Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в медицину открывает новые возможности для диагностики, лечения и управления пациентами. Однако вместе с технологическим прогрессом возникают сложные этические вопросы, требующие тщательного анализа. Рассмотрим ключевые аспекты, связанные с использованием медицинского программного обеспечения (ПО) на базе ИИ, и способы их решения.

1. Конфиденциальность и безопасность данных

Медицинские данные — одни из самых чувствительных. ИИ-системы требуют больших объёмов информации, включая истории болезней, генетические данные и результаты исследований, что повышает риск утечек. Например, кибератаки или ошибки в хранении данных могут привести к раскрытию диагнозов или личных сведений, что угрожает приватности пациентов и подрывает доверие к системе здравоохранения. 

Для минимизации рисков необходимо: 

• Анонимизировать данные — удалять идентифицирующую информацию перед их использованием для обучения алгоритмов.
• Внедрять шифрование — защищать данные как при передаче, так и при хранении.
• Регулировать доступ — ограничивать круг лиц, имеющих доступ к информации, и требовать информированного согласия пациентов.

Однако даже анонимизация не гарантирует полной безопасности. С развитием технологий повышается риск повторной идентификации пациентов, что требует постоянного совершенствования методов защиты. 

2. Предвзятость алгоритмов и справедливость

ИИ-системы обучаются на исторических данных, которые могут отражать системные предубеждения. Например, если алгоритм обучался преимущественно на данных европеоидной популяции, его точность для других этнических групп снижается. Это приводит к неравенству в диагностике и лечении. 

Примеры предвзятости:

• Гендерная: алгоритмы для диагностики инфаркта миокарда менее точны для женщин, так как обучались на данных мужчин.
• Этническая: системы анализа кожных заболеваний хуже распознают патологии у людей с тёмным цветом кожи.

Решение: 

• Использовать репрезентативные наборы данных, включающие разные демографические группы.
• Проводить регулярный аудит алгоритмов на предмет предвзятости.

3. Ответственность за ошибки и прозрачность решений

Когда ИИ ошибается, возникает вопрос: кто несёт ответственность — разработчики, врачи или учреждения? Например, случай с системой Watson от IBM, которая рекомендовала опасное лечение при раке лёгких, демонстрирует последствия некорректных алгоритмов. 

Ключевые принципы:

• Объяснимость алгоритмов: врачи и пациенты должны понимать, как ИИ приходит к выводам. «Чёрный ящик» в принятии решений недопустим.
• Совместная ответственность: разработчики обязаны тестировать системы, а врачи — проверять рекомендации ИИ перед их применением.

4. Влияние на отношения «врач–пациент»

Автоматизация процессов снижает прямое взаимодействие между врачами и пациентами, что ведёт к дегуманизации медицины. Например, использование чат-ботов для сообщения диагнозов может травмировать пациентов, лишая их эмоциональной поддержки. 

Риски:

• Утрата эмпатии: пациенты чувствуют себя «объектами обработки данных».
• Снижение профессиональных навыков врачей из-за чрезмерной зависимости от ИИ.

Рекомендации:

• Сохранять баланс между автоматизацией и личным контактом.
• Использовать ИИ для рутинных задач, освобождая время врачей для общения с пациентами.

5. Регулирование и этические стандарты

Для гармонизации технологий и этики Всемирная организация здравоохранения предлагает руководства, включающие шесть принципов: 

1. Защита автономии человека.
2. Обеспечение благополучия пациентов.
3. Прозрачность алгоритмов.
4. Подотчётность и ответственность.
5. Справедливость и инклюзивность.
6. Устойчивость ИИ-решений.

Дополнительные меры:

• Создание этических комитетов для оценки ИИ-систем.
• Разработка международных стандартов, регулирующих использование технологий.

Заключение 

Этические аспекты применения ИИ в медицине требуют комплексного подхода, объединяющего технические инновации, правовое регулирование и гуманитарные ценности. Защита данных, борьба с предвзятостью, прозрачность решений и сохранение человеческого фактора — ключевые условия для того, чтобы ИИ служил во благо пациентов. Как отмечает Введенская, «прогресс неумолим, но цена ошибки в медицине слишком высока, чтобы игнорировать этические риски». 

Для дальнейшего развития важно: 

• Инвестировать в обучение врачей работе с ИИ.
• Стимулировать междисциплинарное сотрудничество между врачами, разработчиками ИИ и юристами.

Только так можно достичь баланса между технологическим прорывом и этической ответственностью, обеспечив безопасное и справедливое будущее цифровой медицины.

Источник: Хохлов А.Л., Белоусов Д.Ю. Этические аспекты применения программного обеспечения с технологией искусственного интеллекта. Качественная клиническая практика. 2021;(1):70-84. https://doi.org/10.37489/2588-0519-2021-1-70-84