呂維奇

(同濟大學人文學院,上海 200092)

0 引言

醫(yī)學倫理學在不同歷史時期經(jīng)歷了重大變化。生物科學和技術的進步為醫(yī)學重新定義人類、醫(yī)療保健、生命和死亡提供了強有力的證據(jù)。然而,這些變化、技術和創(chuàng)新也引發(fā)了許多倫理問題,并產(chǎn)生了深遠影響。

人工授精和設計嬰兒等技術挑戰(zhàn)了傳統(tǒng)的生育觀念和家庭倫理秩序,引發(fā)了對生育權、遺傳選擇和親子關系的倫理討論;對胚胎進行基因操作引發(fā)了倫理上的難題,涉及人類生命的起源和個體身份的界定;而醫(yī)助自殺技術引發(fā)了關于尊重生命和自主選擇權的倫理辯論;器官和組織移植則涉及資源分配、公平性和合理性的倫理問題。

這些變化表明醫(yī)學倫理是一個動態(tài)發(fā)展的領域,需要不斷適應新興科學和技術的進展。同樣,當前醫(yī)學人工智能已興起。醫(yī)學中使用的所有類型的設備中,計算機設備起著主導作用。這還包括其對幾乎所有現(xiàn)代醫(yī)療實踐和研究中使用的設備的不可或缺的貢獻,例如X光機、磁共振成像儀、人工心肺機、血液透析機、外科手術機器人、起搏器等。幾乎沒有任何醫(yī)療設備是沒有特定芯片和計算組件的。因此,問題是,在計算機變得智能化時,計算機設備在醫(yī)學中的主導地位將如何發(fā)展,這是否會成為一種福祉或威脅。雖然這是一個關乎醫(yī)療保健本質(zhì)的嚴肅問題,但很少有人認真對待它[1]733-743。

醫(yī)學中的人工智能(artificial intelligence in medicine,AIM),源于20世紀70年代的人工智能研究領域,主要發(fā)源于斯坦福大學的發(fā)式編程項目(Stanford heuristic programming project,HPP)。HPP項目始于1965年,由計算機科學家愛德華·A·費根鮑姆和分子生物學家喬舒亞·萊德伯格發(fā)起,最初名為“DENDRAL”項目(“DENDRitic ALgorithm”)?！癉ENDRAL”是一個基于計算機的咨詢系統(tǒng),也是人工智能歷史上的第一個專家系統(tǒng),該項目開創(chuàng)了這一領域。這種基于知識的計算機程序能夠在復雜領域中以人類專家的水平進行操作,因此被稱為專家系統(tǒng)。同時,斯坦福的HPP項目也孵化了第一個醫(yī)學專家系統(tǒng)MYCIN,這標志著醫(yī)學領域人工智能的興起[1]715。AIM帶來各種醫(yī)療決策支持系統(tǒng)、醫(yī)學診斷系統(tǒng)和患者監(jiān)測系統(tǒng)等應用工具。這些系統(tǒng)利用大數(shù)據(jù)、機器學習和人工智能算法分析患者數(shù)據(jù),提供診斷和治療建議,輔助醫(yī)生作出決策。然而,這些技術的廣泛應用也帶來了一系列倫理道德問題,如隱私和數(shù)據(jù)保護、決策透明性和可解釋性、責任和法律問題、社會公平問題等。

本文試圖說明以模糊邏輯(fuzzy logic)和道義邏輯(deontic logic)為基礎的AIM有潛力改善之前存在的醫(yī)學倫理問題以及理論上的技術難題。

1 醫(yī)學人工智能的模糊化

1.1 醫(yī)學人工智能的挑戰(zhàn)

一些學者認為人工智能的邏輯的語義刻畫更注重于處理那些具有明確邊界的極端情況,而較少考慮語義模糊的“灰色地帶”。然而,在日常生活中,我們經(jīng)常遇到這些灰色地帶,因為現(xiàn)實世界的概念和概述往往不是絕對明確的[2]。這種極化“思維”在人工智能的發(fā)展中可能帶來一些挑戰(zhàn)。當人工智能系統(tǒng)僅僅關注二值的、明確事項的判斷和決策時,它們可能無法處理那些模糊的情況,無法適應復雜的現(xiàn)實世界。

