Ethical concerns around use of artificial intelligence in health care research from the perspective of patients with meningioma, caregivers and health care providers: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As artificial intelligence (AI) approaches in research increase and AI becomes more integrated into medicine, there is a need to understand perspectives from members of the Canadian public and medical community. The aim of this project was to investigate current perspectives on ethical issues surrounding AI in health care. METHODS: In this qualitative study, adult patients with meningioma and their caregivers were recruited consecutively (August 2018-February 2019) from a neurosurgical clinic in Toronto. Health care providers caring for these patients were recruited through snowball sampling. Based on a nonsystematic literature search, we constructed 3 vignettes that sought participants' views on hypothetical issues surrounding potential AI applications in health care. The vignettes were presented to participants in interviews, which lasted 15-45 minutes. Responses were transcribed and coded for concepts, frequency of response types and larger concepts emerging from the interview. RESULTS: We interviewed 30 participants: 18 patients, 7 caregivers and 5 health care providers. For each question, a variable number of responses were recorded. The majority of participants endorsed nonconsented use of health data but advocated for disclosure and transparency. Few patients and caregivers felt that allocation of health resources should be done via computerized output, and a majority stated that it was inappropriate to delegate such decisions to a computer. Almost all participants felt that selling health data should be prohibited, and a minority stated that less privacy is acceptable for the goal of improving health. Certain caveats were identified, including the desire for deidentification of data and use within trusted institutions. INTERPRETATION: In this preliminary study, patients and caregivers reported a mixture of hopefulness and concern around the use of AI in health care research, whereas providers were generally more skeptical. These findings provide a point of departure for institutions adopting health AI solutions to consider the ethical implications of this work by understanding stakeholders' perspectives.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,059 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,021 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».