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Accès ouvert déclaré 2023 editorial

Editorial: Data-intensive medicine and healthcare: ethical and social implications in the era of artificial intelligence and automated decision-making

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Rattachement africain : il, jp, de, nl. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

Editorial on the Research Topic Data-intensive medicine and healthcare: ethical and social implications in the era of artificial intelligence and automated decision-making Medical "big data" and artificial intelligence (AI) are a hyped duo.Promises include developing more personalised treatments, delegating medical decision-making to tireless and seemingly objective algorithms, improving preventive screening, and providing healthcare more efficiently through predictive risk scores.AI and big data, however, do not automatically transform into improved health outcomes.The practical and functional uses of AI in big data environments require integrating and interpreting a wide variety of medical data (e.g., from genomics or other omics, imaging, biomarker analyses) and other personal data.As a result, AI-driven technology bears various new challenges and risks at the societal, algorithmic, organizational, expert, and individual levels.Scholarship on the ethical, legal, and social issues of using AI in data-intensive medicine and healthcare has highlighted numerous areas of contention, including regulation, explainability, privacy, data sharing and protection, trust, and biases, as well as how AI might affect the patient-doctor relationship and support interdisciplinary expert teams in their decisions.Aiming to extend this perspective, this Research Topic focuses on AI applications in various areas of innovative data-intensive medicine, such as genomics, neuroscience, and child and elderly care.The contributions explore how ethical and social considerations can/should be part of medical AI by considering issues of diversity, the significance of datafication and automation, public and patient participation, developing deliberative or open science approaches (such as open codes), and how to ensure interoperability among developers and users while preventing misuse, hacking, or manipulation.The Research Topic comprises 10 articles dealing with various aspects of

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Editorial: Data-intensive medicine and healthcare: ethical and social implications in the era of artificial intelligence and automated decision-making
Date Crossref
07/09/2023
Éditeur
Frontiers Media SA
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • Ben-Gurion University of the Negev Department of Sociology and Anthropology pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Kyoto University Center for iPS Cell Research and Application (CiRA) pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Universitätsmedizin Göttingen pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • Radboud University Nijmegen Department of Ethics and Political Philosophy and Interdisciplinary Hub on Digitalization and Society pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • University Medical Center Göttingen Department of Medical Ethics and History of Medicine pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Medical University Innsbruck Institute of Biological Chemistry pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure

Department of Sociology and Anthropology — Ben-Gurion University of the Negev, Center for iPS Cell Research and Application (CiRA) — Kyoto University et Universitätsmedizin Göttingen, avec 3 autres affiliations.

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