自适应AI大量利用大型语言模型（LLM）来模仿人类的理性和沟通方式，有时甚至更为高效。在美国，FDA已经关注到了近期AI技术的爆发式增长。在我们的第一篇文章中，我们讨论了围绕这些技术的FDA监管考虑。
然而，关于患者健康数据、安全和隐私的伦理问题也增加了这些设备设计和开发的复杂性。本文将重点关注这些问题。其中最令人担忧的是夸大研究偏差和对患者安全及隐私构成威胁。
夸大研究偏差的风险
自适应AI系统存在放大研究偏差的固有风险。如果语言模型训练的数据不能充分代表未被充分代表的群体，可能会导致推理错误，进一步强化现有的刻板印象。斯坦福大学医学院的AI伦理和政策研究员Artem Trotsyuk博士专门评估AI在生物医学中的意外后果，并制定策略以减轻这些后果。据Trotsyuk称，这一潜在问题可以通过积极地让社区和利益相关者参与AI研究和实施过程来有效解决。这可以整合那些直接受技术影响的价值观、需求和关切，从而创建一个更加公平的工具，服务于更广泛的需求。通过这样做，我们还可以确保AI开发更具代表性，减少强化偏见的风险，促进医疗领域的公平结果。
医生自主权的潜在减少
耶鲁跨学科生物伦理中心技术与伦理工作组主席Joseph Carvalko（BSEE，JD）提出了AI在医疗保健中角色演变的一个重要问题。他建议，医生的自主权或决策责任可能会转移到AI系统上。在这种情况下，医生可能发现自己因基于最新技术进步而推翻机器的决定而面临法律责任。这引发了一个关键的伦理问题：人类是否应对AI系统的决策负责？这一观点引发了关于责任的复杂伦理、法律和社会辩论，在AI在决策中扮演越来越重要角色的世界里，谁或什么应该承担责任变得模糊不清。随着AI在医疗决策中发挥更大的作用，解决这个问题对于确保医疗领域的问责制、透明度和伦理完整性至关重要。
患者保密的风险
个人可识别信息（PII）从患者数据中推断出来（例如通过邮政编码）时，会带来重大的隐私问题。这些信息可能会泄露患者隐私，引发关于数据隐私和安全性的伦理关切。为了解决这些问题，必须严格遵守规范和标准，包括强大的多因素认证、通过精心设计的审批矩阵进行访问控制、敏感数据和传输的加密。此外，确保数据集中的相关结构准确反映实际人口数据对于做出精确预测和推断至关重要。保护患者健康数据一直是医疗保健行业的关键问题，但随着先进技术的集成，尤其是在处理大量敏感数据的医疗设备组织中，这一点变得更加重要。通过实施这些措施，医疗设备组织可以增强数据隐私，保护患者保密，维护患者和利益相关者的信任和信心。
存储临床数据的AI系统被黑客攻击的风险
AI技术在医疗领域的应用不仅用于改进临床数据管理系统，还与存储机密临床数据密切相关。将此类数据集中存储在一个位置时，需要一个健全的基础设施来确保这些信息的安全加密。为了主动应对这些挑战，必须实施一个能够迅速响应新问题的反应框架，同时平衡访问限制以防止滥用。在各种建议中，测量和减轻数据偏差的做法有助于确保公平和公正的AI结果。此外，纳入特定设计功能，如环境智能系统中的面部模糊，可以增强隐私保护，防止未经授权的数据访问。通过采取这些主动措施，我们可以更好地管理和保护收集到的数据，降低滥用风险，维护AI技术的完整性和可信度。
结论
随着自适应AI的重大突破，所有利益相关者都负有确保这项变革技术负责任和伦理使用的共同责任。自适应AI有潜力革命化各个行业，改善我们生活的许多方面。为了利用这些潜力，监管机构如FDA已提出监管框架来管理医疗产品中的AI应用。2019年，FDA重点关注了AI/机器学习基础软件的全生命周期方法，强调确保这些创新的安全性和有效性的重要性。然而，权力越大，责任越大。
开发者、研究人员、政策制定者和用户必须合作，建立明确的指南、伦理标准和治理框架，以防止潜在滥用，保护数据隐私，促进公平访问和受益。他们还必须认识到自己在确保自适应AI的伦理开发和部署中的角色，使其能够安全和负责任地实施。研究人员和思想领袖对研究偏差、患者隐私和研究及政府层面的尽职调查中的潜在差距表示关切。在研究界，AI系统必须内置保障措施，例如数据收集中的限制循环，旨在减轻偏差并确保伦理使用。
任何突破性技术一样，自适应AI的巨大威力伴随着深远的责任。通过所有利益相关者——开发者、研究人员、监管机构和用户——的合作，我们可以充分利用自适应AI的全部潜力，同时最小化风险，保护患者隐私，确保其负责任和有益地融入社会。通过主动努力，我们可以促进负责任的创新，使自适应AI能够安全和伦理地提升我们的生活和公共服务。
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