Responsible Adoption of Artificial Intelligence (AI) in Pharmacy Practice: Perspectives of Regulators in Canada and the United States
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Use of Artificial Intelligence (AI) is proliferating in society and in pharmacy practice. For some, this represents a great advancement that will enhance effectiveness and efficiency of health care. For others, it is an existential risk that will worsen inequalities, lead to deskilling of the workforce, and spiral beyond the comprehension or control of humans. Human-in-the-loop (HiL) vs. human-out-of-the loop (HoL) AI have different potential risks and challenges that raise questions regarding patient safety. Defining principles for responsible adoption of AI in pharmacy practice will be an important safeguard for both patients and the profession. METHODS: Semi-structured interviews with 12 pharmacy regulators from across Canada and the United States were undertaken, with informed consent. Constant comparative data analysis using nVivo v15 was used to identify common themes. The COREQ framework was applied to assure quality of research processes used. RESULTS: Pharmacy regulators highlighted the value of a principles-based, rather than rules-based, approach to AI. Core principles related to transparency, redundancy, audit and feedback, quality assurance, privacy/data security, alignment with codes of ethics, and interoperability were identified. There was limited consensus on the role of consent and choice as principles to be considered. CONCLUSIONS: The role of regulation in shaping responsible adoption of AI in pharmacy will be significant. This study highlighted a series of agreed-upon principles but also identified lack of consensus with respect to how consent and choice could be operationalized in pharmacy practice.
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 | 0,057 | 0,093 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,047 | 0,030 |
| Communication savante | 0,021 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».