Stakeholder perspectives on ethical and trustworthy voice AI in health care
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Voice as a health biomarker using artificial intelligence (AI) is gaining momentum in research. The noninvasiveness of voice data collection through accessible technology (such as smartphones, telehealth, and ambient recordings) or within clinical contexts means voice AI may help address health disparities and promote the inclusion of marginalized communities. However, the development of AI-ready voice datasets free from bias and discrimination is a complex task. The objective of this study is to better understand the perspectives of engaged and interested stakeholders regarding ethical and trustworthy voice AI, to inform both further ethical inquiry and technology innovation. Methods: A questionnaire was administered to voice AI experts, clinicians, scholars, patients, trainees, and policy-makers who participated at the 2023 Voice AI Symposium organized by the Bridge2AI-Voice AI Consortium. The survey used a mix of Likert scale, ranking and open-ended questions. A total of 27 stakeholders participated in the study. Results: The main results of the study are the identification of priorities in terms of ethical issues, an initial definition of ethically sourced data for voice AI, insights into the use of synthetic voice data, and proposals for acting on the trustworthiness of voice AI. The study shows a diversity of perspectives and adds nuance to the planning and development of ethical and trustworthy voice AI. Conclusions: This study represents the first stakeholder survey related to voice as a biomarker of health published to date. This study sheds light on the critical importance of ethics and trustworthiness in the development of voice AI technologies for health applications.
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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 | 0,276 | 0,273 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,036 |
| Communication savante | 0,017 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,014 |
| 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 ».