Переосмысление биоэтических принципов в эпоху искусственного интеллекта: вызовы для автономии, справедливости и благодеяния в медицине



Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Доступ платный или только для подписчиков

Аннотация

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.

Об авторах

Фарида Тансыковна Нежметдинова

Казанский государственный аграрный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: nadgmi@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-2875-128X
SPIN-код: 8441-6943
Scopus Author ID: 55639803900
ResearcherId: F-9660-2014

канд. филос. наук, доцент

Россия, г. Казань

Марина Элисовна Гурылева

Казанский государственный медицинский университет

Email: meg4478@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-2772-129X
SPIN-код: 6207-9971
Scopus Author ID: 6602471552

д-р мед. наук, профессор

Россия, г.Казань

Список литературы

  1. Averkin AN, Afanasev SD, Mikryukov AA, et al. Big data standardization: international and national standards. Information society. 2021;(4–5):220–258. doi: 10.52605/16059921_2021_04_220 EDN: DPGURW
  2. Garbuk SV, Shalaev AP. Prospective structure of national standards in the field of artificial intelligence. Standards and quality. 2021;(10):26–33. doi: 10.35400/0038-9692-2021-10-26-33 EDN: IEOWVB
  3. Ethics and Digital: From Problem to Solution. Potapov EG, Shklyaruk MS, editors. Moscow: Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration. 2021. 184 p. (In Russ.)
  4. Nikiforov SV. Legal regulation and formalization of the artificial intelligence’s legal personality in Russian and international law. Gaps in Russian legislation. 2020;(1):79–82. EDN: IXZITB
  5. Mindigulova АA. Ethics and artificial intelligence: problems and contradictions. Meditsina. Sotsiologiya. Filosofiya. Prikladnye issledovaniya. 2022;(3):146–150. EDN: MENBGM
  6. Mittelstadt B. Principles alone cannot guarantee ethical AI. Nature machine intelligence. 2019;1(11):501–507. doi: 10.1038/s42256-019-0114-4 EDN: OAJKFF
  7. Beauchamp TL, James F. Childress Principles of Biomedical Ethics. Oxford University Press, 2001. 454 p.
  8. Nezhmetdinova FT. Bioethics in the context of contemporary scientific strategies and applied ethics in the age of contemporary technologies. Vestnik of Saint Petersburg University. International Relations. 2009;(1):221–229. EDN: KWLOJN
  9. Department of Health, Education, and Welfare; National Commission for the Protection of Human Subjects of Biomedical and Behavioral Research. The Belmont Report. Ethical principles and guidelines for the protection of human subjects of research. J Am Coll Dent. 2014;81(3):4–13. Available from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/25951677/ Accessed: 01.05.2025.
  10. Rawls D. Theory of justice. Cambridge, Massachusetts: Belknap Press of Harvard University Press; 1971. 538 p.
  11. Nezhmetdinova FT, Guryleva ME. Russian school of bioethics: a quarter of a century of development. Kazan medical journal. 2018;99(3):521–527. doi: 10.17816/KMJ2018-521 EDN: XNKIRV
  12. Char DS, Shah NH, Magnus D. Implementing Machine Learning in Health Care—Addressing Ethical Challenges. N Engl J Med. 2018;378(11):981–983. doi: 10.1056/NEJMp1714229
  13. Ting Sim JZ, Fong QW, Huang W, Tan CH. Machine learning in medicine: what clinicians should know. Singapore Med J. 2023;64(2):91–97. doi: 10.11622/smedj.2021054 EDN: UKWAOM
