Applications of Generative AI in Healthcare: algorithmic, ethical, legal and societal considerations

生成式人工智能正在迅速改变医学影像和文本分析，为改善诊断和个性化护理提供了巨大潜力。然而，这种转型技术引发了重要的伦理、社会和法律问题。本文探讨了这些复杂性，就精度、知情同意、数据隐私和算法限制等问题，以生成式人工智能在医学影像和文本领域的应用为背景进行了分析。我们探讨了与责任和问责相关的法律环境，强调了需要健全的监管框架。此外，我们还分析了算法方面的挑战，包括数据偏见、模型限制和工作流集成。通过对这些挑战进行批判性分析并提出负责任的解决方案，我们旨在制定道德和负责任的生成式人工智能在医疗保健领域的实施路线图，确保其转型潜力以最大的关怀和精度服务于人类。

如何在医学成像和文本分析中实现生成式人工智能的道德和负责任的应用？

通过分析准确性、知情同意、数据隐私和算法限制等问题，提出负责任的解决方案，包括强有力的监管框架、数据校准和模型限制。

论文探讨了生成式人工智能在医学成像和文本分析中的伦理、社会和法律问题，提出了道德和负责任的解决方案。实验使用了哪些数据集和开源代码没有提及。

近期的相关研究包括《医疗图像分析中的生成式人工智能：机会和挑战》、《通过生成式对抗网络进行医疗图像分析的综述》等。