Legal concerns in health-related artificial intelligence: a scoping review protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medical innovations offer tremendous hope. Yet, similar innovations in governance (law, policy, ethics) are likely necessary if society is to realize medical innovations' fruits and avoid their pitfalls. As innovations in artificial intelligence (AI) advance at a rapid pace, scholars across multiple disciplines are articulating concerns in health-related AI that likely require legal responses to ensure the requisite balance. These scholarly perspectives may provide critical insights into the most pressing challenges that will help shape and advance future regulatory reforms. Yet, to the best of our knowledge, there is no comprehensive summary of the literature examining legal concerns in relation to health-related AI. We thus aim to summarize and map the literature examining legal concerns in health-related AI using a scoping review approach. METHODS: The scoping review framework developed by (J Soc Res Methodol 8:19-32, 2005) and extended by (Implement Sci 5:69, 2010) and the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis extension for scoping reviews (PRISMA-ScR) guided our protocol development. In close consultation with trained librarians, we will develop a highly sensitive search for MEDLINE® (OVID) and adapt it for multiple databases designed to comprehensively capture texts in law, medicine, nursing, pharmacy, other healthcare professions (e.g., dentistry, nutrition), public health, computer science, and engineering. English- and French-language records will be included if they examine health-related AI, describe or prioritize a legal concern in health-related AI or propose a solution thereto, and were published in 2012 or later. Eligibility assessment will be conducted independently and in duplicate at all review stages. Coded data will be analyzed along themes and stratified across discipline-specific literatures. DISCUSSION: This first-of-its-kind scoping review will summarize available literature examining, documenting, or prioritizing legal concerns in health-related AI to advance law and policy reform(s). The review may also reveal discipline-specific concerns, priorities, and proposed solutions to the concerns. It will thereby identify priority areas that should be the focus of future reforms and regulatory options available to stakeholders in reform processes. TRIAL REGISTRATION: This protocol was submitted to the Open Science Foundation registration database. See https://osf.io/zav7w .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Protocole Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | high |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Protocole Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Revue systématique | high |
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 | 0,165 | 0,147 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,008 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,070 | 0,016 |
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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».