使用引发了一系列与责任归属和监管相关的问题。这些问题对患者安全、医疗实践和社会公平性至关重要。

责任归属

*算法责任：算法的不准确或有偏见可能导致错误的诊断、治疗决策和损害。确定算法责任归属对于追究责任和保护患者至关重要。

*医疗专业人员责任：医疗专业人员仍然对使用人工智能做出的决定负有最终责任。然而，随着人工智能变得更加复杂，医疗专业人员的责任范围可能变得不清晰。

*制造商责任：人工智能系统制造商对于确保其产品安全和有效负有责任。这包括监测产品性能、解决安全性问题和提供适当的培训和支持。

监管

鉴于医疗健康人工智能的快速发展和潜在风险，监管对于保护患者安全和公众利益至关重要。

*法规制定：政府和监管机构需要制定明确的法律框架，以指导医疗健康人工智能的开发和使用。这些法规应涉及算法认证、数据隐私、责任归属和安全标准。

*监管机构作用：监管机构在监督医疗健康人工智能系统、审查安全报告、进行调查和执行法规方面发挥着关键作用。

*行业自律：医疗健康行业应制定行业标准和准则，以促进负责任的医疗健康人工智能开发和使用。这包括透明度、问责制和患者参与。

关键考虑因素

在制定监管框架和解决责任归属问题时，应考虑以下关键因素：

*算法可解释性：确保算法可解释并理解其决策至关重要，以便医疗专业人员能够对人工智能的建议进行明智的判断。

*数据质量：人工智能系统的性能依赖于训练数据质量。有必要确保数据准确、无偏见和透明。

*患者参与：患者在医疗健康人工智能的发展和使用中应该拥有发言权。他们的意见和价值观应被考虑在内，以确保他们的安全和自主权。

*风险评估：应对医疗健康人工智能系统进行全面的风险评估，以识别潜在风险并制定缓解策略。

*培训和教育：医疗专业人员和制造商需要接受如何负责任地开发、部署和使用医疗健康人工智能的培训。

国际合作

医疗健康人工智能的跨境使用提出了额外的监管挑战。国际合作对于协调监管框架、解决跨境数据流动问题以及促进创新至关重要。

结论

责任归属和监管是医疗健康人工智能领域的关键考虑因素。明确的法律框架、强有力的监管和行业自律对于保护患者安全、确保医疗实践的诚信以及促进社会公平性至关重要。通过合作制定和实施周全的监管策略，我们可以释放医疗健康人工智能的潜力，同时减轻其潜在风险。第六部分技术透明度和可解释性关键词关键要点【技术透明度】

1.公开医疗健康人工智能系统的工作原理、算法和数据源，以便利益相关者能够了解其运作方式和潜在影响。

2.提供有关系统输入、输出和决策的详细说明，以促进对模型绩效和可靠性的理解。

3.允许专家和公众审查和评价系统，确保其符合道德原则和社会价值观。

【可解释性】

技术透明度

技术透明度是指医疗健康人工智能（AI）系统及其算法的特性和操作方式的可理解性，以及个人及其数据如何被使用和处理的可理解性。

技术透明度的好处：

*建立信任：更高的透明度可以提高患者和公众对医疗健康AI系统的信任，因为他们可以了解这些系统的工作方式以及自己的数据是如何使用的。

*降低偏见：透明度有助于揭示算法中的潜在偏见，使研究人员和从业者能够解决这些偏见并确保公平性。

*促进责任：可追溯的系统可以促进责任和问责制，允许公众和监管机构审查AI决策的过程。

*促进创新：知识共享和代码的可用性可以促进创新，因为研究人员和开发人员可以利用已有的工作来构建更好的系统。

*支持患者参与：提高透明度赋予患者能力，让他们更好地了解自己的健康状况，并对使用他们的数据做出明智的决定。

实现技术透明度的挑战：

*算法复杂性：医疗健康AI系统通常涉及复杂、不透明的算法，难以解释给非技术人员。

*知识产权：一些公司可能会对公开其算法的细节持谨慎态度，因为这可能会损害其商业利益。

*监管障碍：现有的监管框架可能没有跟上医疗健康AI的快速发展，这可能会阻碍透明度和问责制的发展。

可解释性

可解释性是指医疗健康AI系统能够解释其决策和预测背后的推理的能力。这可以通过提供人类可理解的解释或显示影响决策的因素来实现。

可解释性的好处：

*提高决策信心：可解释性允许医疗保健专业人员和患者对AI决策有信心，因为他们可以了解背后的推理。

*促进理解：可解释性使非技术人员能够理解医疗健康AI系统，从而提高采用率和信任度。

*支持决策制定：通过提供清晰的解释，可解释性帮助医疗保健专业人员做出更明智、更可信的决策。

*促进人类控制：可解释性使人类能够维持对医疗健康AI系统的控制，因为他们可以监督和质疑系统的决策。

*降低风险：通过揭示AI决策背后的推理，可解释性可以帮助识别和减轻潜在的风险。

实现可解释性的挑战：

*算法复杂性：与透明度类似，医疗健康AI算法的复杂性可能会给可解释性带来挑战。

*解释能力：为复杂的算法开发清晰、简洁的解释可能是一项困难的任务。

*可解释性的类型：存在多种可解释性类型，例如局部可解释性（解释单个预测）和全局可解释性（解释整个模型）。确定最有效和适当的类型可能是困难的。

结论

技术透明度和可解释性是医疗健康AI伦理的关键原则。它们对于建立信任、降低偏见、促进责任、促进创新和支持患者参与至关重要。虽然实现这些原则存在挑战，但它们是确保医疗健康AI系统安全、公平和负责任地使用的必要基础。第七部分人工智能与医患关系的影响关键词关键要点【人工智能与医患交互的影响】：

