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      人工智能和意外发现(二)

      ------追溯责任?

      编辑:jiayi

      · AI与ChatGPT

      3轻松营救的责任

      虽然容易抢救的责任不是通常报告意外发现的基础,但它可以为回顾性使用NLP寻找可采取行动的意外发现提供伦理基础,这些意外发现没有恰当地沟通或没有导致后续治疗。哲学家彼得·辛格通过这个著名的思想实验描述了容易拯救的责任:

      “如果我走过一个浅池塘,看到一个孩子溺水了,我应该趟进去把孩子拉出来。这意味着我的衣服会被弄脏,但这无关紧要,而一个孩子的死亡可能是一件非常糟糕的事情。

      easy rescue的责任,是对rescue规则的一种细化,这是人们在救助面临可避免死亡的个体时所感到的一种紧迫性,具体地断言,当对某人实施某一行为的好处是显著的,而实施该行为的人所付出的代价是最小的,那么该人就应该实施该行为当我们看到一个孩子在一个浅池塘里溺水时,我们可以将这一责任应用于容易的救援,或者广泛地应用于任何我们可以以微不足道的代价为他人提供显著利益的情况。与溺水儿童的例子一样,使用NLP检查文档不需要花费太多的员工时间或财务资源。回顾性应用人工智能筛选既往患者的影像学检查是一项容易自动化的任务,其应用可能会改善患者对其医疗信息的获取,并保护患者健康。

      四、回顾性筛选、报告、跟踪的责任

      本文认为,为了便于抢救,放射科医师必须应用NLP对其数据库中的最新研究进行筛查、报告和随访。使用NLP处理意外发现可以增加另一个透明度,确保患者获得他们应该获得的所有信息。额外的努力可以消除沟通中断带来的影响,并可能有助于指导后续治疗和患者既往未接受的治疗。如果最初的经验表明,回顾性应用AI有助于改善患者的自主性和健康结局,同时支持放射科医师的有益和无害目标,那么继续这样做可能是合乎伦理的。基于该技术在目前的放射学报告中的良好效果,我们预计一些回顾性应用将是有用的,甚至可以挽救生命。

      在NLP出现之前,审阅过去的放射学报告是一项令人望而却步的负担,并且会破坏放射医师对当前患者的职责。技术人员或其他员工可能会运行NLP技术。伦理上的理由来自于NLP执行这些任务的容易程度。因此,为了便于抢救,要求放射科医师超越常规职责,回顾性应用NLP。

      在医师-患者职责和便于抢救的职责的背景下,应考虑放射科医师应用AI筛选既往报告中可采取行动的意外发现的时间。例如,报告他们在多年前解读的研究中遗漏的可采取行动的偶然发现,可能会排除放射科医师的行善责任,因为偶然发现可能已经发展为恶性肿瘤,已经给他们造成严重伤害。到那时,营救行动可能就没那么容易了。同样,在多年前解读的研究中,偶然发现可能排除了放射科医师的非有害责任,因为其中许多发现可能最终是良性的,现在报告这些发现可能会引起患者极大的焦虑。然而,筛查更近期的研究可能会有真正的好处,放射科医生可以确保患者得到他们需要的护理。

      五、责任的限制

      此外,如果“补救性”的后续治疗和沟通太耗时,并且会分散放射科医师对当前患者需求的注意力,那么可以说,回顾性检查将不再是简单抢救的职责。在较小或资源较少的中心,放射科医师可能会被患者的随访治疗请求和关于这些异常的转诊医师淹没,这可能会破坏他们对当前患者的职责。此外,如潮水般涌来的后续治疗请求有可能使转诊医师和医疗系统不堪重负。我们预计,与目前NLP所发现的意外发现总数相比,很少有遗漏的意外发现,假设大多数过去的意外发现被报告和随访。只有当我们采取的措施既不会带来不合理的成本,也不会造成大于利的伤害时,我们有责任在伦理上考虑之前的影像学检查。总之,如果资源成本不成比例地高,破坏了我们对当前患者的职责,放射科医师和医疗机构就没有义务对既往的影像学检查进行筛查。

      结论

      筛查、报告和跟进今天出现在我们工作站上的研究中有意义的偶然发现的责任,可能与筛查、报告和跟进我们数据库中休眠的以前研究的偶然发现的责任相同。使用NLP可以使旧的影像学报告更容易被遗漏,使患者获益。由于放射科实体可以轻松地运行AI扫描最近的报告,放射科医师应该有责任这样做。然而,我们承认,放射科医师回顾过去的责任是有限度的,而且决不能分散我们对当前患者的责任。

      来源:https://journals.library.columbia.edu/index.php/bioethics/article/view/10629

      https://doi.org/10.52214/vib.v9i.10629

       

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