例如,在醫(yī)學領域,患者的病情可能存在許多不確定性和灰色地帶,需要綜合考慮多個因素才能作出決策。特殊疾病或個體疾病是普遍疾病或標準疾病的子集,特殊疾病包含于普遍疾病,這是符合直覺的。但是在臨床上,往往遇到無法歸于標準疾病的個體化疾病。普遍的標準疾病無法包含所有個體的特殊疾病,醫(yī)學治療最后要建立在醫(yī)生對不同個體患者的知識上[3]。如果人工智能系統(tǒng)無法處理這種復雜性、模糊性,可能會導致不準確地診斷或治療建議。雖然2017 年科大訊飛與清華大學聯(lián)合研發(fā)的人工智能“智醫(yī)助理”在國家醫(yī)學考試中心監(jiān)管下以 456 分的成績通過了臨床執(zhí)業(yè)醫(yī)師綜合筆試測試,但是在理論上,有學者認為人工智能在特定情境下仍存在著困難[4]。

因為醫(yī)學診斷涉及多個模糊和不確定的層面,這是醫(yī)學學科固有的特性。例如,患者出現(xiàn)相似的常見癥狀可能是由不同的疾病引起的,這需要醫(yī)務工作者依賴豐富的個人經(jīng)驗和判斷來診斷,這時往往被認為是人工智能所能不及的。然而,誤診往往也源于直覺。雖然專家的直覺通常更加準確,但其準確性是基于他們擁有巨大的數(shù)據(jù)庫和豐富的案例經(jīng)驗,并且仍然存在犯錯的可能性。但目前國內(nèi)的臨床思維教學大多停留在感性和個性化層面,常常只能通過經(jīng)驗理解而難以準確傳授。盡管臨床教師在帶教過程中努力展示臨床思路和診療規(guī)范,但仍缺乏一個完整的思維教學體系。傳統(tǒng)教學中,主要依靠基于案例的學習來培養(yǎng)臨床思維。然而,診斷錯誤的原因多種多樣,其中最常見的錯誤約占誤診病例的2/3,是由于對已有信息未能進行綜合分析而導致的判斷錯誤。雖然部分錯誤源于知識不足,但更多地是由于臨床推理存在漏洞。人類在認知過程中存在各種傾向和偏差,這些傾向和偏差是人類非凡直覺思維和快速行動力的代價。人類大腦傾向于對感官信息進行直觀快速地反應,而不是花費大量時間進行推理。思維本身受到多種因素的影響,容易出錯,這幾乎適用于所有人,即使是高智商的人也會陷入相同的認知陷阱中[5]。

所以,我們有必要區(qū)分人類智能和人工智能,若將二者等同,就是一種錯誤:一方面,期望人工智能在所有方面表現(xiàn)出類似人類智能的主觀理解能力是不切實際的;另一方面,智能機器所具備的智能將擁有人類所缺乏的一些特質(zhì),例如高度的知識能力和強大的邏輯推理能力。它們并非競爭關系,而是相互補充的。同時人們應該避免人類中心主義的傾向,以人類智能的規(guī)范來要求人工智能[1]733-743。

1.2 醫(yī)學人工智能中模糊邏輯的興起

人類的理性似乎持有一個普遍的二值本體論信念,即 “一個實體要么存在,要么不存在,不存在中間狀態(tài)”。極化的邏輯語義是基于二值邏輯(一個命題或陳述要么真,要么假,沒有中間狀態(tài)),強調(diào)事物之間有明確界限和分類(一個對象要么屬于一個集合或一個類,要么不屬于,沒有中間狀態(tài))。模糊邏輯和模糊集合論的誕生和發(fā)展大大改變了這類成見。

近年來,對模糊邏輯的關注和重視不斷增加。人們逐漸認識到傳統(tǒng)的二值邏輯在處理模糊性、不確定性和復雜性方面局限性,而模糊邏輯是一種新穎的、非經(jīng)典的邏輯,與傳統(tǒng)的經(jīng)典邏輯相比,它更能適應模糊、不確定或模糊邊界的情況,允許更細致和靈活的邏輯推理,能夠更好地應對上述情況。在模糊邏輯中,有三個主要特征需要提及。

