Abstract B005: Designing ethically aligned AI to support palliative care in hematologic malignancies: Ethical considerations for equity and patient-centered care
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Patients with hematologic malignancies often face complex and unpredictable illnesses. Many undergo intense treatment near the end of life and may be referred to palliative care much later than they could have been. As artificial intelligence (AI) becomes more integrated into clinical workflows, there is growing hope that it could be utilized for the early identification of patients who might benefit from palliative care, especially in the context of disparities surrounding time of palliative care consultation. In this context—where decisions are sensitive, timing may be crucial and the intrinsic nature of the care is deeply personal—the application of AI calls for an intentional and ethical approach. The core of these concerns centers the principle of justice, especially for patients who are already underserved due to race, language, or access to care, and thus might've also been less likely to receive timely palliative care to begin with. This project proposes a framework for developing and implementing AI algorithms and tools that support human decision-making, and that are built with fairness, context, and compassion in mind. Drawing on research in oncology, ethics, and health disparities, the framework highlights several key elements: using a combination of clinical as well as structured and narrative data to better understand patient needs, correcting for known biases in data sets, and reevaluation through an iterative process. Rather than focusing on efficiency alone, the goal is to use AI to surface moments that might otherwise be missed—moments to ask, listen, and understand what matters most to each patient. Earlier, more thoughtful discussions about quality of life and goals of care can come down to a flag by an algorithm trained to predict when a patient may need it the most—especially for patients who might not always be heard. Citation Format: Wamia Siddiqui. Designing ethically aligned AI to support palliative care in hematologic malignancies: Ethical considerations for equity and patient-centered care [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference in Cancer Research: Artificial Intelligence and Machine Learning; 2025 Jul 10-12; Montreal, QC, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2025;31(13_Suppl):Abstract nr B005.
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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 | 0,040 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,011 |
| Communication savante | 0,012 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».