Notice bibliographique
Résumé
Abstract Respect for patient autonomy and data privacy is generally accepted as one of the foundational Western bioethical values. Nonetheless, as our society embraces expanding forms of personal and health monitoring, particularly in the context of an aging population and the increasing prevalence of chronic diseases, questions abound how artificial intelligence (AI) may change the way we define or understand what it means to live a free and healthy life. Drawing on different use cases of AI health monitoring, this book explores the socio-relational contexts that frame the promotion of AI health monitoring, as well as the potential consequences of such monitoring for people’s autonomy. It argues that the evaluation, design, and implementation of AI health monitoring should be guided by a relational conception of autonomy, which addresses both people’s capacity to exercise their agency and broader issues of power asymmetry and social justice. It explores how interpersonal and socio-systemic conditions shape the cultural meanings of personal responsibility, healthy living/aging, trust, and caregiving. These norms in turn structure the ethical space within which expectations regarding predictive analytics, risk tolerance, privacy, self-care, and trust relationships are expressed. Through an analysis of home health monitoring for older and disabled adults, direct-to-consumer health monitoring devices, and medication adherence monitoring, this book proposes ethical strategies at both the professional and systemic levels that can help preserve and promote people’s relational autonomy in the digital era.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,047 | 0,022 |
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 ».