کاربردها و چالشهای اخلاقی هوش مصنوعی در علوم پزشکی: یک مرور روایتی
مجله اخلاق پزشکی - علمی پژوهشی,
دوره 20 (1405),
13 ژوئیهٔ 2026
,
صفحه 1-14
https://doi.org/10.22037/mej.v20i.51383
چکیده
زمینه و هدف: ظهور هوش مصنوعی پتانسیل تغییر بنیادین در پارادایمهای پزشکی را دارد، اما این تحول با چالشهای اخلاقی و ساختاری پیچیدهای همراه است. این مطالعه با هدف بررسی کاربردهای کلیدی هوش مصنوعی در علوم پزشکی و تحلیل چالشهای اخلاقی ناشی از آن انجام شد.
روش: مطالعه حاضر مروری روایتی به منظور شناسایی، بررسی و ترکیب شواهد موجود در مورد کاربردها و چالشهای اخلاقی هوش مصنوعی در علوم پزشکی انجام شد. جستجوی هدفمند در پایگاههای اطلاعاتی PubMed، Scopus، SID، Magiran و موتور جستجوی Google Scholar انجام شد. تمامی مقالات منتشرشده تا تاریخ ۳۰ اسفند ۱۴۰۴ (۲۰ مارس ۲۰۲۶ م.) مورد بررسی قرار گرفتند.
ملاحظات اخلاقی: در این مطالعه، اصول امانتداری علمی، استناد دقیق به منابع و رعایت حقوق مالکیت فکری در تمامی مراحل نگارش رعایت شد.
یافتهها: یافتههای پژوهش حاضر، کاربردها و چالشهای اخلاقی هوش مصنوعی در علوم پزشکی را در دو محور اصلی طبقهبندی میکند: 1ـ کاربردهای بالینی و تحولات پارادایمی؛ 2ـ چالشهای ساختاری و اخلاقی.
نتیجهگیری: هوش مصنوعی میتواند تحول چشمگیری در پزشکی، از جمله پزشکی دقیق، جراحی هوشمند و کشف دارو ایجاد کند. با این حال، چالشهایی مانند سوگیری الگوریتمی، تهدید حریم خصوصی، مسئولیتپذیری حقوقی و کاهش مهارتهای انسانی نیز وجود دارد. بنابراین بهرهگیری مؤثر از این فناوری مستلزم رعایت اصول اخلاق زیستی، تقویت امنیت سایبری و اتخاذ رویکرد انسانمحور است تا هوش مصنوعی به عنوان ابزاری مکمل برای ارتقای سلامت، نه عاملی برای ایجاد نابرابری یا خطاهای پزشکی، به کار گرفته شود.
- هوش مصنوعی
- علوم پزشکی
- اخلاق زیستی
- پزشکی دقیق
- چالشهای اخلاقی
- مدیریت سلامت
ارجاع به مقاله
مراجع
1. Bhattad PB, Jain V. Artificial intelligence in modern medicine-the evolving necessity of the present and role in transforming the future of medical care. Cureus. 2020;12(5):e8041.
2. Farajpour H, Banimohamad-Shotorbani B, Rafiei-Baharloo M, Lotfi H. Application of Artificial Intelligence in Regenerative Medicine. The Neuroscience Journal of Shefaye Khatam. 2023;11(4):94-107. [Persian]
3. Kaul V, Enslin S, Gross SA. History of artificial intelligence in medicine. Gastrointestinal Endoscopy. 2020;92(4):807-12.
4. Sarrafzadeh SH, Aboutaleb E. The Importance of Ethics in Using of Artificial Intelligence in Medical Education. Research in Medical Education. 2023;15(2):1-4. [Persian]
5. Saremi A, Abbasi B, Karimi E, Abad M, Ashourian Y. Revolutionizing Emergency Medicine: A Comprehensive Review of Artificial Intelligence Applications and Their Impact. Sarem Journal of Medical Research. 2023;8(3):145-56. [Persian]
6. Topol EJ. High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence. Nature Medicine. 2019;25(1):44-56.
7. Liao J, Li X, Gan Y, Han S, Rong P, Wang W, et al. Artificial intelligence assists precision medicine in cancer treatment. Frontiers in Oncology. 2023;12:998222.
8. Abdolahi Shahvali E, Arizavi Z, Hemmatipour A, Jahahgirimehr A. Investigating the Level of Knowledge, Attitude and Performance Students Regarding the Applications of Artificial Intelligence in Nursing. Jundishapur Scientific Medical Journal. 2024;23(2):134-42. [Persian]
9. Shahhosseini F, Zarooj Hosseini K, Golabpour A. Advances and Challenges of Artificial Intelligence in Diagnosing Non-Alcoholic Fatty Liver Disease: A Systematic Review. Jundishapur Scientific Medical Journal. 2025;24(1):1-24 [Persian]
10. Haji Pour Talebi A, Sadeghi M, Mehrabi N, Gholamhoseini L, Gol Mohammadi M. Explaining the Challenges and Solutions for Implementing Smart Systems in the Health System. Paramedical Sciences and Military Health. 2019;14(1):69-74. [Persian]
11. Gulshan V, Peng L, Coram M, Stumpe MC, Wu D, Narayanaswamy A, et al. Development and validation of a deep learning algorithm for detection of diabetic retinopathy in retinal fundus photographs. JAMA. 2016;316(22):2402-10.
12. Sahu M, Gupta R, Ambasta RK, Kumar P. Artificial intelligence and machine learning in precision medicine: A paradigm shift in big data analysis. Progress in Molecular Biology and Translational Science. 2022;190(1):57-100.
