在神經科學和人工智慧時代，身為人類意味著要仔細探索複雜性的交會點，在這些交會點上，看似合理的觀點卻存在著張力，展現出不容忽視的微妙之處和挑戰。每一頁都表達了在集體討論中湧現的觀點之間以及每個主題內部存在的張力，並輔以NHNAI網絡研究人員的真知灼見。
醫療領域的複雜性之四：利用人工智慧和醫療科技確保公平公正
與會者普遍認為，醫療技術（包括人工智慧）可以輔助醫療專業人員進行醫療決策（在某些任務上甚至可能表現更佳）。同樣，他們強調，某些任務的自動化可以為護理和醫療保健的人文關懷騰出更多時間（例如使用護理機器人）。一些與會者也指出，人工智慧和數位技術可以促進人們獲取醫療保健和健康相關訊息，尤其是在預防保健方面（特別是在較為偏遠或貧困的地區）。此外，還有一種觀點認為，數位技術可以改善醫學培訓（例如，透過虛擬實境或擴增實境技術）。
與會者也意識到，人工智慧和神經科學在醫療保健領域的進步可以增強我們的身心能力（特別是透過神經假體或植入式腦機介面）。這些技術還可以預防與老化相關的能力衰退。
然而，與會者也警告說，人工智慧和醫療技術的益處和弊端可能分配不均。儘管改善弱勢群體生活的潛力巨大，但許多參與者擔心服務取得可能存在不平等（原因包括缺乏經濟資源、數位素養不足或缺乏可靠的基礎設施）。值得注意的是，醫療保健領域的人際互動和關係不應成為一種奢侈品，弱勢群體不應被剝奪獲得這些服務的機會。在取得增強技術方面，也存在類似的問題。
來自NHNAI學術網絡的見解：
Fernand Doridot 費爾南·多里多（倫理學、科學哲學和技術哲學副教授（ICAM – 裡爾天主教大學，倫理學 EA7440，法國）
人工智慧設備在醫療保健領域對敏感資料（例如電子病歷或基因組資料）的使用引發了倫理方面的擔憂，尤其是在資料保護和所有權方面。事實上，這些資訊通常由私人公司收集，患者無法真正掌控其使用。 [1] 這些數據的貨幣化在醫療保健創新的經濟模式中扮演著越來越重要的角色。 [2] 公司利用這些數據開發醫療演算法和個人化治療方案，並透過與醫療系統和保險公司的合作從中獲利。 [3] 因此，人工智慧的益處主要流向了公司，而非病人或醫療系統。這種情況加劇了人們對創新成果被富裕人群和機構攫取、以及社會經濟不平等加劇的擔憂。 [4] 為了解決這個問題，需要建立新的監管框架，以確保利益的公平分配。
[1] Rumbold, J. M., & Pierscionek, B. K. (2017). The ownership and use of human genomic data. European Journal of Human Genetics, 25(2), 200-207.
[2] Murdoch, T. B., & Detsky, A. S. (2013). The inevitable application of big data to health care. JAMA, 309(13), 1351-1352.
[3] Terry, N. P. (2012). Protecting patient privacy in the age of big data. Journal of Law, Medicine & Ethics, 40(1), 7-17.
[4] Powles, J., & Hodson, H. (2017). Google DeepMind and healthcare in an age of algorithms. Health and Technology, 7(4), 351-367.
