Naming and Diffusing the <i>Understanding Objection </i>in Healthcare Artificial Intelligence
Notice bibliographique
Résumé
Informed consent is often argued to be one of the more significant potential problems for the implementation and widespread onboarding of artificial intelligence (AI) and machine learning in healthcare decision-making. This is because of the concern revolving around whether, and to what degree, patients can understand what contributes to the decision-making process when an algorithm is involved. In this paper, I address what I call the Understanding Objection, which is the idea that AI systems will cause problems for the informational criteria involved in proper informed consent. I demonstrate that collaboration with clinicians in a human-in-the-loop partnership can alleviate these concerns around understanding, regardless how one conceptualizes the scope of understanding. Importantly, I argue that the human clinicians must be the second reader in the partnership to avoid institutional deference to the machine and best promote clinicians as the experts in the process.
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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 | 0,212 | 0,170 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,148 |
| Communication savante | 0,031 | 0,041 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,028 |
| Intégrité de la recherche | 0,032 | 0,030 |
| 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 ».