2024 / 01

Следующая статья
DOI: 10.24075/medet.2024.006

ОБЗОР

Этические проблемы внедрения искусственного интеллекта в здравоохранении

К. А. Кошечкин1, А. Л. Хохлов2
Информация об авторах

1 Первый Московский государственный медицинский университет имени И. М. Сеченова, Москва, Россия

2 Ярославский государственный медицинский университет, Ярославль, Россия

Для корреспонденции: Константин Александрович Кошечкин
Никитский бульвар, д. 13/1, оф. 504, г. Москва, 11999, Россия; ur.vonehces.ffats@a_k_nikhcehsok

Статья получена: 16.02.2024 Статья принята к печати: 02.03.2024 Опубликовано online: 31.03.2024
|
  1. Yang X, et al. Большая языковая модель для электронных медицинских карт. npj Digit. Med. Nature Publishing Group. 2022; 5(1): 1–9.
  2. Кошечкин К.А., Поликарпов А. В., Радзиевский Г. Цифровые технологии повышения эффективности фармакотерапии. Procedia Computer Science. 2018; 126.
  3. Медицина будущего: EMC внедряет в России прорывную технологию удаленной диагностики uMEDp. Режим доступа: [Электронный ресурс] URL: https://umedp.ru/press_releases/medicine_of_the_future_emc_introduces_in_russia_breakthrough_technology_for_remote_diagnostics.html (дата обращения: 30.05.2022).
  4. Шорк Н. Д. Искусственный интеллект и персонализированная медицина. Cancer Treatment and Research. Springer International Publishing. 2019; 178: 265–283.
  5. Кормильцын А. В., Лялик Ю. Динамическая интеграция электронных и персональных медицинских карт на блокчейне с поддержкой нескольких агентов для ситуативного повышения качества здравоохранения. SmartHealthCareToday. 2018.
  6. Lebedev, et al. Building a telemedicine system for monitoring the health status and supporting the social adaptation of children with autism spectrum disorders. Smart Innovation, Systems and Technologies. Springer Science and Business Media Deutschland Gmb H. 2019; 143: 287–294.
  7. Доннелли Д.-Л., Доннелли Д. Прежде всего, не навреди: правовые принципы, регулирующие будущее искусственного интеллекта в здравоохранении в Южной Африке. Potchefstroom Electron. Law J. North West University. 2022; 25(1): 1–43.
  8. Амиша и др. Обзор искусственного интеллекта в медицине. J. Fam. Med. Prim. care. Medknow. 2019; 8(7): 2328–2331.
  9. Циндымеев А., Кошечкин К., Лебедев Г. Научные подходы к цифровизации мониторинга ассортимента лекарственных средств с использованием искусственных нейронных сетей. Smart Innovation, Systems and Technologies. 2020;193.
  10. Ota N, et al. Концепция японской нормативно-правовой базы для новых медицинских изделий с часто изменяемым поведением. Clin. Transl. Sci. Wiley-Blackwell. 2020; 13(5): 877.
  11. De Araujo D, et al. Регулирование искусственного интеллекта в здравоохранении в Бразилии начинается с Общей защиты персональных данных. Law 2 AI regulation for health in Brazil LGPD DA e Aith FMA.
  12. Ван К. и др. Защита конфиденциальности при использовании искусственного интеллекта в здравоохранении: китайское регулирование в сравнительной перспективе. Healthc. 2022;10: 1878. Multidisciplinary Digital Publishing Institute. 2022; 10 (10): 1878.
  13. Bak M, et al. Вы не можете использовать ИИ в обоих направлениях: баланс между конфиденциальностью медицинских данных и справедливым доступом к ним. Front. Genet. Frontiers Media SA. 2022; 13: 1490.
  14. Сниечински И., Сегачян Д. Искусственный интеллект: совместное повествование о потенциальном использовании в педиатрической терапии стволовыми и иммунными клетками и регенеративной медицине. Transfus. Apher. Sci. Elsevier Ltd. 2018; 57(3): 422–424.
  15. Использование искусственного интеллекта и машинного обучения при разработке лекарственных и биологических препаратов. CDER CBER F.
  16. Текст GDPR на русском с комментариями и ссылками | GDPR-Text.com. Режим доступа: [Электронный ресурс] URL: https://gdpr-text.com/ru/ (дата обращения: 23.01.2023).
  17. Глобальная инициатива IEEE по этике в области искусственного интеллекта и автономных систем. Режим доступа: [Электронный ресурс] URL: https://standards.ieee.org/wp-content/uploads/import/documents/other/ead_executive_summary_russian_v1.pdf (дата обращения: 14.02.2024).
  18. Jonathon Phillips P, et al. Четыре принципа объяснимого искусственного интеллекта. Mark A. Przybocki.
  19. Siyal AA, et al. Применение технологии блокчейн в медицине и здравоохранении: вызовы и перспективы. Cryptography. MDPI AG. 2019; 3(1): 3.
  20. Griggs KN, et al. Блокчейн-система в здравоохранении, использующая смарт-контракты для безопасного автоматизированного удаленного мониторинга пациентов. J. Med. Syst. Springer New York LLC. 2018; 42(7): 130.
  21. Jarzabek G, Schucht P, Rzeczkowski L. Ориентированная на пациента и врача экосистема здравоохранения в специализированной медицине, разработанная на блокчейне. 2017.
  22. Bochenek T, et al. Системные меры, законодательные и организационные рамки, направленные на предотвращение или смягчение дефицита лекарств в 28 странах Европы и Западной Азии. Front. Pharmacol. Frontiers Media S. A. 2018; 8. DOI: 10.3389/fphar.2017.00942
  23. Efimenko M., Ignatev A., Koshechkin K. Review of medical image recognition technologies to detect melanomas using neural networks. BMC Bioinformatics. 2020; 21.
  24. Pouly M, et al. Искусственный интеллект в анализе изображений: основы и новые разработки. Hautarzt. Springer Medizin. 2020; 71(9): 660–668.
  25. Liu H., Crespo R. G., Martínez O. S. Повышение конфиденциальности и безопасности данных в приложениях здравоохранения с помощью концепций блокчейна и распределенного реестра. Healthcare. MDPI AG. 2020; 8 (3): 243.
  26. Робота-хирурга Da Vinci обвинили в убийстве женщины. Режим доступа: [Электронный ресурс] URL: https://naked-science.ru/community/929220 (дата обращения: 14.02.2024).