Державна підтримка технологій штучного інтелекту у наданні медичної допомоги при онкологічних захворюваннях: досвід США

Анотація

Розглянуто роль та потенціал штучного інтелекту в боротьбі з онкологією. Розкрито сучасні досягнення та перспективи програм Національного інституту раку США щодо застосування технологій машинного навчання. Проаналізовано позитивний досвід регуляторної, організаційної та технологічної співпраці Національного інституту раку США з Міністерством охорони здоров’я та соціальних служб США та Міністерством енергетики США у сфері формування та аналізу медичних даних спеціальних реєстрів для здійснення результативної діагностики та належного лікування онкологічних захворювань, а також розробки ефективних лікарських препаратів. Окреслено майбутні перспективи державної підтримки розвитку нових алгоритмів та моделей штучного інтелекту в наданні медичної допомоги при онкологічних захворюваннях. Розглянуто здобутки та проблеми використання технологій штучного інтелекту у сфері охорони здоров’я США, а також етичні та правові особливості, які виникають у контексті їх використання. Доведено, що відсутність загального кодексу нормативно-правових актів США та ЄС щодо регулювання алгоритмів, методів та машинного навчання з обробки великих даних у сфері охорони здоров’я призводить до відсутності унормованих процедур визначення відповідальності в разі завдання шкоди пацієнтам технологіями штучного інтелекту. Рекомендовано регуляторним органам влади США та ЄС активніше співпрацювати з медичними науково-технічними закладами (спільнотами) світу з метою розробки відповідного законодавства та стандартів. Наголошено на необхідності забезпечення інформаційного захисту прав та свобод пацієнтів шляхом унеможливлення будь-якого захоплення особистих медичних даних, незалежно від форми їхнього представлення. Визначено, що впровадження технологій штучного інтелекту в медичну практику є важливим фактором державного втручання з метою забезпечення належного управління процесами взаємодії між машинами та людьми, а також делегування відповідальності за клінічні рішення та вірогідні помилки.