नैतिक निरीक्षण की कमी से आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस द्वारा संचालित वैश्विक चिकित्सा अनुसंधान को खतरा है

क्लिनिकल डायग्नोस्टिक्स और महामारी विज्ञान अनुसंधान में मशीन लर्निंग के तेजी से एकीकरण ने अंतरराष्ट्रीय नियामक ढांचे के विकास को पीछे छोड़ दिया है। अनियंत्रित एल्गोरिथम प्रयोग से जुड़े गंभीर जोखिमों को पहचानते हुए, स्वास्थ्य अधिकारियों ने सार्वजनिक स्वास्थ्य डोमेन में असत्यापित भविष्य कहनेवाला मॉडल तैनात करने के खिलाफ सख्त चेतावनी जारी की है। मुख्य भेद्यता प्रशिक्षण डेटासेट में निहित है जो अक्सर ऐतिहासिक असमानताओं को प्रतिबिंबित करते हैं, हाशिए पर रहने वाले समुदायों के लिए नियत नैदानिक ​​​​उपकरणों में प्रणालीगत पूर्वाग्रह को एम्बेड करते हैं। प्रौद्योगिकी डेवलपर्स और चिकित्सा नैतिकतावादियों के बीच संस्थागत घर्षण तेज हो गया है क्योंकि लाभ-संचालित संस्थाएं स्वास्थ्य सेवा स्वचालन का व्यावसायीकरण करने के लिए दौड़ रही हैं। सिलिकॉन वैली फर्म और बायोमेडिकल कॉरपोरेशन अक्सर सांख्यिकीय नवाचार की आड़ में पारंपरिक सूचित सहमति प्रोटोकॉल को दरकिनार करते हुए, रोगी स्वास्थ्य रिकॉर्ड को मालिकाना वस्तुओं के रूप में मानते हैं। जटिल तंत्रिका नेटवर्क को प्रभावी ढंग से ऑडिट करने के लिए आवश्यक तकनीकी विशेषज्ञता की कमी के कारण, नियामक निकाय मॉडल पुनरावृत्तियों की तीव्र गति से खुद को गंभीर रूप से मात पाते हैं। इस विनियामक शून्य का वास्तविक परिणाम डिजिटल स्वास्थ्य पहलों में रोगी के विश्वास का क्षरण और स्वचालित सॉफ्टवेयर में चिकित्सा भेदभाव के संभावित संहिताकरण है। अनिवार्य स्वतंत्र नैतिकता बोर्ड और पारदर्शी ऑडिटिंग मानकों के बिना, कमजोर आबादी एल्गोरिथम त्रुटियों का खामियाजा भुगतेगी। वैश्विक चिकित्सा समुदाय को स्वैच्छिक नैतिक दिशानिर्देशों से नैदानिक ​​​​कृत्रिम बुद्धिमत्ता को नियंत्रित करने वाली लागू करने योग्य अंतर्राष्ट्रीय संधियों में परिवर्तन करना चाहिए।