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人工智能 (AI) 与医疗保健的结合有望在患者护理方面取得突破性进展，彻底改变临床诊断、预测医学和决策。这项变革性技术使用机器学习、自然语言处理和大型语言模型 (LLM) 来像人类智能一样进行处理和推理。OpenAI 的 ChatGPT 是一项复杂的 LLM，在医疗实践、研究和教育方面具有巨大潜力。然而，随着医疗保健领域的人工智能发展势头强劲，它带来了需要仔细考虑的深刻道德挑战。这篇全面的评论探讨了该领域的关键道德问题，包括隐私、透明度、信任、责任、偏见和数据质量。在数据驱动的医疗保健中保护患者隐私至关重要，对心理健康和数据共享具有潜在影响。同态加密 (HE) 和安全多方计算 (SMPC) 等策略对于保持机密性至关重要。人工智能系统的透明度和可信度至关重要，特别是在高风险决策场景中。可解释人工智能 (XAI) 成为一个关键方面，确保清晰理解人工智能生成的预测。网络安全成为一个紧迫的问题，因为人工智能的复杂性为潜在的漏洞创造了漏洞。确定人工智能驱动结果的责任提出了重要的问题，并就人工智能的道德机构和人类责任展开了辩论。从数据所有权转向数据管理可以实现符合法规的负责任的数据管理。解决医疗保健数据中的偏见对于避免人工智能驱动的不平等至关重要。数据收集和算法开发中存在的偏见会加剧医疗保健差距。提倡采取公共卫生方法来解决不平等问题并促进人工智能研究和劳动力的多样性。在 AI 应用中，保持数据质量至关重要，卷积神经网络在多输入/混合数据模型中显示出良好的前景，可提供全面的患者视角。在这个不断变化的环境中，必须采用涉及政策制定者、开发人员、医疗保健从业者和患者的多维方法来减轻道德问题。通过理解和应对这些挑战，我们可以充分利用 AI 在医疗保健领域的潜力，同时确保合乎道德和公平的结果。
医疗保健中的人工智能
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