Ethische Überlegungen zur künstlichen Intelligenz in der Radiologie: Zusammenfassung der gemeinsamen europäischen und nordamerikanischen Multigesellschaftserklärung

Dies ist eine verkürzte Zusammenfassung einer internationalen Multigesellschaftserklärung zu den ethischen Aspekten künstlicher Intelligenz (KI) in der Radiologie, die von der ACR, der European Society of Radiology, der RSNA, der Society for Imaging Informatics in Medicine, der European Society of Medical Imaging Informatics, der Canadian Association of Radiologists und der American Association of Physicists in Medicine verfasst wurde. KI hat großes Potenzial zur Steigerung der Effizienz und Genauigkeit in der Radiologie, birgt jedoch auch inhärente Fallstricke und Vorurteile. Die weit verbreitete Nutzung von KI-basierten intelligenten und autonomen Systemen in der Radiologie kann das Risiko systemischer Fehler mit hohen Konsequenzen erhöhen und wirft komplexe ethische und gesellschaftliche Fragestellungen auf. Derzeit gibt es wenig Erfahrung mit der Nutzung von KI in der Patientenversorgung in verschiedenen klinischen Umgebungen. Umfangreiche Forschung ist notwendig, um zu verstehen, wie KI am besten in der klinischen Praxis eingesetzt werden kann. Diese Erklärung betont unser gemeinsames Einvernehmen, dass der ethische Einsatz von KI in der Radiologie das Wohlbefinden fördern, Schäden minimieren und sicherstellen sollte, dass die Vorteile und Schäden gerecht unter den Beteiligten verteilt werden. Wir glauben, dass KI die Menschenrechte und Freiheiten, einschließlich Würde und Privatsphäre, respektieren sollte. Sie sollte für maximale Transparenz und Zuverlässigkeit gestaltet werden. Die letztendliche Verantwortung und Rechenschaftspflicht für KI bleibt in absehbarer Zukunft bei ihren menschlichen Designern und Betreibern. Die Radiologie-Gemeinschaft sollte jetzt beginnen, ethische Kodizes und Praktiken für KI zu entwickeln, die jegliche Nutzung fördern, die den Patienten und dem Gemeinwohl dient, und die Nutzung von Radiologiedaten und -algorithmen für finanziellen Gewinn ohne diese beiden Attribute blockieren.