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本文聚焦重症监护室（ICU）人工智能（AI）工具伦理应用，以 AI 测量谵妄严重程度为案例，指出现有医疗 AI 伦理框架应用不足，引入敏捷科学路线图，探讨责任归属等伦理问题并提解决方案，强调多方协作保障 AI 伦理应用。
关键要点
- AI 应用案例：创新使用人工智能（AI）测量谵妄严重程度，作为应用敏捷科学知情路线图进行伦理考量的用例。
- 伦理框架现状：尽管存在许多医疗 AI 伦理框架，但很少有出版物详细说明其应用及对患者结局的改善，伦理框架在 AI 中应用有限。
- 敏捷科学理论基础：敏捷科学借鉴复杂性、网络和行为经济学理论，提供适应性流程以促进动态调整。
潜在伦理问题
Beneficence（通常称为 “不伤害”）定义为采取积极行动促进患者权利、预防伤害并优先考虑患者最佳利益37。利益相关者关注集中在与 AI 工具相关的责任和问责制上，关键问题是谁对确保工具持续准确运行及其对患者的益处负责。
潜在解决方案
提出共同设计常规维护计划，明确概述角色和责任。
讨论
总之，结合计算机视觉（CV）算法与常规记录的电子健康记录（EHR）数据的谵妄严重程度被动数字标记，有可能通过预防和减轻谵妄严重程度使患者受益。通过解决严重谵妄的下游后果（如住院时间延长、机构化和认知能力下降），患者结局可能改善。然而，在应用前必须解决若干伦理考量。
总结
总之，AI，尤其是医疗领域的计算机视觉（CV），有望改变患者护理和医疗服务提供。然而，其负责任和符合伦理的应用依赖于解决本文讨论的各种伦理考量。通过优先考虑患者福利，医疗专业人员、技术人员和政策制定者可以确保 AI 为医疗保健做出积极贡献，避免意外后果，避免不必要的官僚主义，并保持最高标准。
临床护理要点
- 在开发或调整 AI 工具投入实践之前，重要的是使用类似敏捷科学知情路线图的流程，充分考虑围绕 AI 工具的伦理问题。
- 通过正式和非正式流程让利益相关者参与，对于主动识别和解决伦理问题至关重要。
- 敏捷科学路线图可以扩展到特定临床情况。例如，作为一名执业 ICU 护士临床医生，可以使用该路线图评估伦理问题。
资金
H. Lindroth 由美国国立卫生研究院（NIH）职业发展奖（NIA/NIH K23AG076662–03）支持。A.A. Gonzalez 得到 Doris Duke 慈善基金会（保留临床科学家奖基金）和 AHRQ/PCOR 学习健康系统 grant（K12HS026390），以及美国国家医学院（National Academy of Medicine）Omenn 奖学金（#2000012719）、美国国家医学院诊断卓越学者（SCON#10001204）和 2024 年 Showalter 信托奖获得者的支持。
披露
利益冲突（COI）：A.A. Gonzalez 持有 NVIDIA, Inc.（纳斯达克股票代码：NVDA）、Advanced Micro Devices, Inc（纳斯达克股票代码：AMD）、微软公司（纳斯达克股票代码：MSFT）、Advanced Semiconductor Materials Lithography, NV（纳斯达克股票代码：ASML）、甲骨文公司（纽约证券交易所代码：ORCL）、苹果电脑公司（纳斯达克股票代码：AAPL）和 Palantir Technologies Inc（纳斯达克股票代码：PLTR）的普通股。所有股票和衍生品合约均在公开市场购买。Boustani 博士担任 BlueAgilis 的首席科学官和联合创始人；首席...（原文未完整展示后续内容）
