人工智能 (AI) 与医疗保健的融合正在改变整个行业，为改善患者预后、简化流程和降低成本提供了前所未有的机遇。从机器学习驱动的诊断工具到人工智能驱动的手术机器人，这项技术的潜在应用范围十分广泛。
然而，伴随这些进步而来的，是医疗法律方面的巨大风险，医疗服务提供者、技术开发人员和法律专业人士必须谨慎应对。本文探讨了人工智能在医疗保健领域应用所面临的主要法律挑战，并提供了降低这些风险的实用建议。
## 什么是人工智能
人工智能是指在机器中模拟人类智能，使机器能够思考、学习和做出决策。1 人工智能系统可以执行通常需要人类智能才能完成的任务，例如解决问题、理解自然语言、识别模式和进行预测。2 人工智能有多种类型，从专为特定任务（例如虚拟助手或推荐系统）设计的狭义人工智能，到能够执行人类可以完成的任何智力任务的通用人工智能。人工智能已被应用于医疗保健、金融、法律、交通和娱乐等各个领域，以提高效率和决策能力。3
## 人工智能在现代医疗保健中的作用
通过机器学习、自然语言处理和机器人等技术，人工智能正被部署到整个医疗保健领域，有望显著改善患者护理。4 人工智能在医疗保健领域的一些主要优势包括： 改进诊断：人工智能可以高精度地分析医疗数据（例如影像扫描），帮助更早、更可靠地检测癌症、心脏病和神经系统疾病等。5 个性化治疗方案：人工智能可以处理患者数据，根据个人健康状况、基因和病史推荐量身定制的治疗方案。6 提高效率：自动化行政任务（例如日程安排、计费和记录保存）使医疗保健专业人员能够专注于患者护理并降低成本。7 预测分析：人工智能可以预测患者预后、疾病进展和潜在并发症，从而实现主动干预。 8. 药物发现与开发：人工智能加速了潜在候选药物的识别过程，从而降低了新疗法上市的时间和成本。9. 远程医疗和虚拟健康：人工智能驱动的工具能够实现远程会诊、监测和诊断，改善农村或医疗服务不足地区患者的医疗保健服务。10. 改进患者监测：可穿戴设备和人工智能算法可以追踪生命体征，并实时提醒医护人员潜在的健康问题。11. 提高手术精度：人工智能驱动的机器人辅助手术可以提高手术准确率，缩短恢复时间，并将风险降至最低。12. 医学研究：人工智能可以分析海量数据，识别趋势、关联性和洞见，从而推动医学研究和创新。13. 尽管取得了这些进展，但人工智能在医疗保健领域的应用也存在风险。依赖算法来制定或辅助医疗决策会带来新的复杂性，尤其是在出现错误或技术未能按预期运行的情况下。
## 人工智能在医疗保健领域的法律风险
随着人工智能在临床决策中扮演越来越重要的自主角色，传统的责任界限变得模糊不清，由此形成了一个复杂的医疗法律环境，对现有的医疗责任框架提出了挑战。错误责任 人工智能在医疗保健领域应用最紧迫的法律问题之一是确定错误发生时的责任归属。例如，如果人工智能系统误诊病情或推荐不恰当的治疗方案，谁应该承担责任？是依赖人工智能的医疗服务提供者、人工智能系统的开发者，还是实施该技术的医疗机构？这种模糊性会使法律诉讼变得复杂，并给寻求赔偿的患者带来挑战。传统的医疗过失原则要求证明存在注意义务、违反注意义务、因果关系和损害，但这些原则可能难以应用于涉及人工智能的案件。当人工智能的决策过程不透明时，这种情况尤为突出，这种现象通常被称为“黑箱”问题。 14 人工智能系统通常以“黑箱”形式运行，这意味着即使是开发者，其决策过程也并非总是透明或易于理解的。这种缺乏透明度引发了关于人工智能系统在出现错误诊断、治疗建议或其他不良后果时应承担责任的关键问题。15 在澳大利亚，医疗保健领域人工智能错误的责任认定尚未经过检验。然而，在美国，IBM 开发的“沃森肿瘤系统”（Watson for Oncology，简称 WFO）临床决策支持系统是人工智能在医疗保健领域应用所面临挑战的一个典型例子。WFO 使用人工智能算法评估医疗记录，并协助医生为患者选择癌症治疗方案。16 有报道称 WFO 提供了不恰当且不安全的治疗建议，此后该软件受到了广泛批评。17 该项目最终于 2023 年终止。数据隐私和安全问题 敏感健康信息的收集、存储和处理必须遵守数据保护法律，例如 1998 年《隐私法》（联邦）。医疗保健领域的人工智能系统严重依赖大量的患者数据才能有效运行。 18 这种对数据的依赖引发了医疗服务提供者对数据隐私和安全的重大担忧，鉴于医疗系统中流动的大量个人数据，数据安全对他们而言已是重中之重。19 数据泄露的风险至关重要，因为未经授权访问患者数据可能导致严重后果，包括身份盗窃、经济损失，甚至人身伤害。20 总之，人工智能在医疗保健领域的应用具有巨大的潜力，能够改善患者预后并简化医疗流程。然而，它也带来了重大的医疗法律风险，必须谨慎应对。通过了解人工智能在医疗保健领域面临的关键法律挑战，医疗服务提供者、技术开发人员和法律专业人士可以携手合作，制定有效的策略来降低这些风险，并确保人工智能的益处得以实现。
