醫(yī)院上線AI系統(tǒng)輔助問診陪診 線上平臺“AI開處方”或越界

早上8點，四川省綿陽市游仙區(qū)忠興鎮(zhèn)興合村村醫(yī)宋文卓來到衛(wèi)生室，第一件事就是打開電腦登錄AI（人工智能）輔助診療系統(tǒng)，這是他近段時間養(yǎng)成的一個新習慣。

“宋醫(yī)生，我心跳有點快，感覺上不來氣，偶爾還會咳嗽幾聲。”衛(wèi)生室剛開門，年近九旬的村民涂婆婆便在老伴的陪同下前來看診。宋文卓一邊詢問癥狀，一邊將病情輸入系統(tǒng)，然后點擊AI輔診按鈕，系統(tǒng)迅速與擁有海量多發(fā)病、常見病等病例的國家核心知識庫對接，通過提取和分析患者的歷史病歷信息，給出“急性上呼吸道感染”等診斷建議。宋文卓結合自己的臨床經(jīng)驗進行綜合評估，最終確定涂婆婆是急性上呼吸道感染。

隨后，系統(tǒng)根據(jù)醫(yī)生的選擇，給出了推薦用藥，列出推薦依據(jù)、檢查建議等。宋文卓參考選定治療藥物，讓老人先吃藥觀察。

在宋文卓看來，AI輔診系統(tǒng)的應用，不僅提高了診斷的準確性和效率，還能幫助醫(yī)生更好地應對復雜病例，降低誤診漏診風險，看病用藥也更加安全放心。

AI輔助診療系統(tǒng)在綿陽市游仙區(qū)基層醫(yī)療機構的應用，是我國推進“AI+醫(yī)療”的一個生動縮影。《“十四五”醫(yī)療裝備產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》明確提出加快智能醫(yī)療裝備發(fā)展；《關于進一步完善醫(yī)療衛(wèi)生服務體系的意見》提出發(fā)展“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療健康”，加快推進互聯(lián)網(wǎng)、人工智能等在醫(yī)療衛(wèi)生領域中的應用……近年來，我國不斷加強頂層設計，推進“AI+醫(yī)療”的發(fā)展。

多名業(yè)內(nèi)人士和專家在接受《法治日報》記者采訪時指出，醫(yī)療領域已經(jīng)成為探索AI應用的重要場所，目前在一些醫(yī)院主要應用于分導診、預問診、病歷生成等場景，助力患者就醫(yī)更加便捷，提升了醫(yī)療服務質量，未來AI輔助診療將會成為一種趨勢，但也需要警惕背后隱藏的法律風險，這些風險不僅涉及患者個人隱私保護，還關系到算法透明度和公平性等問題。

多地上線AI輔診

提升患者就診體驗

近日，記者來到北京大學人民醫(yī)院進行甲狀腺和瘢痕檢查，檢查項目包括B超、血液檢查等。繳費完成后，醫(yī)生提醒可在系統(tǒng)預約檢查時間。記者打開手機，像“自助值機”一樣，在可選時間段，把檢查項目約在相對集中的時間，這樣就可以“一次跑完”，在最短的時間內(nèi)完成所有檢查，避免了因現(xiàn)場排隊改約和檢查時間不同而帶來的反復奔波。

這只是AI輔助醫(yī)療的一個縮影。記者梳理公開資料發(fā)現(xiàn)，“AI+醫(yī)療”目前已在多個醫(yī)院落地。

在華中科技大學同濟醫(yī)學院附屬協(xié)和醫(yī)院，如果患者不知道掛哪個科室，AI可以來幫忙。

該院今年5月推出了“AI智慧門診”，涵蓋智能分導診、智能加號等功能。以彼時的“智能加號”功能為例：患者可點擊“掛號服務”“在線掛號”，進入需要預約的科室，如果選擇的專家號“滿診”，則可點擊下方的“申請加號”，在跳轉頁面選擇該專家的加號日期。確定免費預約后，AI會自動發(fā)起對話，詢問病情等相關情況，然后生成“病情卡片”，再綜合評估病情嚴重程度，判斷加號資格，最后發(fā)送給專家確定是否通過。

此外，該院還推出“智能候診室”功能。患者掛號后，由“醫(yī)生數(shù)字人”與患者先進行溝通，提前了解患者癥狀、病程等，為醫(yī)生面診做準備。

在浙江省人民醫(yī)院，數(shù)字健康人“安診兒”可以陪伴患者就診。

據(jù)了解，“安診兒”可以為患者提供覆蓋就醫(yī)前、中、后的AI陪診服務。診前，患者可以向其描述自己的癥狀，“安診兒”根據(jù)癥狀為患者匹配科室和醫(yī)生，幫助患者預約掛號；診中，“安診兒”可合理安排就診流程，全程提供AR智能導航，還可以讓患者在線上直接取號，并提供叫號提醒，甚至能在支付寶上完成醫(yī)保繳費，節(jié)約患者的就醫(yī)時間；診后，患者離開醫(yī)院，其還會繼續(xù)提供電子病歷、處方和報告查詢等服務。

