人工智能在医疗行业中的生命伦理
原标题：人工智能在医疗行业中的生命伦理人工智能没有一个普遍认同的定义。总的来说，人工智能倾向于指复制或类似与人类智能相关的过程和任务的计算技术，例如推理、感官理解和交互。
人工智能技术以不同的方式工作，但大多数使用大量数据来产生输出。例如，近年来特别成功的一种人工智能——机器学习，就是通过从数据和经验中学习和得出自己的规则来工作的。
目前，人工智能在健康方面的应用大多处于研究或早期试验阶段，尚不清楚它们在更广泛的医疗保健系统中的成功程度。在最近的简报中，我们重点介绍了AI被认为具有强大潜力的几个临床护理领域，例如分析医学图像和扫描疾病的早期迹象，或者监测患者生命体征的恶化迹象。
一些医疗保健提供者也在测试人工智能系统，以协助执行调度等管理任务，并作为卫生信息和分类的第一个联系点。希望人工智能能够帮助解决与“护理缺口”和老龄化人口相关的挑战，并帮助患有慢性病、残疾和家中虚弱的人。
然而，这些技术如何能够并且将如何发挥作用，包括如何确保用户的隐私，以及如果使用技术取代护理人员，如何减轻潜在的丧失尊严和人与人之间的接触，都存在实际和道德问题。
大多数人工智能都依赖大量高质量的数字数据。因此，公开公开讨论数据的用途，特别是与健康有关的数据，对人们来说是可接受和可信赖的，是至关重要的。
在英国的医疗保健系统中，病历还没有完全数字化，不同的系统和标准用于数据输入和存储，这也是人工智能的一个潜在障碍。一个相关的挑战是，用于“培训”人工智能的数据中的偏差可以反映在它们的输出中，许多人对医疗保健中获得人工智能好处的可能性、歧视和不平等表示关切。
临床实践和护理经常涉及人工智能目前无法复制的复杂判断和能力，例如上下文知识和阅读社会线索的能力，以及真正的人类同情心。这些限制导致许多人得出结论，至少在短期内，人工智能应该帮助和补充而不是取代人类在医疗保健领域的角色和决策。
阅读简报:
医疗和研究领域的人工智能(AI)是Nuffield生物伦理委员会发布的一系列新的生物伦理简报中的第三个。我们的简报简要介绍了医学或科学的具体发展，以及由此产生的伦理和社会问题。
此前的简报考虑了对寻找治疗衰老的方法和婴儿全基因组测序的研究。
纳菲尔德生物伦理委员会的职责是确定和界定生物和医学研究的最新发展所提出的涉及或可能涉及公众利益的伦理问题。
人工智能在医疗保健和研究方面的可能性带来了许多希望和兴奋，但也带来了重大关切和问题。其中一些并不新鲜；理事会长期以来一直关注个人可能认为敏感和隐私的数据的使用，以及医疗保健中辅助技术的使用。
医学概况与网络医学:消费时代“个性化医疗”的伦理。
但也有一些人工智能独有的问题引发了许多伦理、哲学和法律方面的争论。例如，人工智能有可能帮助或做出对个人有重大影响的决定，这就提出了责任和权力的分配以及道德价值和原则在决策中的作用等问题。
展开全文人工智能在通常受监管和指导的领域有应用，例如个人数据、研究和医疗保健。然而，这些既定的框架可能会受到快速发展和创业方式的挑战，人工智能正在被开发和采用。
政府面临的问题包括是否应该将人工智能作为一个独特的领域进行管理，或者是否应该在考虑到人工智能可能产生的影响的情况下审查现有的管理条例。在使用医疗保健领域收集的数据方面存在紧张关系，特别是当医疗保健提供者和私营公司之间建立伙伴关系时。
找到一种鼓励创新的方式，同时保持人们对医疗保健系统的信任，对于许多国家政府来说是重要的，同样重要的是，需要确保更广泛地使用人工智能是透明的、负责任的，并且符合公共利益和期望。
在现阶段，在人工智能正在发展的领域工作的人必须对其影响敏感，注意并参与更广泛的讨论，探讨人工智能如何支持而不是破坏专业标准和公共价值。
就像新技术经常出现的情况一样，人工智能未来将如何发展和被接受是不确定的。技术及其产生的社会环境都可以改变、互动并受到其他影响。
一些人声称人工智能将彻底改变医疗保健，另一些人预测它很快就会失败或被其他技术超越。虽然有人认为人工智能能够开发类似人类的“一般”智能，但目前在医疗保健领域试用的应用程序侧重于狭义的任务，包括诊断、健康管理和为患者提供个性化健康信息。
鉴于公众的广泛兴趣、公共私人投资的水平以及这些技术的潜力，我们现在必须围绕它们提出的道德问题展开辩论。
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马修·诺顿博士
世界卫生组织全球痴呆症行动计划一年后，英国阿兹海默症研究中心的马修·诺顿博士讨论了迄今所采取的步骤，以及我们是否有可能达到2025年的目标。
https://www.news-medical.net/news/20180706/The-Bioethics-of-AI-in-the-Healthcare-Industry.aspx返回搜狐，查看更多
责任编辑：医学人工智能发展新思路
讲者简介：医学博士，研究员，副主任医师，中国医科大学/华南理工大学研究生导师，国家优青，广州市高层次人才、广州市医学重点人才。现任广东省人民医院信息管理处负责人、医学大数据研究中心主任，兼任人工智能与数字经济广东省实验室（琶洲实验室）智联网医院平台技术中心主任。带领团队先后获得3项国家重点研发计划项目、2项国家自然基金重点项目、多项国家自然科学基金以及地方重大基础研究项目支持，从事多模态医学大数据分析挖掘方面的研究，先后在《CELL》、《NatureMedicine》、《EuropeanRespiratoryJournal》、《SignalTransductionandTargetedTherapy(STTT)》等学术期刊上发表了论文超过80篇。首次将家系关系作为先验知识融入AI算法的开创性设计，被评为“中国重大医学进展成果(2019)”，基于此设计发表的高水平论文被评为“中国百篇最具影响国际学术论文（2019）”；其构建的跨病种跨数据维度智能决策自适应平台，被评为“医疗健康人工智能应用落地30最佳案例”和“全国医疗人工智能创意创新奖”。
报告题目：面向真实世界场景的多模态医学数据分析
报告摘要：多模态医学数据来源众多且形式异构，不同模态需要不同方法进行针对性处理。如何从具体模态切入，研究不同模态医学数据的分析方法，进而通过不同模态数据间的互补学习来更加准确地挖掘疾病的复杂特征，支撑后续的智能决策、预测，是多模态医学数据分析与传统医学数据分析的主要区别，也是多模态医学数据开采关注的技术难点。梁会营教授将从文本、影像、组学三大关键模态数据切入，讲述自己立足临床具体需求，唤醒数据丶点数成金的经历。
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