一是,它引入了模糊集合理論。在傳統(tǒng)的邏輯中,一個對象或命題要么屬于某個集合,要么不屬于該集合,不存在中間狀態(tài)。而在模糊邏輯中,一個對象或命題可以部分屬于一個集合,模糊集合可以通過隸屬度函數(shù)來表示其成員的隸屬程度。

二是,模糊邏輯的模糊推理規(guī)則。傳統(tǒng)的經(jīng)典邏輯中,推理規(guī)則是嚴格的,只有確定的前提才能得出確定的結(jié)論。而在模糊邏輯中,推理規(guī)則允許模糊的前提和模糊的結(jié)論,推理的結(jié)果也可以是一個模糊的概率或隸屬度。

三是,模糊邏輯還具有模糊量化(fuzzy quantification)和模糊關系的特征。模糊量化指用模糊概念來描述數(shù)量或程度的概念。傳統(tǒng)的經(jīng)典邏輯使用精確的量詞,如“所有”“存在”等,而模糊邏輯引入了模糊量詞,如“大部分”“很少”“可能”等。模糊關系用于處理模糊集合之間的包含關系、相似度等模糊關系。

簡言之,經(jīng)典的二值邏輯的(0,1)語義二值,通過模糊化處理得到[0,1]連續(xù)區(qū)間的多值,在此,經(jīng)典邏輯的二值可以視為模糊邏輯的一種取極限值情況,大大拓展了邏輯的表達能力和處理現(xiàn)實問題的能力。

考慮到長期以來醫(yī)學和生物倫理學的爭議,涉及諸如“人類生命何時開始,何時結(jié)束?”或“胎兒何時成為人?”等問題,這些問題并沒有明確的分界線來界定。這些生物倫理問題在本體論上涉及對邏輯的理解。在受到二值邏輯的影響下,直覺上,人們傾向于認為“一個胎兒要么是人,要么不是人?！币虼?需要找到一個劃界標準。然而,對于此類本體論問題通常并不敏感,是因為人類語言的發(fā)展尚不充分,其中包括諸如“是”和“存在”等語詞被視為絕對的存在或不存在。然而,模糊邏輯改變了這一困境,通過將“是”和“存在”的二值語義轉(zhuǎn)變?yōu)槎嘀嫡Z義,能夠更好地涉及本體論和存在的灰色地帶。這使得從黑色到白色的過渡成為漸進的而非突變的過程?；疑貛Т碇鴭雰旱牟糠执嬖诨蚪拼嬖诘膮^(qū)域?？傊?借助模糊邏輯,我們能夠探討涉及“部分存在”或“近似存在”的生命倫理問題[6]。

1.3 模糊邏輯的優(yōu)勢與合理性

二值邏輯在科學中,尤其是自然科學中,被廣泛認為是一種理想的精確表達方式,而模糊性長期以來并不被廣泛接受。然而,醫(yī)學哲學家薩德扎德認為,在醫(yī)學語言中消除模糊術語既無益也不切實際:

第一,對每個模糊術語進行精確定義是不合理的,因為這將嚴重改變自然語言并降低其表達能力。以模糊方式描述患者出現(xiàn)黃疸的狀況比精確描述其皮膚反射光的波長為570納米更具信息量。

第二,在日常生活中學習和使用精確術語幾乎是不可能的。例如,在確定一個物體的顏色之前,我們并不需要測量其反射的光的波長,來使用這種更為精確的術語。

第三,醫(yī)學涉及高度復雜的系統(tǒng)和問題,如人體組織、患者的疼痛以及治療過程,提高分析的精確度并不一定增加信息的相關性[1]47-48。甚至于根據(jù)模糊邏輯中的不相容原則,精確度和相關性是成反比關系:

符號“pre(sys;x)”表示對系統(tǒng)進行陳述的精確度程度,符號“sig(sys;x)”表示對系統(tǒng)進行陳述的意義程度,符號“compl(sys)”表示系統(tǒng)的復雜程度,而ω為常數(shù)。

當系統(tǒng)的復雜性和陳述的精確度超過某個閾值時,它們將變得不相容。隨著系統(tǒng)復雜度的增加,人們無法用更精確的語言描述系統(tǒng)的復雜行為。精確度和意義之間的兼容性是有限的,因為無法同時使之最大化。因此,在高度復雜的領域中,如果需要意義,精確度是不可取的,模糊性是可取的。

