基于“医患信任”理论的医疗AI可信度问题的探讨

发布时间：2021-08-08 04:26

　　21世纪以来,人工智能技术在医疗领域中得到了广泛的应用,其在疾病预测方面显示出超出人类医生的精准和高效。然而,由于尚不清楚人工智能系统内部的工作原理,这种精准预测是如何实现的仍然无法解释。这被称为人工智能的"黑箱问题"。"黑箱问题"引发了人们对于人工智能"不透明性"的担忧,进而对其可信度提出了质疑。面对质疑,一种观点认为,对于"黑箱"的担忧并无必要。这种观点的持有者往往强调,很多时候,人类医生是凭着直觉和经验在为病人做诊断,而这些直觉和经验连他们自己也很难解释清楚。既然我们能够信任人类医生,也应该信任人工智能。基于信任理论,从医患信任的角度来回应上述观点,尝试论证,医患信任和患者对于医疗人工智能的信任,这两种信任的基础完全不同,不具有可比性。 

【文章来源】：工程研究-跨学科视野中的工程. 2020,12(03)

【文章页数】：8 页

【文章目录】：
1 医疗AI的发展及其可信度问题
2“信任”与“医患信任”
3“医患信任”及其与医疗AI可信度的关系
4 高精确性为医疗AI可信度带来的风险
5 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]从人工智能难题反思AI伦理原则[J]. 杨庆峰.  哲学分析. 2020(02)
[2]人工智能在健康产业应用中的伦理问题分析[J]. 潘若琳,郑秋莹.  中国医学伦理学. 2019(12)
[3]人工智能算法黑箱的法律规制——以智能投顾为例展开[J]. 徐凤.  东方法学. 2019(06)



本文编号：3329223