Cand. Sci. (Philosophy), Assistant Professor
канд. филос. наук, доцент
MD, Dr. Sci. (Medicine), Professor
д-р мед. наук, профессор
The widespread integration of artificial intelligence (AI) algorithms into clinical practice, from disease diagnosis to robotic surgery, raises questions about the adequacy of traditional bioethical principles developed for human physician decision-making. This article aimed to assess the applicability of the Beauchamp principles, namely, respect for autonomy, beneficence, and justice, to the realities of AI-mediated medicine and to propose specific strategies for their adaptation. The study involved a systematic review and thematic analysis of international scientific data, clinical cases, and regulatory documents published between 2015 and 2023. The analysis revealed fundamental contradictions. The principle of beneficence is challenged by the black box problem and diffusion of responsibility; autonomy requires revision of informed consent models and codification of the right to explanation; justice is undermined by algorithmic bias; and data confidentiality demands new approaches such as federated learning. Therefore, maintaining trust in medicine requires not the rejection but the evolution of traditional bioethical principles through the incorporation of transparency, accountability, and technical fairness. This indicates the need for new regulatory standards, mandatory algorithmic audits, and the integration of ethical design into the creation of AI-based medical systems.
Широкое внедрение алгоритмов искусственного интеллекта (ИИ) в клиническую практику — от диагностики заболеваний до роботизированной хирургии — ставит под сомнение адекватность традиционных биоэтических принципов, сформулированных в контексте принятия решений человеком-врачом. Настоящая статья направлена на критический анализ применимости принципов Бичампа — уважения автономии, благодеяния и справедливости — к реалиям медицины, опосредованной ИИ, и предлагает конкретные пути их адаптации. Методология исследования включает системный обзор и тематический анализ международной научной литературы, клинических случаев и нормативных документов за период 2015–2023 гг. В результате выявлены фундаментальные противоречия: принцип благодеяния сталкивается с проблемой «чёрного ящика» и размывания ответственности; принцип автономии требует пересмотра моделей информированного согласия и закрепления «права на объяснение»; принцип справедливости нарушается из-за алгоритмической предвзятости; конфиденциальность данных требует новых подходов, таких как федеративное обучение. В заключение подчёркивается, что сохранение доверия к медицине требует не отказа от традиционных принципов биоэтики, а их эволюции — через дополнение прозрачностью, подотчётностью и технической справедливостью. Это предполагает разработку новых регуляторных стандартов, обязательный аудит алгоритмов и интеграцию этического дизайна в процесс создания медицинских систем ИИ.
从疾病诊断到机器人手术，人工智能（AI）算法在临床实践中的广泛应用使人们对在人类医疗决策背景下制定的传统生物伦理原则的充分性提出了质疑。本文旨在批判性地分析比彻姆原则 — 尊重自主，仁爱和正义 — 对AI介导医学现实的适用性，并提出了调整它们的具体方法。研究方法包括对2015–2023期间的国际科学文献，临床案例和监管文件进行系统回顾和专题分析。结果发现了根本矛盾：仁爱原则面临"黑箱"问题，责任模糊；自主原则要求修改知情同意模式，巩固"解释权"；公平原则因算法偏见而受到侵犯；数据保密需要联合学习等新方法。最后，强调保持对医学的信任不需要放弃传统的生物伦理学原则，而是通过增加透明度，问责制和技术公平来演变它们。这包括制定新的监管标准，对算法进行强制审计，以及将道德设计融入到创建AI医疗系统的过程中。