患者作為一個不精確、不確定和模糊環(huán)境中的高度復雜系統(tǒng),醫(yī)學科學和臨床決策是模糊邏輯的一個重要應用領域[7]。在AIM應用中,模糊邏輯可用于處理醫(yī)學數(shù)據(jù)的模糊性和不完整性,引入模糊語言和推理以更準確地表達和處理醫(yī)學及醫(yī)學倫理問題。

舉例來說,不同地域和種族之間在疾病引起的痛苦和疼痛程度的評估以及疼痛的治療程度上存在明顯差異。有學者進行了相關研究,白種人相對于其他人種更可能接受鎮(zhèn)痛治療和藥物處方,并更可能被診斷為慢性疼痛、疑病癥和焦慮癥。非裔美國人相對于歐洲裔美國人和西班牙裔美國人更可能被低估疼痛強度和疼痛影響,并更可能被診斷為高血壓、糖尿病和心血管疾病。西班牙裔美國人相對于非裔美國人和歐洲裔美國人更可能被低估疼痛強度和疼痛影響,并更可能被診斷為糖尿病、脂肪肝和肥胖癥[8]。

在相關研究中,研究者常使用諸如“有點疼”“適中疼”“非常疼”“更傾向”“更容易”“更可能”“相較于”等詞匯來描述疼痛感受和橫向痛苦的比較。然而,由于對象和語言的模糊性,處理這些語詞時需要應用模糊邏輯技術。在這種情況下,模糊語詞變量(如疼痛的輕、適中、嚴重)不再是簡單地真假的二值劃分(疼和不疼)。僅僅用“疼”和“不疼”這兩個值來描述疼痛和痛苦是遠遠不夠的,我們需要引入不同情境下的模糊參數(shù)來更準確地描述疼痛的程度。此外,不同文化背景下,對疼痛的感知可能存在差異,進而涉及具體個體的苦痛和福祉。

模糊邏輯在醫(yī)學領域的緊迫需求和廣泛應用。越來越多的跨學科和多學科研究者致力于開發(fā)AIM?；谀：壿嬆Ｐ?已經(jīng)開發(fā)了多種用于糖尿病、癌癥、艾滋病等疾病診斷和治療的醫(yī)學診斷系統(tǒng)。一些最新研究成果包括模糊邏輯控制器用于醫(yī)療設備的控制、結(jié)合算法評估人體免疫系統(tǒng)的模糊認知圖以及在數(shù)據(jù)分析中評估面部表情和人類行為的模糊邏輯應用?；谀：壿嫷腁IM,結(jié)合其他技術如神經(jīng)網(wǎng)絡、機器學習算法、遺傳算法和分類模型等來處理復雜的現(xiàn)實問題[9]。

據(jù)學者統(tǒng)計,模糊邏輯方法在20世紀末的最后十年興起,并在21世紀呈現(xiàn)出指數(shù)級增長。與此同時,模糊邏輯在醫(yī)學領域的應用也取得了顯著的進展,2000-2021年的數(shù)據(jù)中,有6 323篇關于模糊邏輯的文章和479篇關于模糊邏輯在醫(yī)學中的文章,見圖1[9]。

圖1 模糊邏輯和在醫(yī)學中使用模糊邏輯的按年索引的出版物圖表

模糊邏輯在醫(yī)學和AIM領域中已經(jīng)受到廣泛關注,對生命倫理也有著推動作用。然而在進行臨床決策時,還需要考慮另一個重要的道義規(guī)范問題。醫(yī)學實踐不僅僅是關于疾病的診斷和治療,而是一個基于道義規(guī)則、道德和倫理的實踐過程。在醫(yī)學實踐中,知識不僅僅是用來描述外部世界的,而是用于指導行動的,它是由道義規(guī)則構(gòu)成的。這些規(guī)則在醫(yī)學決策中起著指導醫(yī)務人員進行一系列動態(tài)問題解決的作用,通常以“應該(禁止、允許)做x”或“在情況c下,應該(禁止、允許)做x”的形式進行表達。因此,薩德扎德認為臨床醫(yī)學是一門規(guī)范性或道義性的學科[1]596-603。

