ETHICAL CONSIDERATIONS OF USING MACHINE LEARNING FOR DECISION SUPPORT IN OCCUPATIONAL PHYSICAL THERAPY:: A NARRATIVE LITERATURE STUDY AND ETHICAL DELIBERATION.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract for World Physiotherapy Congress 2021Title Ethical Considerations of Using Machine Learning for Decision Support in Occupational Physical Therapy: a narrative literature study and ethical deliberation. Authors Marianne W. M. C. Six Dijkstra1,4,7 · Egbert Siebrand2 · Steven Dorrestijn2 · Etto L. Salomons3 ·Michiel F. Reneman4 · Frits G. J. Oosterveld1 · Remko Soer1,5 · Douglas P. Gross6 · Hendrik J. Bieleman1 Presenter and contactName: Marianne W. M. C. Six DijkstraEmail: w.m.c.sixdijkstra@saxion.nlAdres: School of Health, Saxion University of Applied Sciences/AGZ, M.H. Tromplaan 28, 7500 KB, Enschede, The NetherlandsTel: +31(0)612379329 1 School of Health, Saxion University of AppliedSciences, Enschede, The Netherlands2 Research Group Ethics & Technology, Saxion Universityof Applied Sciences, Enschede, The Netherlands3 School of Ambient Intelligence, Saxion Universityof Applied Sciences, Enschede, The Netherlands4 Department of Rehabilitation Medicine, University MedicalCenter Groningen, University of Groningen, Groningen,The Netherlands5 University Medical Center Groningen, Pain Centre,University of Groningen, Groningen, The Netherlands6 Department of Physical Therapy, University of Alberta,Edmonton, Canada7 University of Groningen, Groningen, The Netherlands Funding This study was funded by Netherlands Organisation for Scientific Research (NWO) (023.011.076) and Saxion University of Applied Sciences in The Netherlands. The funding source had no involvementin study design, data collection, analysis or interpretation, in the writing of the report, or the decision to submit the article for publication.Ethical approvalThis study is part of a PhD project entitled “Development of a Decision Support System – Artificial Intelligence advices for Sustainable Employability”. The Ethics Board at the University Medical Center Groningen in The Netherlands decided that formal approval of the study was not necessary because all workers were subjected to care as usual only.AbstractBackground Computer algorithms and Machine Learning (ML) will be integrated into clinical decision support within physical therapy. This will change the interaction between therapists and their clients, with unknown consequences.Purpose The aim of this study was to explore ethical considerations and potential consequences of using ML based decision support tools (DSTs). We used an example in the context of occupational physical therapy.Methods We conducted an ethical deliberation. This was supported by a narrative literature review of publications about ML and DSTs in occupational health and by an assessment of the potential impact of ML-DSTs according to frameworks from medical ethics and philosophy of technology. We introduce a hypothetical clinical scenario in occupational physical therapy to reflect on biomedical ethical principles: respect for autonomy, beneficence, non-maleficence and justice. The reflection was guided by the Product Impact Tool.
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 | 0,272 | 0,473 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,014 |
| Communication savante | 0,008 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».