Ethical Use of Electronic Health Record Data and Artificial Intelligence: Recommendations of the Primary Care Informatics Working Group of the International Medical Informatics Association
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To create practical recommendations for the curation of routinely collected health data and artificial intelligence (AI) in primary care with a focus on ensuring their ethical use. METHODS: We defined data curation as the process of management of data throughout its lifecycle to ensure it can be used into the future. We used a literature review and Delphi exercises to capture insights from the Primary Care Informatics Working Group (PCIWG) of the International Medical Informatics Association (IMIA). RESULTS: We created six recommendations: (1) Ensure consent and formal process to govern access and sharing throughout the data life cycle; (2) Sustainable data creation/collection requires trust and permission; (3) Pay attention to Extract-Transform-Load (ETL) processes as they may have unrecognised risks; (4) Integrate data governance and data quality management to support clinical practice in integrated care systems; (5) Recognise the need for new processes to address the ethical issues arising from AI in primary care; (6) Apply an ethical framework mapped to the data life cycle, including an assessment of data quality to achieve effective data curation. CONCLUSIONS: The ethical use of data needs to be integrated within the curation process, hence running throughout the data lifecycle. Current information systems may not fully detect the risks associated with ETL and AI; they need careful scrutiny. With distributed integrated care systems where data are often used remote from documentation, harmonised data quality assessment, management, and governance is important. These recommendations should help maintain trust and connectedness in contemporary information systems and planned developments.
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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 | 0,461 | 0,444 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,035 |
| Communication savante | 0,028 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,013 | 0,030 |
| Intégrité de la recherche | 0,041 | 0,045 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».