2 開啟道義之維

2.1 醫(yī)學中的道義邏輯

固然,在醫(yī)學和AIM領域中,引入模糊邏輯開啟了一個新的本體論視角和邏輯框架,使得AIM能夠從理論和技術層面直面患者作為復雜系統(tǒng)和具有倫理維度的復雜性。近年來,模糊邏輯和道義邏輯的結(jié)合形成了模糊道義論(fuzzy deontics),該理論在規(guī)范系統(tǒng)及其應用中具有顯著的實際相關性。模糊道義論使得將道德和法律規(guī)范表示為模糊道義規(guī)則成為可能,這些規(guī)則可以以數(shù)值模糊規(guī)則的形式進行表達,從而實現(xiàn)了比較性規(guī)范的制定。此外,定性模糊規(guī)則的運用也對模糊道義決策起到了積極的推動作用,尤其在倫理學、法律學和醫(yī)學領域中具有重要意義[6]。

比如,湯姆·比徹姆和詹姆斯·丘卓斯提出的四個核心倫理原則,即尊重自主權、不傷害、造福和公正,這些原則在醫(yī)療保健領域的道義推理中扮演著關鍵角色[10]。從理論上講,這些倫理原則可以被視為道義命題,它們可以通過道義邏輯進行表達和形式化。生物醫(yī)學倫理學原則是道義規(guī)則。

比如“一個絕癥患者患有不治之癥,處于昏迷狀態(tài),即將死亡,并且有一份生前遺囑說拒絕維持生命的治療,那么醫(yī)生和其他護理人員不應該通過醫(yī)療來維持她的生命?！边@可以形式化為:

2.2 道義規(guī)則的模糊化:模糊道義論

雖然道義邏輯的邏輯形式是清楚的,但是道義邏輯在日常語境和人工智能化應用中仍面臨著上文提到的傳統(tǒng)經(jīng)典邏輯的極化(二值)語義問題。在一些道義沖突的情況下,我們會陷入困境。

舉例來說,一位醫(yī)生面臨以下情境:一位離婚的女性穆斯林患者要求醫(yī)生在她已經(jīng)懷孕的情況下證明她沒有懷孕。醫(yī)生選擇隱瞞真相以滿足孕婦的要求,這是為了防止離婚的孕婦被親戚殺害以維護家族的榮譽[11]。

一般而言,“講真話”和“挽救生命”都是一般道德和醫(yī)學倫理規(guī)范的要求。盡管這兩者都是“必須”或“應該”要做的,但無法同時滿足。類似的例子是在臨床環(huán)境中,一種診斷或治療行動α比另一種行動β更受歡迎,盡管這兩種行動都是道義上強制性的:應該做α,應該做β。這引起了如何將規(guī)范、優(yōu)先和偏好的合法性概念化的問題。此時就需要對規(guī)范、優(yōu)先權和偏好的合法性進行概念化,采用基于模糊的道義概念,通過模糊化(fuzzifying)道義概念,將普通道義論擴展為有程度漸變的模糊道義論,這大大增加了道義分析在規(guī)范系統(tǒng)及其應用中的實際相關性。

模糊化道義的第一步是通過道義集合概念引入模糊道義集。令Dr 為醫(yī)生,T為講真話的人的集合,S為拯救他人生命的人的集合,ω為道義隸屬函數(shù)。

如,“任何人都應該說真話。”表示為:

?x(OB(x∈T))

ω(x, A)表示x應該屬于集合A的程度。

ωA(x)=r表示ω(x, A)程度等于r,即x應該屬于集合A的程度是r。

在經(jīng)典二值邏輯中,r只有{0,1}兩個值。

那么這名醫(yī)生Dr如果說真話則,屬于集合T,說謊話則屬于集合T的補集合TC。

如果這名醫(yī)生說真話,則ωT(Dr)=1。

如果這名醫(yī)生說謊話,則ωT(Dr)=0。

在這種道義行為中沒有漸變性,即沒有程度的道義性。然而,在現(xiàn)實世界和醫(yī)學世界中,我們常常很難確定某人是否確實屬于某個特定的道義集合,所以可以通過模糊化道義隸屬函數(shù)來模糊化道義集合概念來應對復雜的情況。這樣ωA(x)=r中r的取值不是{0,1}二值,而是[0,1]區(qū)間。簡單例子,張三總是誠實的(偶爾不誠實),那么可以表達為:ω誠實(張三)=0.8。

