Animesh Kumar Sharma,Rahul Sharma Mittal商学院,可爱的专业大学,Jalandhar-Delhi G.T.Road,Phagwara,旁遮普邦通讯作家Animesh Kumar Sharma,米塔尔商学院研究学者,可爱的专业大学Jalandhar-Delhi G.T. Road,Phagwara -144 411,旁遮普邦。 电子邮件:animesh@gmail.com引用Sharma AK,Sharma R.驾驶道德景观:在智能医疗保健信息学中实施机器学习。 印度J Comm Health。 2024; 36(1):149-152。 https://doi.org/10.47203/ijch.2024.v36i01.024收到的文章周期:14/12/2023;接受:02/02/2024;发布:29/02/2024这项工作是根据创意共享归因4.0国际许可证的许可。 ©作者。 2024开放访问机器学习(ML)纳入医疗保健信息学上具有巨大的希望,彻底改变了患者护理和治疗策略。 但是,随着这项技术的发展,它带来了道德挑战对于仔细导航至关重要。 ML提供了前所未有的能力来分析大量医疗保健数据,从而导致个性化医学并改善结果。 然而,道德问题出现了,特别是在隐私保护,算法偏见,透明度,知情同意和数据质量方面。 决策过程中的透明度,解释性和患者自主权对于促进信任和问责制至关重要。 在创新与合规性,确保数据质量和促进人类协作之间达到平衡至关重要。 机器学习的应用(ML)具有Road,Phagwara,旁遮普邦通讯作家Animesh Kumar Sharma,米塔尔商学院研究学者,可爱的专业大学Jalandhar-Delhi G.T.Road,Phagwara -144 411,旁遮普邦。 电子邮件:animesh@gmail.com引用Sharma AK,Sharma R.驾驶道德景观:在智能医疗保健信息学中实施机器学习。 印度J Comm Health。 2024; 36(1):149-152。 https://doi.org/10.47203/ijch.2024.v36i01.024收到的文章周期:14/12/2023;接受:02/02/2024;发布:29/02/2024这项工作是根据创意共享归因4.0国际许可证的许可。 ©作者。 2024开放访问机器学习(ML)纳入医疗保健信息学上具有巨大的希望,彻底改变了患者护理和治疗策略。 但是,随着这项技术的发展,它带来了道德挑战对于仔细导航至关重要。 ML提供了前所未有的能力来分析大量医疗保健数据,从而导致个性化医学并改善结果。 然而,道德问题出现了,特别是在隐私保护,算法偏见,透明度,知情同意和数据质量方面。 决策过程中的透明度,解释性和患者自主权对于促进信任和问责制至关重要。 在创新与合规性,确保数据质量和促进人类协作之间达到平衡至关重要。 机器学习的应用(ML)具有Road,Phagwara -144 411,旁遮普邦。电子邮件:animesh@gmail.com引用Sharma AK,Sharma R.驾驶道德景观:在智能医疗保健信息学中实施机器学习。印度J Comm Health。2024; 36(1):149-152。 https://doi.org/10.47203/ijch.2024.v36i01.024收到的文章周期:14/12/2023;接受:02/02/2024;发布:29/02/2024这项工作是根据创意共享归因4.0国际许可证的许可。©作者。2024开放访问机器学习(ML)纳入医疗保健信息学上具有巨大的希望,彻底改变了患者护理和治疗策略。但是,随着这项技术的发展,它带来了道德挑战对于仔细导航至关重要。ML提供了前所未有的能力来分析大量医疗保健数据,从而导致个性化医学并改善结果。然而,道德问题出现了,特别是在隐私保护,算法偏见,透明度,知情同意和数据质量方面。决策过程中的透明度,解释性和患者自主权对于促进信任和问责制至关重要。在创新与合规性,确保数据质量和促进人类协作之间达到平衡至关重要。机器学习的应用(ML)具有应对这些挑战需要遵守道德框架,持续监测,多学科治理,教育和监管合规性。为了完全利用ML在医疗保健方面的潜力,同时保持了道德标准,利益相关者之间的合作是必须的,确保患者福利在技术进步的中心方面仍然是中心的。道德考虑必须嵌入ML实施的每个阶段,以保持道德,公平和以患者为中心的医疗保健系统。k eywords机器学习;智能医疗保健;道德考虑;道德挑战;在现代医疗保健领域的重要突破是由将机器学习(ML)纳入智能信息学系统(1)所驱动的。这些技术改变患者护理,治疗策略和诊断的潜力是巨大的。,但即使在这些进步的过程中,道德问题也成为需要仔细执行的关键焦点。