《实施可信赖的医疗人工智能的设计框架：临床采用的需求、权衡与挑战》2025年5月14日这篇文章提出了一个设计框架，旨在将可信赖的人工智能（TAI）原则应用于医疗领域的人工智能系统。该框架旨在解决医疗人工智能系统临床应用中面临的信任、伦理和监管挑战，并促进其临床采用。文章认为，虽然人工智能在医疗领域具有巨大的潜力，能够显著改善疾病诊断、预后和患者医护，但其临床应用却面临着诸多障碍，这些障碍更多地与人类对技术的接受度、伦理和监管问题有关，而非技术局限本身。文章首先阐述了可信赖人工智能（TAI）的基本概念和原则，并将其定义为能够安全、合乎伦理且符合预期地执行任务的AI系统。它强调了隐私、安全、稳健性、透明度和问责制等关键要素。文章特别关注了欧盟委员会提出的TAI原则，包括：人类能动性和监督、技术稳健性和安全性、隐私和数据治理、透明度、多样性、非歧视和公平性、社会和环境福祉以及问责制。文章还讨论了与TAI相关的一些标准和治理指南，这些标准为医疗AI系统的可信赖开发和部署提供了指导。为了将TAI原则付诸实践，本文提出了一个设计框架，该框架考虑了医疗领域中不同参与者的视角，包括患者、临床医生、医疗机构和监管机构。文章对医疗中的关键流程进行了概述，例如筛查、诊断、预后和治疗，并分析了这些流程中不同类型的数据（如电子病历、医学影像、组学数据和生物信号）以及不同利益相关方的作用。文章以心血管疾病为案例，阐述了该框架的应用。该框架的核心在于为每个TAI原则定义了一系列具体要求。这些要求被细分为多个子原则，并根据其重要性（必须、应该、可以）进行优先级排序。此外，文章还为每个要求指定了相关的利益相关方角色，例如责任方、受影响方、使用者、监督方、贡献方和知情方。这使得框架更加实用，能够指导AI开发人员在系统设计阶段就将TAI原则融入其中。文章深入探讨了不同TAI原则之间可能出现的权衡取舍。例如，技术稳健性与公平性之间的权衡：追求高准确性可能导致对少数群体的偏见；准确性与透明度之间的权衡：高精度模型通常缺乏可解释性；公平性与数据治理之间的权衡：严格的数据治理政策可能限制对多样化数据集的访问，从而影响公平性；公平性与隐私之间的权衡：使用敏感属性来提高公平性可能会增加隐私泄露的风险；准确性与隐私之间的权衡：隐私保护措施可能会降低模型的准确性；隐私与透明度之间的权衡：提高透明度可能需要公开敏感信息；可持续性与透明度之间的权衡：复杂的解释方法会增加能源消耗；可持续性与数据治理之间的权衡：减少数据收集可能影响数据质量；问责制与透明度之间的权衡：全面的透明度可能难以实现问责制；人类能动性和监督与技术稳健性和公平性之间的权衡：稳健性和公平性措施可能会限制临床医生的自主性；人类能动性和监督与透明度之间的权衡：过多的信息可能会影响临床医生的决策。对于这些权衡，文章提出了相应的应对策略，例如采用混合方法、隐私保护技术、可解释性技术以及用户参与式设计等。文章还讨论了在医疗领域实际应用该框架时可能面临的挑战，例如算法规避、过度依赖AI以及AI决策的问责制等。文章强调了在整个AI生命周期中所有利益相关方持续参与的重要性，并指出了未来研究方向，例如将该框架扩展到生成式AI系统以及建立更全面的TAI评估框架。总之，这篇文章提供了一个全面的、可操作的框架，用于在医疗领域设计和部署可信赖的人工智能系统。该框架强调了多利益相关方参与的重要性，并为应对TAI原则之间的权衡取舍提供了有益的指导。它不仅对AI开发人员具有实际意义，也为医疗行业的利益相关各方提供了评估和要求AI系统可信赖特性的结构化方法，从而促进医疗人工智能技术的负责任和有效应用，最终改善医疗保健结果。然而，该框架的有效实施仍然依赖于持续的跨学科合作和经验验证。如需要《实施可信赖的医疗人工智能的设计框架：临床采用的需求、权衡与挑战》（英文，共51页），请在本微信公众号中赞赏（点喜欢或稀罕作者后按本公众号设定打赏）后，发来email地址索取。★ 每日鲜鸡汤 ★Never do tomorrow what you can do today. Procrastination is the thief of time. 勿将今日之事拖延至明朝，拖延乃时光之窃贼。早上好！