第二步,通過在模糊道義集的基礎上使用模糊道義句,我們可以對不同規(guī)范的道義強度進行比較。例如,在上述醫(yī)生的例子中,我們可以認為“挽救生命”比“講真話”具有更高的道義程度:ωS(Dr) >ωT(Dr)。然而,需要注意的是,這只是一個簡單而基礎的例子。實際情況更加復雜,因為道德評判往往依賴于具體的語境。在特定情境下,“保守重要機密”的道義程度可能高于“挽救生命”;而在其他情境中,“講真話”的道義程度可能高于“挽救生命”。

因此,對于這種無條件的道義比較語句ωS(Dr) > ωT(Dr),需要謹慎使用。大多數(shù)醫(yī)療道義規(guī)則都是條件式的。無條件和有條件的區(qū)別在于規(guī)則是否存在前提條件。例如,對于命題“每個人都應該說實話”,它不需要任何前提條件。而有條件的規(guī)則是一種有條件的道義語句,其執(zhí)行需要滿足特定的前提條件。對于命題“6歲的孩子應該入學”,即“對于每個人x,如果x是6歲的孩子,則應該讓x入學”。這里的如果x是6歲的孩子,就是一個條件[12]。

所以可以表達為以下的條件道義句:如果患者的生命受到威脅,那么醫(yī)生挽救她的生命比講真話更有道義。假設在情況α下,挽救生命的道義隸屬ωS(Dr)=0.9,講真話的道義隸屬度ωT(Dr)=0.7,此時“挽救生命”的道義程度要高于“講真話”。

形式化為:α→ωS(Dr) >ωT(Dr)

如果以經(jīng)典傳統(tǒng)邏輯來處理,其困難在于, 講真話是應該的,挽救生命也是應該的。那么ωS(Dr)= ωT(Dr)=1。我們就無法比較二者優(yōu)先程度,陷入道德困境。

這個簡單例子說明通過模糊性來形式化比較道義規(guī)則的可行性[6]。

在決策過程中,語句的前件、條件或情境起著重要作用,因為特定決策的制定取決于給定的條件和情境。在大多數(shù)情況下,條件處于模糊狀態(tài),我們承認其存在與不存在之間存在一個漸進的過程。例如,患者的生命威脅可能是“輕微”“中等”或“嚴重”。因此,狀態(tài)X的存在程度越低,那么狀態(tài)非X的存在程度就越高,反之亦然。

這便導致了以下情況:如果在X情況下,行動Y在特定范圍[0,r]內(nèi)是必須的(被禁止或允許),那么在[0,1-r]的范圍內(nèi),它分別非必需的(非禁止,非允許)。因此,一個行為可能同時具有這兩方面的特征[6]。通過模糊條件和模糊規(guī)則,就可以刻畫這種道義特性,根據(jù)其中的道義程度進行計算和排序。這種方法可有助于在AIM、醫(yī)學倫理學、生物倫理學、一般倫理學、法律、政治和其他領域中作出決策,為AIM提供理論支持來處理醫(yī)學實踐中的道義問題。

2.3 基模糊道義論AIM的計算可行性

AIM研究的基礎是理解醫(yī)學語言和知識的結(jié)構(gòu)和邏輯。在之前的討論中,我們已經(jīng)探討了傳統(tǒng)邏輯所帶來的困境,并介紹了模糊邏輯和模糊道義論的優(yōu)勢。本節(jié)旨在簡要總結(jié)AIM在可計算性方面的潛力。

假設存在兩個函數(shù):f(x)和g(x),它們的參數(shù)分別是患者的數(shù)據(jù)集合D和與之對應的行動集合A。

例如,當前患者的數(shù)據(jù)集合D1={δ1, δ2,…δn},δ為患者的單個數(shù)據(jù)項或?qū)傩曰蛐畔?比如{性別,年齡,宗教信仰,懷孕狀態(tài)……}。對于函數(shù)f,有以下關系:

f1(D1)= A1,

OB(A1),

,(其中?表示優(yōu)先,x?y,表示x優(yōu)先于y)

