Об этике принятия решений на основе алгоритмов в здравоохранении

В последние годы множество широко обсуждавшихся научных публикаций сообщало о том, что алгоритмы машинного обучения превосходят врачей в медицинской диагностике или выборе лечения. Это вызвало интерес к внедрению соответствующих алгоритмов для совершенствования принятия решений в здравоохранении. В этой статье мы утверждаем, что применение алгоритмов машинного обучения не столько напрямую расширяет возможности врачей и медицинских организаций по принятию решений, сколько влечёт за собой компромиссы на эпистемическом и нормативном уровнях. Хотя использование машинного обучения может повысить точность медицинской диагностики, это достигается ценой снижения прозрачности при оценке надёжности конкретного диагноза. Опираясь на работы по социальной эпистемологии и моральной ответственности, мы утверждаем, что возникающая неопределённость потенциально подрывает эпистемический авторитет врачей. Кроме того, мы рассматриваем потенциальные риски применения машинного обучения в здравоохранении, связанные с патернализмом, моральной ответственностью и справедливостью. Наконец, мы обсуждаем, как внедрение алгоритмов машинного обучения может изменить нормы доказательности в медицинской диагностике. Тем самым мы надеемся заложить основу для дальнейшего этического осмысления возможностей и рисков применения машинного обучения для совершенствования принятия решений в здравоохранении.