LegközelebbKövetkező útmutató
Amikor a terápiás kliensek mesterséges intelligencia chatbotokat használnak
Társadalom
Társadalom ÚTMUTATÓ
Amikor egy orvos mesterséges intelligenciát használ, és a beteget megsértik, az amerikai bíróságok általában a közönséges orvosi hanyagságról szóló törvények alapján ítélik meg a felelősséget.
A kérdés az, hogy a klinikus megfelel-e az ellátás színvonalának, vagyis mit tenne egy ésszerű klinikus hasonló körülmények között. Az AI-eszköz önmagában nem alperes. Előfordulhat, hogy az orvos, és néha a kórház vagy a szoftverfejlesztő felelős, így az, hogy a klinikusok hogyan követik, felülbírálják és dokumentálják a mesterséges intelligencia tanácsait, befolyásolja jogi kitettségüket. Ez az útmutató az általános elveket ismerteti, és nem jogi tanács.
Az Egyesült Államokban az orvosi műhiba miatti követelések általában négy elemet követelnek meg: a beteggel szembeni kötelesség, az ellátási színvonal megsértése, a jogsértés és a sérülés közötti ok-okozati összefüggés és a kártérítés. Az ellátás színvonala nincs egy helyre írva. Jellemzően szakértői vallomások, szakmai irányelvek és bevett gyakorlat alapján alakul ki, és az orvostudomány változásával változik. Egy széles körben idézett 2019-es JAMA elemzésben W. Nicholson Price, Sara Gerke és I. Glenn Cohen bemutatta, hogy a jelenlegi törvény hogyan kezeli az AI-tanácsokat. Amikor egy mesterséges intelligencia standard ellátást javasol, és az orvos követi azt, az orvos általában védett. A legkockázatosabb eset egy mesterséges intelligencia ajánlás betartása, amely eltér a szokásos ellátástól, amikor a beteget megsértik. A helyes, de nem szabványos mesterségesintelligencia-javaslat elutasítása ma általában védhető, mert az orvos az elfogadott gyakorlaton belül maradt. A szerzők megjegyezték, hogy ez arra készteti a klinikusokat, hogy a mesterséges intelligenciát elsősorban annak megerősítésére használják, hogy mit tennének egyébként. Ahogy az AI-eszközök az elfogadott gyakorlat részévé válnak, használatuk figyelmen kívül hagyása vagy elmulasztása már maga is jogsértésnek tűnhet. Más felek is felelősek lehetnek. A kórházak helyettes felelősséget vállalhatnak az alkalmazottakért, és vállalati hanyagságokkal szembesülhetnek azzal kapcsolatban, hogy hogyan választják ki, érvényesítik és képezik a személyzetet az eszközökre. A fejlesztők termékfelelősségi követelésekkel szembesülhetnek, de ezeket nehezebb megnyerni. A bíróságok a szoftvert gyakran szolgáltatásként, nem pedig termékként kezelték, és a tanult közvetítői elképzelés szerint a klinikus az eszköz és a páciens között áll. Két tévhit gyakori. Az első az, hogy az FDA engedélye védi az orvost. Az 510(k) útvonalon való áthaladás általában nem akadályozza meg az állami hanyagságra vonatkozó állításokat, és nem határozza meg az ellátás színvonalát. A második az, hogy az eladó vállalja a kockázatot. A szerződések gyakran áthárítják a felelősséget az egészségügyi rendszerre. Kevés bírósági határozat foglalkozik közvetlenül a klinikai MI-vel, és az eredmények államonként és országonként eltérőek.
A katasztrofális és a mindennapi mesterséges intelligencia okozta károk egyaránt attól függnek, hogy ki érti a kockázatokat, és ki tud cselekedni.
A közéleti és szakmai műveltség határozza meg, hogy politikailag lehetséges-e az erős biztonsági politika.
A világos magyarázatok csökkentik a hírverés, a laboratóriumi PR és a homályos etikai színház általi elkapását.
