Developing a Medical AI Ethics Framework: Integrating Ethical Principles with Healthcare Applications Using Topic Modelling
Notice bibliographique
Résumé
Addressing ethical challenges in medical AI applications and promoting responsible AI practices in healthcare necessitates a medical AI ethics framework.This thesis bridges a gap in AI ethics literature by developing such a framework, integrating ethical themes with a code of ethics.Drawing on engineering ethics principles, it employs topic modeling to synthesize findings from both medical and AI ethics literature.The resulting framework outlines a step-by-step process for tailoring a code of ethics to specific fields.The ten-step research method includes problem description, statement extraction, topic modelling, topic definition, framework development, and expert feedback.Key contributions are the medical AI ethics framework, a methodological approach for developing conceptual frameworks, an application of engineering ethics principles, topic modelling, and ChatGPT.This framework can guide practitioners, researchers, and policymakers in addressing ethical concerns in medical AI applications. Artificial intelligence (AI)Artificial intelligence is the automation of cognition.Automation is often used to describe technology applications where human input is minimized.Cognition means "to know." Artificial intelligence systemsArtificial Intelligence Systems are smart machines that simulate human intelligence and can perform tasks that will otherwise require human intelligence. AssertionAssertions are positive statements or declarations typically supported by evidence, deduction, or reasoning.Assertions are not necessarily factually correct. ChatGPTChatGPT is a large language model that uses deep learning and a massive dataset of text to complete a variety of natural language processing tasks. Conceptual frameworkConceptual framework is a broad and abstract structure or theory that provides a general understanding of a particular subject.It serves as a guide for thinking about a topic and provides a basis for making decisions and taking actions.rights, obligations, benefits to society, fairness, or moral principle (Oliveira, 2019;Lowy, 1997). GovernanceGovernance reflects the relationships between government and business actors.This relationship often requires engineering where social, political, ethical, and legal dynamics converge. Grey literatureGrey literature describes knowledge artefacts that are not the product of peer-review processes that characterize publication in academic journals (Adams et al., 2017, p. 433).Grey literature includes information that is produced outside of the formal academic or scientific publishing channels.It can include reports, policy literature, proposals, working papers, government papers and so on (Lawrence et al., 2014). MechanismsMechanism is a combination of steps that can ensure compliance to a set of principles, policies, regulations, or law. RegulationRegulation is the "promulgation of an authoritative set of rules, accompanied by some mechanism for monitoring and promoting compliance with these rules" (Koop and Lodge, 2017, p. 3)
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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 | 0,057 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,010 |
| Communication savante | 0,013 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».