НИУ ВШЭ: Индекс этичности систем искусственного интеллекта в медицине (чат-бот)

Продукт

Название базовой системы (платформы):	Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI)
Разработчики:	Национальный центр развития искусственного интеллекта
Дата премьеры системы:	2024/11/13
Отрасли:	Фармацевтика, медицина, здравоохранение
Технологии:	Речевые технологии

СМ. ТАКЖЕ (2)

Основные статьи:

2024: Разработка индекса для определения уровня этичности систем ИИ в медицине

Группа исследователей из Центра искусственного интеллекта НИУ ВШЭ разработала индекс для определения уровня этичности систем искусственного интеллекта (ИИ) в медицине. Инструмент предназначен для минимизации потенциальных рисков, обеспечения безопасной разработки и внедрения ИИ-технологий в медицинскую практику. Об этом НИУ ВШЭ сообщила 13 ноября 2024 года.

Стремительный рост использования ИИ-технологий в различных сферах жизни, в том числе медицине, сопровождается появлением новых рисков, связанных не только с информационной безопасностью, экономическими или социальными вопросами, но и с этическими проблемами. Действующие стандарты и имеющаяся на ноябрь 2024 года регуляторика недостаточно учитывают именно этические аспекты, поэтому возникла необходимость в создании специализированного инструмента для соответствующей оценки ИИ-систем.

Команда проекта «Этическая экспертиза в сфере ИИ» Центра ИИ НИУ ВШЭ провела комплексную работу, состоящую из двух этапов: теоретического и практического. Сначала исследователи на основе анализа большого количества как отечественных, так и международных документов выделили и дали определение ключевых принципов профессиональной медицинской этики. Это автономия, благодеяние, справедливость, ненанесение вреда и забота. После этого было проведено качественное полевое исследование среди врачей и разработчиков ИИ, позволившее конкретизировать эти принципы и дополнить их новыми принципами, используя методику глубинного полуструктурированного интервью.

В результате исследования был создан чат-бот «Индекс этичности систем искусственного интеллекта в медицине», который в режиме 24/7 позволяет проводить процедуру самооценки и получать мгновенную обратную связь от разработчиков индекса. Методика оценки представляет собой тест с вопросами закрытого типа, призванными оценить уровень осведомленности как разработчиков медицинского ИИ, так и самих эксплуатантов ИИ-системы о возможных этических рисках, связанных с разработкой, внедрением и использованием ИИ-систем в медицинских целях.

Данная методика уже апробирована и получила признание ряда ИТ-компаний, таких как MeDiCase и Globus IT, специализирующихся на разработке ИИ-решений для медицины. Кроме того, ее одобрила Комиссия по реализации Кодекса этики в сфере искусственного интеллекта и Московское городское научное общество терапевтов.

Разработка данного индекса стала важным шагом на пути обеспечения этичного использования ИИ в медицине. Мы надеемся, что наша разработка будет небесполезной для медицинского сообщества, обеспокоенного, как показывают наши исследования, возможными негативными именно этическими последствиями широкого внедрения ИИ в медицинскую практик,

сказала Анастасия Углева, руководитель проекта, профессор, заместитель директора Центра трансфера и управления социально-экономической информацией НИУ ВШЭ.

Ожидается, что индекс будет востребован этическими комиссиями, судебно-медицинским экспертным сообществом и другими организациями, ответственными за оценку и сертификацию ИИ. Он также будет способствовать переходу от принципа единоличной ответственности медицинского работника к модели распределенной ответственности всех участников процесса. Внедрение этого индекса поможет сделать использование ИИ более безопасным и соответствующим высоким этическим стандартам.

Источник — «https://zdrav.expert/index.php/%D0%9F%D1%80%D0%BE%D0%B4%D1%83%D0%BA%D1%82:%D0%9D%D0%98%D0%A3_%D0%92%D0%A8%D0%AD:_%D0%98%D0%BD%D0%B4%D0%B5%D0%BA%D1%81_%D1%8D%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B8_%D1%81%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BC_%D0%B8%D1%81%D0%BA%D1%83%D1%81%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%B8%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BB%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%B0_%D0%B2_%D0%BC%D0%B5%D0%B4%D0%B8%D1%86%D0%B8%D0%BD%D0%B5_(%D1%87%D0%B0%D1%82-%D0%B1%D0%BE%D1%82)»