人工智能是一项新兴且快速发展的技术，显然需要为其 ML（机器学习）模型和系统制定和建立道德准则。
这些模型会处理偏见。例如，当它们将花朵图片与其特定名称联系起来时。这样一来，从人工智能中排除偏见是不可行的；相反，需要以最合适的方式开发偏见。
这一发展应遵循公平原则。人工智能中的道德与人类生活中的任何其他方面一样重要。这是一个复杂的问题，但这些模型中已经有各种解决方案在发挥作用。
人工智能系统也可能存在负面偏见；一个例子是，用于训练这些系统的数据不能代表使用它的人群。另一个例子是算法偏见，当人工智能系统的设计带有议程时就会发生这种情况。最后，还有人为偏见，当医疗专业人员或这些系统的其他用户受到自身利益的影响时就会发生这种情况。这可能导致准确性降低、护理差异和信任丧失，从而对医疗行业产生负面影响。
一些能够解决这些关键挑战的解决方案需要设计公平的算法、收集和使用代表性数据、开发监督机制以及培训医疗保健专业人员。根据具体应用，某些方法比其他方法更适合特定的人工智能系统，因此最佳方法各不相同。
尽管如此，通过采取上述措施，我们可以帮助确保医疗保健领域公平公正地使用人工智能。这是一个持续的过程，随着这些系统变得越来越复杂，公平和公正将继续改善。