  14. Hosny A, Parmar C, Quackenbush J, et al. Artificial intelligence in radiology. Nat Rev Cancer. 2018;18(8):500–510. doi: 10.1038/s41568-018-0016-5
  15. Vaishya R, Javaid M, Khan IH, Haleem A. Artificial Intelligence (AI) applications for COVID-19 pandemic. Diabetes Metab Syndr. 2020;14(4):337–339. doi: 10.1016/j.dsx.2020.04.012 EDN: EUGDAX
  16. Jiang F, Jiang Y, Zhi H, et al. Artificial intelligence in healthcare: past, present and future. Stroke Vasc Neurol. 2017;2(4):230–243. doi: 10.1136/svn-2017-000101
  17. Korabelnikov DI, Lamotkin AI. The effectiveness of using artificial intelligence in clinical medicine. Farmakoekonomika. Modern pharmacoeconomics and pharmacoepidemiology. 2025;18(1):114–124. doi: 10.17749/2070-4909/farmakoekonomika.2025.287 EDN: OHRVVR
  18. Chen J, See KC. Artificial Intelligence for COVID-19: Rapid Review. J Med Internet Res. 2020;22(10):e21476. doi: 10.2196/21476
  19. Vvedenskaya EV. Transformation of the physician-patient relationship: from bioethics to roboethics. Human being. 2023;34(6):65–83. doi: 10.31857/S023620070029305-2 EDN: LQEJGB
  20. Tsomartova FV. Robotization in healthcare: legal perspective. Health care of the Russian Federation. 2020;64(2):88–96. doi: 10.46563/0044-197X-2020-64-2-88-96 EDN: ENSOKC
  21. Price WN 2nd, Gerke S, Cohen IG. Potential Liability for Physicians Using Artificial Intelligence. JAMA. 2019;322(18):1765–1766. doi: 10.1001/jama.2019.15064
  22. Ethics and governance of artificial intelligence for health: WHO guidance. Geneva: World Health Organization; 2021. 148 p. License: CC BY-NC-SA 3.0 IGO ISBN: 978-92-4-002920-0
  23. Obermeyer Z, Powers B, Vogeli C, Mullainathan S. Dissecting racial bias in an algorithm used to manage the health of populations. Science. 2019;366(6464):447–453. doi: 10.1126/science.aax2342
  24. Vayena E, Blasimme A, Cohen IG. Machine learning in medicine: Addressing ethical challenges. PLoS Med. 2018;15(11):e1002689. doi: 10.1371/journal.pmed.1002689
  25. Morley J, Elhalal A, Garcia F, et al. Ethics as a Service: A Pragmatic Operationalisation of AI Ethics. Minds Mach. 2021;31(2):239–256. doi: 10.1007/s11023-021-09563-w EDN: QYBMRI
  26. Bryzgalina EV, Gumarova AN, Shkomova EM. Key problems, risks and restrictions of using artificial intelligence in medicine and education. Moscow university bulletin. Series 7. Philosophy. 2022;(6):93–108. EDN: GXUYWB
  27. Nezhmetdinova FT, Guryleva ME, Blatt NL. New Role of Bioethics in Emergency Situations on the Example of COVID-19. Bionanoscience. 2022;12(2):620–626. doi: 10.1007/s12668-021-00915-5 EDN: UQONAY
  28. Deo RC. Machine learning in medicine. Circulation. 2015;132(20):1920–1930. doi: 10.1161/CIRCULATIONAHA.115.001593 EDN: VFLTDF
  29. Rabbani N, Kim GYE, Suarez CJ, Chen JH. Applications of machine learning in routine laboratory medicine: Current state and future directions. Clin Biochem. 2022;103:1–7. doi: 10.1016/j.clinbiochem.2022.02.011 EDN: TUMKNG
  30. Choi RY, Coyner AS, Kalpathy-Cramer J, et al. Introduction to Machine Learning, Neural Networks, and Deep Learning. Transl Vis Sci Technol. 2020;9(2):14. doi: 10.1167/tvst.9.2.14

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Эко-Вектор, 2025


СМИ зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор).
Регистрационный номер и дата принятия решения о регистрации СМИ: ЭЛ № ФС 77 - 75008 от 01.02.2019.