BRIDGING REGULATORY GAPS IN DIRECT-TO-CONSUMER HEALTH MONITORING TECHNOLOGIES FOR OLDER ADULTS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This presentation explores unique ethical concerns that result from regulatory gaps in direct-to-consumer (DTC) AI health monitoring platforms, with a focus on the current landscape in the United States. Many older adults have multiple co-morbidities and are increasingly encouraged or even expected to continuously monitor their health, including by AI-powered predictive digital technologies. Some medically oriented AI-based algorithms can seek and receive regulatory approval as a medical device. Nonetheless, a much larger category of DTC AI health platforms includes wellness technologies that are not subjected to regulatory scrutiny or approval, even when many unregulated devices collect similar types of data as medical devices and vast amounts of health-related and personal information, blurring the line between medical and commercial data and products. Older adults are generally more risk averse and have limited digital, medical, and statistical literacy, and may also experience cognitive impairments. Enthusiasts often cite the potential of DTC health monitoring technologies to democratize health information and users’ well-being. However, the lack of governance for DTC applications raises unique and intersecting ethical concerns for the field of gerontology, particular around barriers for informed consent, lack of validation for product safety and clinical value, perpetuation of infantilization, non-transparent practices of data sharing, and potential impact of these technologies on familial care relationships and formal health care delivery. This presentation concludes with recommendations for regulatory considerations to uphold monitored older adults’ agency and well-being.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,136 | 0,258 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,009 |
| Communication savante | 0,016 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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 ».