Sztuczna inteligencja w inżynierii klinicznej – postęp i wyzwania

• Autorzy: Zalewska Ewa
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W roku 2021 Światowa Organizacja Zdrowia (WHO) opublikowała pierwszy globalny raport „Ethics and Governance of Artificial Intelligence for Health: WHO Guidance” dotyczący stosowania sztucznej inteligencji (AI – artificial inteligence) w medycynie i ochronie zdrowia podsumowujący postęp i korzyści, jakie wniosła, ale którego przesłaniem jest jednak określenie ograniczeń i wynikających z nich wyzwań stojących zarówno przed producentami, jak i użytkownikami nowych technologii medycznych stosujących AI. Zgodnie z przesłaniem raportu, w centrum projektowania, wdrażania i użytkowania muszą być prawa człowieka i etyka, ponieważ ten aspekt, z uwagi na szczególne wyzwania etyczne i prawne, ma dla technologii AI mocniejszy wydźwięk niż w przypadku jakichkolwiek innych technologii medycznych [7].

Słowa kluczowe

PL

inżynieria kliniczna; urządzenia medyczne; serwis prewencyjny

• Wydawca: Indygo Zahir Media
• Czasopismo: Inżynier i Fizyk Medyczny
• Rocznik: 2023
• Tom: Vol. 12, nr 1
• Strony: 13--17
• Opis fizyczny: Bibliogr. 21 poz.

Twórcy

autor

Zalewska Ewa

• Clinical Engineering Division IFMBE

Bibliografia

• 1. F. Amisha, P. Malik, M. Pathania, V.K. Rathaur: Overview of artificial intelligence in medicine, Journal of Family Medicine and Primary Care, 2019, 1–4.
• 2. Y. Aung, D. Wong, D. Ting: The promise of artificial intelligence: a review of the opportunities and challenges of artificial intelligence in healthcare, Br Med Bull, 139(1), 2021, 4–15. doi: 10.1093/bmb/ldab016. PMID: 34405854.
• 3. N. El Aboudi, L. Benhlima: Big Data Management for Healthcare Systems: Architecture, Requirements, and Implementation, Advances in Bioinformatics, 2018, https://doi.org/10.1155/2018/4059018.
• 4. A. Badnjević, H. Avdihodžić, L.G. Pokvić: Artificial intelligence in medical devices: past, present and future, Science, Art & Religion, 1, 2021.
• 5. M. Chen, M. Decary: Artificial intelligence in healthcare: An essential guide for health leaders, Healthcare Management Forum, 33(1), 2020, 1–9.
• 6. M.D. Dubber, F. Pasquale, S. Das (eds.): The Oxford Handbook of Ethics of AI, online edn, Oxford Academic , 9 July 2020, https://doi.org/10.1093/oxfordhb/9780190067397.001.0001.
• 7. Ethics and governance of artificial intelligence for health: WHO guidance. Geneva: World Health Organization; 2021. Licence: CC BY-NC-SA 3.0 IGO.
• 8. B. Meskó, A. Görög: A short guide for medical professionals in the era of artificial intelligence, npj Digital Medicine 3, 126, 2020, https://doi.org/10.1038/s41746-020-00333-z.
• 9. C.E. Erkılıç, A. Yalçın: Evaluation of the wearable technology market within the scope of digital health technologies, Gazi Journal of Economics&Business, 3, 2020, 310–323, https://dergipark.org.tr/en/download/article-file/1208494.
• 10. A. Gatouillat, B. Badr, B. Massot, E. Sejdić: Internet of Medical Things: A Review of Recent Contributions Dealing With Cyber-Physical Systems in Medicine, IEEE Internet of Things Journal, 5, 2018, 3810:3822.
• 11. H. Habehh, S. Gohel: Machine Learning in Healthcare, Current Genomics, 22(4), 2021, 291-300. doi:10.2174/1389202922666210705124359.
• 12. ISO/IEC 80001-1:2021: Application of risk management for IT – networks incorporating medical devices – Part 1: Safety, effectiveness and security in the implementation and use of connected medical devices or connected health software, https://www.iso.org/obp/ui/#iso:std:iec:80001:-1:ed-2:v1:en,fr.
• 13. V. Kaul et al.: History of artificial intelligence in medicine, Gastrointestinal Endoscopy, 92, 2020, 807–812.
• 14. A. Ometov et al.: A Survey on Wearable Technology: History, State-of-the-Art and Current Challenges, Computer Network, 193, 2021, https://doi.org/10.1016/j.comnet.2021.108074.
• 15. P. Rajpurkar, E. Chen, O. Banerjee et al., AI in health and medicine, Nat Med., 28, 2022, 31–38, https://doi.org/10.1038/s41591- 021-01614-0.
• 16. Sutton, T. Reed et al.: An overview of clinical decision support systems: benefits, risks, and strategies for success, NPJ Digital Medicine, vol. 3 17. 6 Feb. 2020, doi:10.1038/s41746-020-0221-y.
• 17. R.V. Tuckson et al.: Telehealth, New England Journal of Medicine, 377, 2017, 1585:1592. doi: 10.1056/NEJMsr1503323.
• 18. T. Panch, P. Szolovits, R. Atun: Artificial intelligence, machine learning and health systems, Journal of Global Health, 8(2), 2018, 1–8.
• 19. W. Wendell et al., Machine morality: bottom-up and top-down approaches for modelling human moral faculties, AI & SOCIETY 22, 2008, 565–582.
• 20. B. Yegnanarayana, Artificial Neural Networks, Delhi: Printice-Hal of India, 2006.
• 21. J. Mason et al.: An Overview of Clinical Applications of Artificial Intelligence, CADTH, Ottawa, 2018.