چالش ها و ملاحظات اخلاقی

الف) سوگیری الگوریتمی:

داده های آموزشی ناقص یا نابرابر و نتایج ناعادلانه برای گروه های خاص.

نیاز به استفاده از داده های متنوع و نماینده همه جمعیت ها.

ب) حریم خصوصی و امنیت داده ها:

رمزگذاری داده ها، کنترل دسترسی، و رعایت مقررات حفاظت از اطلاعات (مثل GDPR).

ضرورت رضایت آگاهانه افراد برای استفاده از داده های سلامت.

ج) شفافیت و پاسخگویی:

الگوریتم های AI باید قابل تفسیر باشند تا کاربران و تنظیم گران بتوانند تصمیمات را بررسی کنند.

نیاز به ممیزی های مستقل برای اطمینان از عملکرد منصفانه وجود دارد.

د) وابستگی بیش از حد به AI:

هوش مصنوعی باید به عنوان ابزار کمکی برای متخصصان سلامت عمل کند، نه جایگزین آنها.

روندهای آینده

الف) ادغام IoT و AI:

استفاده از دستگاه های پوشیدنی و حسگرها برای جمع آوری داده های سلامت در زمان واقعی.

مثال: ردیابی فعالیت بدنی و سطح استرس افراد.

ب) پیشرفت در مدل های زبانی بزرگ (LLM):

بهبود تشخیص بیماریها از طریق تحلیل سوابق پزشکی و تحقیقات بالینی.

ج) تحقیقات در سلامت رفتاری و روانی:

استفاده از AI برای شناسایی ریسکهای سلامت روان و ارائه مداخلات شخصی سازی شده.

د) قانون و مقررات گذاری مسئولانه:

توسعه چارچوب های قانونی برای استفاده اخلاقی از AI در سلامت عمومی.

نکات کلیدی

هوش مصنوعی می تواند کارایی سیستم های سلامت را بهبود بخشد، اما نیازمند هماهنگی با اصول اخلاقی و مشارکت انسانی است.

آموزش نیروی کار و سرمایه گذاری در زیرساخت های داده از الزامات اصلی برای پیاده سازی موفق AI است.

همکاری بین دولت ها، سازمان های بهداشتی، و توسعه دهندگان AI برای دستیابی به نتایج پایدار ضروری است.

زکیه خرمکی (دانشجوی دکترای آموزش بهداشت و ارتقای سلامت )