Ethical Norms for the Application of Artificial Intelligence in Medicine and the Role of Nurses

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The integration of artificial intelligence (AI) into medical practice creates new opportunities to enhance the quality of healthcare while simultaneously posing significant ethical challenges. This article explores key ethical aspects of AI use in various fields of medicine, including genetic editing, molecular diagnostics, telemedicine, and clinical decision support systems. Special attention is given to the role of nurses in ensuring the ethical application of AI technologies and protecting patient rights. Current issues related to data confidentiality, informed consent, and potential risks of algorithmic bias are analyzed. The article emphasizes the need for a multidisciplinary approach to AI implementation and outlines the crucial role of nurses in this process.

About the authors

Valery P. Kutsenko

FSBI НРЕ «SPbSPMU» МОН Russia

Author for correspondence.
Email: val9126@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-9755-1906

Candidate of Medical Sciences, Associate Professor of the Department of Modern Diagnostic Methods and Radiotherapy named after. Professor S.A. Reinberg

Russian Federation, Saint-Petersburg

Yusup N. Nurmyradov

FSBI НРЕ «SPbSPMU» МОН Russia

Email: nurmyradov03.99@gmail.com
ORCID iD: 0009-0001-8983-5519

6th year student

Russian Federation, Saint-Petersburg

Sultan R. Akhmedov

FSBI НРЕ «SPbSPMU» МОН Russia

Email: sa1855128@gmail.com
ORCID iD: 0009-0002-5767-7365

6th year student

Russian Federation, Saint-Petersburg

References

  1. Селивёрстов П.В., Гриневич В.Б., Шаповалов В.В. и др. Повышение эффективности скрининга хронических неинфекционных заболеваний с использованием технологий на основе искусственного интеллекта. Лечащий врач. 2024; 4 (27): 97–104. [Seliverstov P. V., Grinevich V. B., Shapovalov V. V. et al. Improving the effectiveness of screening for chronic noncommunicable diseases using artificial intelligence-based technologies. Lechaschi vrach. 2024; 4 (27): 97–104. (In Russ.) https://doi.org/10.51793/OS.2024.27.4.014.
  2. Бородулина Е.А., Грибова В.В., Вдоушкина Е.С. и др. Технологии искусственного интеллекта в медицине. Проблемы становления. Врач. 2023; 3: 5–8. [Borodulina E.A., Gribova V.V., Vdoushkina E.S. et al. Artificial intelligence technologies in medicine. Formation problems. Doctor. 2023; 3: 5–8.] https://doi.org/10.29296/25877305-2023-03-01
  3. Dias R., Torkamani A. Artificial intelligence in clinical and genomic diagnostics. Genome Med. 2019; 11: 70. https://doi.org/10.1186/s13073-019-0689-8
  4. Zhang G., Luo Y., Xie H. et al. Crispr-SGRU: Prediction of CRISPR/Cas9 Off-Target Activities with Mismatches and Indels Using Stacked BiGRU. Int J Mol Sci. 2023; 25 (20): 10945. https://doi.org/10.3390/ijms252010945
  5. Charlier J., Nadon R,. Makarenkov V. Accurate deep learning off-target prediction with novel sgRNA-DNA sequence encoding in CRISPR-Cas9 gene editing. Bioinformatics. 2021; 37 (16): 2299–2307. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btab112
  6. Schleidgen S., Dederer H.G., Sgodda S. et al. Human germline editing in the era of CRISPR-Cas: risk and uncertainty, inter-generational responsibility, therapeutic legitimacy. BMC Med Ethics. 2020; 21: 87. https://doi.org/10.1186/s12910-020-00487-1
  7. Селивёрстов Д.П. Нанореволюция в медицине: синергия нанотехнологий, искусственного интеллекта и цифровых инноваций. Медицинская сестра. 2024; 26 (7): 44–48 [Seliverstov D.P. Nanorevolution in medicine: synergy of nanotechnology, artificial intelligence and digital innovation. Meditsinskaya sestra (The Nurse). 2024; 26 (7): 44–48]. DOI: https://doi.org/10.29296/25879979-2024-07-06.
  8. What are the Ethical Concerns of Genome Editing? Genome.gov. URL: https://www.genome.gov/about-genomics/policy-issues/Genome-Editing/ethical-concerns (accessed: 16.11.2024).
  9. Prelaj A., Miskovic V., Zanitti M. et al. Artificial intelligence for predictive biomarker discovery in immuno-oncology: A systematic review. Ann Oncol. 2023; 35 (1): 29–65. https://doi.org/10.1016/j.annonc.2023.10.125
  10. Erdmann A., Rehmann-Sutter C., Bozzaro C. Patients’ and professionals’ views related to ethical issues in precision medicine: a mixed research synthesis. BMC Med Ethics. 2021; 22: 116. https://doi.org/10.1186/s12910-021-00682-8
  11. Williamson S.M., Prybutok V. Balancing Privacy and Progress: A Review of Privacy Challenges, Systemic Oversight, and Patient Perceptions in AI-Driven Healthcare. Appl Sci. 2023; 14 (2): 675. https://doi.org/10.3390/app14020675
  12. Zhang Y., Tang Y., Zhang Z. et al. Blockchain-Based Practical and Privacy-Preserving Federated Learning with Verifiable Fairness. Mathematics. 2022; 11 (5): 1091. https://doi.org/10.3390/math11051091
  13. Селивёрстов П.В. Перспективы использования телемедицинских технологий на основе искусственного интеллекта при проведении медицинского осмотра. Медицинский Совет. 2024; 5: 312–319. [Seliverstov PV. Prospects for the use of telemedicine technologies based on artificial intelligence during medical examination. Medical Council. 2024; 5: 312–319.] https://doi.org/10.21518/ms2024-072
  14. Селивёрстов П.В., Шаповалов В.В., Алешко О.В. Внедрение телемедицинских технологий на основе искусственного интеллекта в практику оказания амбулаторно-поликлинической помощи для проведения медицинского осмотра. Медицинский алфавит. 2023; 28: 44–49. [Seliverstov PV, Shapovalov VV, Aleshko OV. Introduction of telemedicine technologies based on artificial intelligence into practice of providing outpatient care for medical examination. Medical alphabet. 2023; 28: 44–49.] https://doi.org/10.33667/2078-5631-2023-28-44-49
  15. Amann J., Blasimme A., Vayena E. et al. Explainability for artificial intelligence in healthcare: a multidisciplinary perspective. BMC Med Inform Decis Mak. 2020; 20: 310. https://doi.org/10.1186/s12911-020-01332-6
  16. Mohammad Amini M., Jesus M., Fanaei Sheikholeslami D. et al. Artificial Intelligence Ethics and Challenges in Healthcare Applications: A Comprehensive Review in the Context of the European GDPR Mandate. Mach Learn Knowl Extr. 2023; 5 (3): 1023–1035. https://doi.org/10.3390/make5030053
  17. Распоряжение Правительства РФ от 19 августа 2020 г. № 2129-р «Об утверждении Концепции развития регулирования отношений в сфере технологий искусственного интеллекта и робототехники на период до 2024 г.» URL: https://www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/74460628/ (дата обращения: 16.11.2024). [Decree of the Government of the Russian Federation of August 19, 2020 No. 2129-r “On approval of the Concept for the development of regulation of relations in the field of artificial intelligence technologies and robotics for the period up to 2024”.]

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».