這意味著根據(jù)當前患者的情況(D1),應該采取行動A1, 并且行動A1具有道義優(yōu)先性。

這些函數(shù)程序通過交叉執(zhí)行的方式進行組合。首先執(zhí)行程序函數(shù) f1,并使用其輸出作為參數(shù)傳遞給程序函數(shù) g1。然后,執(zhí)行f2,并使用其輸出作為參數(shù)傳遞給g2。依此類推,一直執(zhí)行到 fn,并將其輸出作為參數(shù)傳遞給 gn。

g1(A1)= D2

根據(jù)新數(shù)據(jù)集D2,

f2(D2)= A2

g2(A2)= D3

……

fn(Dn)= An

gn(An)= Dn+1在某個患者數(shù)據(jù)集Dn+1狀態(tài)上決策終止[13]。

最后會產(chǎn)生兩個函數(shù)序列:

f1, f2,… fn和g1, g2,… gn,它們的參數(shù)分別是患者的數(shù)據(jù)集合D1,D2,…Dn和與之對應的行動集合A1,A2,…An。

通過這種方式,這些程序相互交替執(zhí)行,形成了一個組合程序。每個程序的輸出都作為下一個程序的輸入,實現(xiàn)函數(shù)系列的連續(xù)運行。當滿足某些預定的條件或達到某個特定的目標時,決策過程則會終止。在具體的應用中,終止的標準可以根據(jù)問題的性質(zhì)和需求進行定義。例如,在醫(yī)學診斷中,決策過程可能終止于確定一個最終的診斷結(jié)果;在機器學習算法中,決策過程可能終止于達到一定的收斂條件或達到預設的準確度要求。終止的標準是根據(jù)具體情況和應用目標來確定的,通?；趩栴}的性質(zhì)、算法的設計和需求的要求。

計算與模糊道義論的關聯(lián)體現(xiàn)在對不確定性和模糊性進行建模和處理的數(shù)學框架中。在醫(yī)學臨床決策過程中,存在許多不確定性因素,例如模糊的輸入數(shù)據(jù)、不完整的知識和模糊的目標。為了應對這些不確定性,可以運用模糊道義論的方法來處理決策過程中的模糊性和不確定性。

在上述的計算過程,其中涉及決策函數(shù)的計算和子函數(shù)的執(zhí)行。這些子函數(shù)可以根據(jù)具體的應用領域和需求,采用模糊道義論的方法來處理不確定性和模糊性。通過使用模糊集合來表示模糊的輸入數(shù)據(jù)和目標,并應用模糊邏輯進行推理和決策,我們能夠更好地處理決策過程中的不確定性和模糊性。

3 結(jié)論與展望

本文基于模糊邏輯,通過對醫(yī)學實踐和醫(yī)學人工智能的關系進行分析,論證了模糊邏輯在處理醫(yī)學領域中的模糊性、不確定性和復雜性方面的獨特優(yōu)勢和合理性。引入模糊邏輯使得醫(yī)學人工智能能夠更好地應對現(xiàn)實世界的倫理維度,并提供靈活的邏輯推理工具。同時,模糊道義論的發(fā)展為道義規(guī)范的表達、決策和人工智能化提供了新的方向。通過模糊化道義概念,我們可以獲得形式化的模糊道義規(guī)則,實現(xiàn)對道義規(guī)范的動態(tài)比較和排序。這為醫(yī)學決策和倫理決策提供了更實際相關性的支持。

盡管模糊道義邏輯的應用仍處于相對初級階段,需要進一步深化和擴展其理論基礎和方法。然而,基于模糊道義邏輯的醫(yī)學人工智能在未來仍具有廣闊的發(fā)展前景。其中,模糊邏輯與倫理決策的整合是一個值得進一步研究的方向,以更好地解決醫(yī)學倫理學中的復雜道德難題。此外,可以開發(fā)基于模糊道義邏輯的智能醫(yī)療決策系統(tǒng),考慮到道義規(guī)范和個體差異為醫(yī)務工作者和患者提供個性化的決策建議。