13. Jiang F, Jiang Y, Zhi H, Dong Y, Li H, Ma S, et al. Artificial intelligence in healthcare: past, present and future. Stroke and Vascular Neurology. 2017;2(4):230-43.
14. Rasoulian Kasrineh M, Sharifzadeh N, Tabatabaei SM. Smart hospitals worldwide: a systematic review. Physiology and Pharmacology. 2023;27(3):234-43.
15. Golpira R, Tara SM, Raeesi A. Prerequisites of Implementing Smart Hospitals in Iran. Iranian Journal of Culture and Health Promotion. 2023;7(2):185-95. [Persian]
16. Phan AC, Phan TC, Trieu TN. A systematic approach to healthcare knowledge management systems in the era of big data and artificial intelligence. Applied Sciences. 2022;12(9):4455.
17. Haleem A, Javaid M, Khan IH. Current status and applications of Artificial Intelligence (AI) in medical field: An overview. Current Medicine Research and Practice. 2019;9(6):231-7.
18. Hajieslam F, Javanmard Z. Investigating the Role of Clinical Decision Support Systems in Reducing Medical Errors. Journal of Health and Biomedical Informatics. 2023;10(1):82-90. [Persian]
19. Unger M, Kather JN. A systematic analysis of deep learning in genomics and histopathology for precision oncology. BMC Medical Genomics. 2024;17(1):48.
20. Pourshams A, GHajarieh Sepan S. Application of artificial intelligence in screening, diagnosis, treatment and prognosis prediction of colorectal cancer. Govaresh. 2024;29(2):63-89. [Persian]
21. Jalali SN, Mohebbi S, Ghanbari M. Application of artificial intelligence and machine learning in medicine, drug discovery, genomics and biosensors. Medical Science Journal of Islamic Azad University. 2024;34(3):207-26. [Persian]
22. Tang Y. Deep learning in drug discovery: applications and limitations. Frontiers in Computing and Intelligent Systems. 2023;3(2):118-23.
23. Stokes F, Palmer A. Artificial intelligence and robotics in nursing: ethics of caring as a guide to dividing tasks between AI and humans. Nursing Philosophy. 2020;21(4):e12306.
24. Reznick RK, MacRae H. Teaching surgical skills-changes in the wind. New England Journal of Medicine. 2006;355(25):2664-9.
25. Heidarzadeh A, Panje Ali Beik S. Twelve Key Points in Codes of Ethics and Professional Conduct of Using Artificial Intelligence in Medical Sciences Education: A Systematic Review. Medicine And Spiritual Cultivation. 2022;31(1):21-36. [Persian]
26. Ardila D, Kiraly AP, Bharadwaj S, Choi B, Reicher JJ, Peng L, et al. End-to-end lung cancer screening with three-dimensional deep learning on low-dose chest computed tomography. Nature Medicine. 2019;25(6):954-61.
27. Chen C, Qin C, Qiu H, Tarroni G, Duan J, Bai W, et al. Deep learning for cardiac image segmentation: a review. Frontiers in Cardiovascular Medicine. 2020;7:25.
28. Tene T, Valverde Aguirre PE, Parreño Urquizo ÁF and Vique López DF (2026) Artificial intelligence applications in surgical education and training: a systematic review. Frontiers in Artificial Intelligence. 2026;9:1815315.
29. De Fauw J, Ledsam JR, Romera-Paredes B, Nikolov S, Tomasev N, Blackwell S, et al. Clinically applicable deep learning for diagnosis and referral in retinal disease. Nature Medicine. 2018;24(9):1342-50.
30. Hashimoto DA, Witkowski E, Gao L, Meireles O, Rosman G. Artificial intelligence in anesthesiology: current techniques, clinical applications, and limitations. Anesthesiology. 2020;132(2):379.
31. Cheng M, Li X, Xu J. Promoting Healthcare Workers’ Adoption Intention of Artificial-Intelligence-Assisted Diagnosis and Treatment: The Chain Mediation of Social Influence and Human-Computer Trust. International Journal of Environmental Research and Public Health. 2022;19(20):13311.
32. Hemmatipour A, Arizavi Z, Jahangirimehr A, Salehi Kamboo M. Investigating the level of nurses' attitude towards artificial intelligence applications in hospitals under the supervision of Abadan University of Medical Sciences in 2023. Journal of Nursing Development in Health. 2024;15(1):35-44. [Persian]
33. Secinaro S, Calandra D, Secinaro A, Muthurangu V, Biancone P. The role of artificial intelligence in healthcare: a structured literature review. BMC Medical Informatics and Decision Making. 2021;21(1):125.
34. Lee D, Yoon SN. Application of artificial intelligence-based technologies in the healthcare industry: Opportunities and challenges. International Journal of Environmental Research and Public Health. 2021;18(1):271.
35 .Mittelstadt BD, Allo P, Taddeo M, Wachter S, Floridi L. The ethics of algorithms: Mapping the debate. Big Data & Society. 2016;3(2):2053951716679679.
36. 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):447-53.
37. Price WN, Cohen IG. Privacy in the age of medical big data. Nature Medicine. 2019;25(1):37-43.
38. Hosny A, Parmar C, Quackenbush J, Schwartz LH, Aerts HJWL. Artificial intelligence in radiology. Nature Reviews Cancer. 2018;18(8):500-10.
39. World Health Organization. Ethics and governance of artificial intelligence for health: WHO guidance [Internet]. Geneva: World Health Organization; 2021 [cited 2026 Apr 24]. Available from: https://www.who.int/publications/i/item/9789240029200
- چکیده مشاهده شده: 2 بار
- pdf (English) دانلود شده: 0 بار