Bioethical challenges and artificial intelligence, focus Quebec/France
Notice bibliographique
Résumé
The authors discuss the potential benefits of AI for the healthcare system. To do this, they consider the importance of ensuring the confidentiality of medical data, maintaining a patient-doctor relationship imbued with humanity, as well as liability remedies specific to stemming the potential abuses of AI. In the healthcare sector, both in France and in Canada, AI is expected to be a tool for transforming and democratising healthcare by improving its quality, safety and effectiveness. We therefore need to analyse the legal framework in place to ensure that these objectives are met. The question is addressed on the basis of a study of the rules through the diversity of their conception, their implementation by the courts (case law) and their analysis by the authors making up the doctrine. The authors discuss the potential benefits of AI for the healthcare system. To do this, they consider the importance of ensuring the confidentiality of medical data, maintaining a patient-doctor relationship imbued with humanity, as well as liability remedies specific to stemming the potential abuses of AI. While the regulations applicable to AI are considered to be relevant and appropriate for taking account of the various issues, particularly in terms of privacy and liability, it will be necessary to remain attentive to their implementation in order to ensure that the objectives are effectively achieved.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».