1.加强个性化治疗，通过人工智能收集和分析患者数据，构建个性化治疗方案，实现精准医疗。

2.辅助医学决策，人工智能系统可以处理大量医学数据，辅助医生进行诊断和治疗决策，提高诊疗效率和准确性。

3.增强患者参与，人工智能平台可以促进患者与医生之间的沟通和信息共享，使患者更加主动参与治疗决策。

【人工智能对医患信任的影响】：

人工智能与医患关系的影响

人工智能（AI）在医疗保健领域的兴起对医患关系产生了重大影响，既带来了机遇，也带来了挑战。本文将探讨AI对医患关系的影响，并提供数据和见解以深入了解这一复杂的问题。

增强沟通和个性化

AI驱动的聊天机器人和虚拟助手可增强医患沟通并提高可及性。患者可以随时随地通过这些工具与医护人员联系，提出问题并接收信息。此外，AI可以个性化患者体验，根据他们的个人偏好和健康状况量身定制沟通。

改善疾病发现和诊断

AI算法可以分析大量医疗数据，识别疾病模式并做出诊断。这可以帮助医护人员更准确、更早地发现疾病，从而提高治疗成功率。此外，AI可以提供患者健康状况的实时监测，使医护人员能够在问题恶化之前采取预防措施。

降低医疗成本并增加可及性

通过自动化任务（例如预约安排和病历管理），AI可以帮助降低医疗保健成本。这可以使医疗保健对更广泛的人群更加可及，尤其是经济困难的人。此外，AI驱动的远程医疗服务可以为偏远地区的患者提供专家护理，而无需他们长途跋涉。

促进患者自我管理

AI可以使患者能够主动参与自己的健康管理。患者门户网站和应用程序使患者可以访问自己的医疗记录、追踪健康指标并与医护人员沟通。这可以促进患者自我管理并提高健康素养。

提高效率和改善工作流程

AI可以自动化繁琐的任务，释放医护人员的时间，让他们专注于患者护理。通过优化工作流程和减少文书工作，AI可以提高效率并改善患者体验。

挑战和顾虑

尽管AI带来了好处，但也存在一些挑战：

偏见和歧视：AI算法可能因训练数据中的偏见而产生偏见，从而导致诊断和治疗中的歧视。

隐私和安全性：AI系统处理大量敏感的患者数据，这引发了有关隐私和安全性的担忧。

信任和接受度：一些患者可能对使用AI做出医疗决策持谨慎态度，这可能会影响医患关系的信任度。

医护人员失业：AI自动化可能会导致某些医护人员失业，从而对医疗保健劳动力产生影响。

结论

AI在医疗保健领域的应用带来了诸多好处和挑战。通过增强沟通、改善疾病发现、减低成本、促进自我管理和提高效率，AI有可能改善医患关系并提高医疗保健的整体质量。然而，解决偏见、隐私和信任等问题至关重要，以确保AI的负面影响得到减轻。通过慎重实施和持续关注患者安全和自主权，我们可以充分发挥AI的潜力，同时最大程度地减少其对医患关系的潜在影响。第八部分未来发展和伦理考虑关键词关键要点个性化医疗和数据隐私

1.人工智能（AI）在医疗健康领域的发展使得个性化治疗成为可能，但同时对个人健康数据的隐私提出了挑战。

2.确保患者个人健康信息的隐私和安全至关重要，需要制定明确的监管框架和技术解决方案来保护数据。

3.患者应拥有对其健康数据的控制权，并在数据的收集、使用和共享方面享有知情同意权。

算法偏差和公平性

1.人工智能算法存在偏差的风险，这可能会导致歧视性或不公平的医疗决策。

2.医疗健康领域使用人工智能时必须考虑算法公平性，采取措施减轻算法偏差并确保所有患者都能公平获取医疗保健服务。

3.应定期对人工智能算法进行审核和评估，以识别和解决潜在的偏差问题。

责任和问责

1.随着人工智能在医疗保健中的应用日益广泛，明确责任和问责机制至关重要。

2.应明确定义人工智能系统在医疗决策中的作用，以及医疗保健专业人员、制造商和监管机构的责任。

3.需要制定法律框架和监管指南来解决人工智能相关责任和问责问题。

临床决策支持的透明度

1.人工智能在临床决策支持中的应用应以透明度和可解释性为基础。

2.医疗保健专业人