简介:大数据和机器学习在医学研究领域获得越来越多的应用和关注.人体作为复杂的生理和演化系统,具有开放性、不确定性、非线性、多层次性、动态性、突现等特征.从复杂性哲学的视角出发,分析了人工智能医学在方法论和认识论上的优势和问题.人工智能医学可以利用海量数据,搜集复杂的特征信息,发掘并识别多种变量之间的相关性,通过机器学习捕获数据中的复杂与非线性关系,克服还原主义的局限,消除不确定性,提高预测的准确性.疾病过程所体现出的动态复杂性和过程敏感性,复杂系统的不确定性和突现特征,使得人工智能医学对疾病和治疗状态的预测和长时段的预测难以实现.人工智能利用相关性所做的预测,虽然准确,但因为因果解释的缺失和路径依赖,不能直接用于临床上的医学照料,需要医生具身的临床经验和知识辅助判断.治疗的临床情境的重要性与数据化上的困难,也给当前人工智能医学实现从精准预测到有效治疗带来了挑战.
简介:中西方的不同文化导致其公正观有所差异,但中西公正观都与当代医学公正伦理的基本精神相一致,都是处理当代医学公正问题的理论基础。当然,中西公正观是分别蕴含在以各自特有的概念系统构筑成的整个伦理体系之中的,两者的基本特征是有差异的。中国文化的公正诉求是以美德为中心的个人正义,以仁、义、礼、智、信为主体架构。西方公正观则强调德性和制度,完美的德性赋予人以善和正直,因而人人都拥有公正之完美德性,分配行为和交往行为都互利互惠,如此必然形成公正的社会秩序,使公正得以真正实现。讨论中西文化背景下的不同公正观在医疗资源分配上的表现,在当下应该聚焦于这样一个基本视角:医学公正是一个社会最基本、最低限度的道德,也是最重要的道德。医学公正是社会公正的基础,是卫生保健制度设计的基本依据,是医疗秩序的最低标准和必要条件。合理安排医学公正制度,有利于消弭社会群体之间的隔阂,减少医疗纠纷,增进社会和谐。