Skip to main content
If you continue browsing this website, you agree to our policies:
  • الالتزام بمبادئ حقوق الملكية الفكرية وحقوق النشر
  • سياسة النزاهة الاكاديمية
  • سياسة الخصوصية و الاستخدام
  • سياسة الحضور الافتراضي
  • سياسة الاستخدام
  • سياسة الدعم الفني
  • خطة التدريب
  • سياسات منع الغش او انتحال الهوية
Continue
x
Hamat Educational
  • Home
  • الدعم الفني و الشكاوى و سياسة التدريب للمدربين
    الشكاوى Course search سياسة التدريب للمدربين
  • الرؤية و الرساله و الادلة الارشادية
    الرؤية و الرسالة دليل المتدرب الخاص بالقطاع الصحي دليل المدربين دليل المتدرب آلية منع الغش و انتحال الهوية( تحقيق النزاهه ) التواصل مع فريق العمل
  • More
English ‎(en)‎
English ‎(en)‎ العربية ‎(ar)‎
You are currently using guest access
Log in
Hamat Educational
Home الدعم الفني و الشكاوى و سياسة التدريب للمدربين Collapse Expand
الشكاوى Course search سياسة التدريب للمدربين
الرؤية و الرساله و الادلة الارشادية Collapse Expand
الرؤية و الرسالة دليل المتدرب الخاص بالقطاع الصحي دليل المدربين دليل المتدرب آلية منع الغش و انتحال الهوية( تحقيق النزاهه ) التواصل مع فريق العمل
Expand all Collapse all
  1. AI Meets Healthcare
  2. Ethical and Legal Considerations in AI-Enabled Clinical Practice
  3. Ethical and Legal Considerations in AI-Enabled Clinical Practice 3

Ethical and Legal Considerations in AI-Enabled Clinical Practice 3

Completion requirements
View

Objective

 Explore some of the risks associated with Generative AI in healthcare

Description

 The most obvious risk is that AI systems will sometimes be wrong, and that patient injury or other health-care problems may result. If an AI system recommends the wrong drug for a patient, fails to notice a tumor on a radiological scan, or allocates a hospital bed to one patient over another because it predicted wrongly which patient would benefit more, the patient could be injured. Of course, many injuries occur due to medical error in the health-care system today, even without the involvement of AI. AI errors are potentially different for at least two reasons. First, patients and providers may react differently to injuries resulting from software than from human error. Second, if AI systems become widespread, an underlying problem in one AI system might result in injuries to thousands of patients—rather than the limited number of patients injured by any single provider’s error.

Ethical and Legal Considerations in AI-Enabled Clinical Practice 3
You are currently using guest access (Log in)
Data retention summary
PoliciesGet the mobile app
Powered by Moodle