Code of ethics for the use of artificial intelligence in the Russian Federation healthcare
Notice bibliographique
Résumé
The article discusses the process of development and approval of the first Code of Ethics of Artificial Intelligence (AI) application in the Russian Federation Healthcare. Against the backdrop of the active integration of AI technologies into medical practice (39 relevant medical devices have been registered), the emphasis is placed on the importance of establishing ethical standards that ensure the protection of patients' rights, increasing trust in technologies, and standardization processes. International approaches to AI ethics in healthcare (EU, USA, UK, Canada, Australia, China, India) are analyzed and the need to harmonize the domestic code with international initiatives is outlined. The stages of development of the document, in which employees of specialized departments of the Ministry of Health of Russia, chief freelance specialists and experts took part, as well as the structure and main provisions of the approved version of the Code are presented. The key principles emphasized include transparency, confidentiality, fairness, limited autonomy, oversight, and accountability of AI systems. The final version of the document was published in March 2025 on the Unified State Information System in Healthcare (EGISZ) portal after approval by the Interdepartmental Working Group under the Russian Ministry of Health. The Code is intended to serve as a foundation for the sustainable and safe implementation of AI in Russia's healthcare system.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».