A klinikai MI-vel kapcsolatos esetjog továbbra is csekély, ezért a mai elemzések nagy része az általános hanyagságból és a termékfelelősségből ered. Az Egyesült Államok egyes államai megkezdték a nyilvánosságra hozatalt, ha generatív mesterséges intelligenciát használnak bizonyos betegek kommunikációjában. A szövetségi diszkriminációmentességi szabályok mostantól elvárják a lefedett egészségügyi szervezetektől, hogy ésszerű erőfeszítéseket tegyenek a klinikai döntéstámogató eszközökből származó diszkriminációs kockázatok azonosítása és csökkentése érdekében. A szakmai társaságok olyan útmutatásokat tesznek közzé, amelyek befolyásolhatják, hogy a bíróságok mit tekintenek ésszerű gyakorlatnak. Ahogy a validált eszközök rutinszerűvé válnak olyan szakterületeken, mint a radiológia, az ellátás színvonala a használatuk elvárása felé tolódhat el, ami ismét megváltoztatná a felelősségi képet.
Egy radiológus elveti az MI-jelzőt egy finom tüdőgöbön, anélkül, hogy észrevenné, miért. Egy évvel később a beteg előrehaladott rákja van, és a felperes azt állítja, hogy a rendszernaplókban látható zászló figyelmeztette a radiológust.
A sürgősségi orvos a szepszis modell alacsony kockázatú pontszámára támaszkodik, és elbocsátja a beteget, akinek életjelei rendellenesek. A jogi kérdés az, hogy a teljes klinikai kép alapján egy ésszerű orvos támaszkodott volna-e erre a pontszámra.
Egy kórház leromlási modellt alkalmaz helyi validálás vagy a személyzet képzése nélkül. Az elmulasztott állapotromlást követően a felperes bepereli a kórházat hanyag végrehajtás miatt, valamint a kezelő klinikusokat.
A klinikus aláír egy feljegyzést, amelyet egy környezeti mesterséges intelligencia leíró írt, amely rögzíti a soha meg nem történt vizsgálati eredményt. Az aláírt cédula az orvos felelőssége, és sértheti az ő hitelességét a perben.
Az egzisztenciális kockázat sci-fiként való kezelése, miközben a képesség összetett.
Zavaros felületi termékbiztonság a nagy autonómia melletti igazítással.
A nem angol nyelvű és nem szakértő közönségnek csak rossz minőségű forrásokat kell hagynia.
Különítse el a termékkárok, a visszaélések és az ellenőrzés elvesztésének/hibás beállításának kockázatait.
Kérdezd meg, milyen bizonyítékok változtatnák meg az idővonalakról és a súlyosságról alkotott nézetedet.
Részesítse előnyben az elsődleges forrásokat és a konkrét értékeléseket a marketinges állításokkal szemben.
Határozzon meg egy cselekvési utat: karrier, politika, finanszírozás vagy készségek – nem csak a tudatosság.
Free newsletter
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
Ha egy orvos mesterséges intelligenciát használ, és a beteget megsértik, az Egyesült Államok bíróságai általában az orvosi hanyagságról szóló szokásos törvények alapján ítélik meg a felelősséget. A kérdés az, hogy a klinikus megfelel-e az ellátás színvonalának, vagyis mit tenne egy ésszerű klinikus hasonló körülmények között. Az AI-eszköz önmagában nem alperes. Előfordulhat, hogy az orvos, és néha a kórház vagy a szoftverfejlesztő felelős, így az, hogy a klinikusok hogyan követik, felülbírálják és dokumentálják a mesterséges intelligencia tanácsait, befolyásolja jogi kitettségüket. Ez az útmutató az általános elveket ismerteti, és nem jogi tanács.
A visszaélés a hanyagság egyik formája. A felperesnek bizonyítania kell kötelességét, kötelezettségszegését, okozati összefüggését és kárát.
A jelenlegi törvény az ellátás színvonalával ellentétes magatartást mér, ezért a mesterséges intelligencia tanácsára ettől való eltérés a legveszélyesebb álláspont.
A naplókat peres úton lehet kérni. Az egyet nem értés dokumentált okát könnyebb megvédeni, mint a csendes elbocsátást.
Az engedély az eszköz marketingjéről beszél, nem pedig arról, hogy a klinikus ésszerűen használta-e azt egy adott beteg számára.
A kórházak felelősséget vállalhatnak saját intézményi kudarcaikért, valamint az alkalmazottakért is.
Tanulj tovább
További útmutatók készültek ehhez a témához
LegközelebbKövetkező útmutató
Amikor a terápiás kliensek mesterséges intelligencia chatbotokat használnak
Társadalom