智慧医疗的伦理挑战：如何平衡技术与人性？

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网易

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来源

https://www.163.com/dy/article/JOA1QOPM05340BZM.html

https://www.36kr.com/p/1722851557377

https://news.sciencenet.cn/sbhtmlnews/2024/12/382456.shtm

https://www.chima.org.cn/Html/News/Articles/16683.html

http://www.cn-witmed.com/list/16/11922.html

https://rs.yiigle.com/CN131222202319/1457320.htm

https://hub.baai.ac.cn/view/42118

https://rs.yiigle.com/CN112137202212/1356247.htm

https://www.junhe.com/legal-updates/1919

10.

https://www.pbids.com/WP/970

11.

https://cingai.nankai.edu.cn/2024/1211/c23895a558873/page.htm

12.

https://www.ibm.com/cn-zh/think/topics/shedding-light-on-ai-bias-with-real-world-examples

近年来，人工智能（AI）技术在医疗领域的应用呈现出爆发式增长。从最初的临床知识库，到如今的环境聆听AI、量子计算辅助研究，AI正在以前所未有的速度改变着医疗行业的面貌。

环境聆听AI技术：通过语音识别实时捕捉医患对话，自动生成临床笔记。微软子公司Nuance推出的DAX Express系统，已实现70%的医生疲劳感降低，放射科医生效率提升1.5倍。
检索增强生成（RAG）技术：结合检索和生成技术，为医疗机构提供更精准的数据支持。应用场景涵盖AI辅助诊断、个性化医疗优化等多个领域。
视觉技术辅助患者护理：通过摄像头监测患者行为，优化护理服务。例如，Care.ai公司的技术可以检测患者翻身动作，减轻护理人员负担。
量子计算推动疗法发现：IBM与克利夫兰诊所合作推出的医疗专用量子计算机，已开展52个研究项目。在蛋白质结构预测、癫痫手术反应预测等领域取得突破性进展。
AI加速药物发现：通过AI筛选高潜力分子，量子计算分析动力学特性，显著加快新药研发进程。

然而，这些令人振奋的技术进步也带来了不容忽视的伦理挑战。

隐私与数据安全：医疗数据涉及个人隐私，一旦泄露将对患者造成严重伤害。据统计，仅2022年，全球就有超过3000万份医疗记录被非法访问或泄露。
算法偏见：AI系统可能因训练数据的偏差而产生不公平的决策。例如，一项研究发现，基于医疗开销构建的AI算法，错误地将经济优势群体判定为高疾病风险人群，导致医疗资源分配不公。
医生角色转变：AI辅助诊断可能导致医生决策权下降，削弱其临床判断能力。一项调查显示，超过60%的医生表示担心AI会削弱他们的专业地位。
责任归属模糊：当AI参与诊疗时，出现医疗事故的责任界定变得复杂。目前，全球范围内尚未形成统一的责任归属标准。

面对这些挑战，各国纷纷出台相关政策，加强AI医疗领域的伦理治理。

完善数据保护制度：我国已形成以《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》为代表的数据安全顶层监管框架。同时，医疗行业也出台了《医疗卫生机构网络安全管理办法》等具体政策。
消除算法偏见：在数据收集阶段避免隐含偏见，在训练优化阶段兼顾精确性和公平性，在输出应用阶段提高透明度，避免“黑箱”效应。
明确责任归属：制定专项法规，厘清医疗机构、AI开发公司等各方的责任边界，减少纠纷并促进技术健康发展。
强化医生核心作用：确保医生在诊疗中保持主导地位，将AI作为辅助工具而非决策者。