在北京友誼醫(yī)院，AI能幫醫(yī)生寫病歷。

今年5月，云知聲門診病歷生成系統(tǒng)在北京友誼醫(yī)院應用。該系統(tǒng)能在復雜的醫(yī)院環(huán)境中識別醫(yī)患對話，精準捕捉關鍵信息，分離醫(yī)患角色，并從中剔除與病情無關的內(nèi)容，生成專業(yè)術語表達的信息摘要，以及符合病歷書寫規(guī)范要求的門診電子病歷。數(shù)據(jù)顯示，在門診病歷生成系統(tǒng)的幫助下，北京友誼醫(yī)院相關科室門診病例錄入效率大幅提升，醫(yī)生問診時間大幅縮短。

法律風險不容忽視

警惕算法歧視問題

多名受訪的業(yè)內(nèi)人士指出，人工智能在醫(yī)療領域的廣泛應用，能為患者提供更便捷的服務，提高了醫(yī)療服務的效率和精準度，讓優(yōu)質醫(yī)療資源更普惠，但其背后的法律風險也不容忽視。

在山西大學法學院講師陳川看來，傳統(tǒng)醫(yī)療診斷過程強調醫(yī)生對患者人格尊嚴和自主權的尊重與保護，醫(yī)生在作出醫(yī)療決策時，需綜合考慮患者的既往病史和當前癥狀，并依照相關法律法規(guī)與倫理規(guī)范，制定適宜的治療方案。然而，醫(yī)療人工智能存在“自動化偏見”風險，即醫(yī)生在診斷過程中可能會過度依賴人工智能技術，從而忽略自身專業(yè)判斷和對患者個體需求的考慮。這種過度依賴可能導致醫(yī)生將困難的醫(yī)療決策不恰當?shù)亟唤o人工智能處理。當醫(yī)生過度依賴人工智能時，患者的治療決策可能被剝奪，轉而交由機器進行處理，導致患者失去對自身健康管理的自主權。

此外，算法透明度不足和算法歧視問題也不容忽視。“雖然2023年7月國家網(wǎng)信辦聯(lián)合國家發(fā)展改革委等部門公布的《生成式人工智能服務管理暫行辦法》提出了算法透明性要求，但在具體實施過程中，算法的實際工作原理和決策過程往往難以被外界理解和監(jiān)督。由于算法透明度不足，患者無法了解醫(yī)療人工智能是如何得出診斷結論的，導致其知情權和選擇權無法得到充分保障，可能會侵犯患者的知情同意權和自主決定權。”陳川說。

她提出，算法歧視問題還會導致不同地區(qū)在醫(yī)療資源上的不平等現(xiàn)象。不同開發(fā)者在訓練算法時可能無意間引入偏見，導致生成式人工智能在面對不同群體患者時作出歧視性決策。例如，某些醫(yī)療人工智能系統(tǒng)在篩查病人時，診斷結果不準確或存在系統(tǒng)性低估。再比如，算法模型的訓練數(shù)據(jù)如果主要來自某些特定群體，可能會導致其面對特殊群體時產(chǎn)生偏見。

陳川認為，目前，人工智能在醫(yī)療領域的應用仍處于探索階段，易因誤診、數(shù)據(jù)泄露等行為引發(fā)問責和歸責問題。我國民法典規(guī)定醫(yī)療損害責任適用過錯責任原則，也考慮到醫(yī)療器械所致?lián)p害的責任承擔問題。但人工智能能夠獨立生成醫(yī)療診斷結果或建議，因此在現(xiàn)行法律框架下，對醫(yī)療人工智能應用的追責十分復雜，傳統(tǒng)的責任形式難以簡單套用到醫(yī)療人工智能上。

線上購藥本末倒置

審核環(huán)節(jié)形同虛設

除了“AI+醫(yī)療”作為一種新興模式在實際應用過程中可能存在一定法律風險外，一些線上醫(yī)療問診、線上購藥平臺在引入AI輔助后，雖然給患者帶來便捷，但也暴露出不少問題。

記者在調查中發(fā)現(xiàn)，一些互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療平臺采用“先選購藥品，再因藥配方，甚至由人工智能軟件自動生成處方”這樣本末倒置的操作方式。

記者前不久在某購藥平臺下單處方藥骨化三醇軟膠囊后，平臺提示“請選擇線下已確診疾病”。記者在“疾病欄”隨機勾選了幾項，“處方/病歷/檢查報告欄”空著，并確認“已確診此疾病并使用過該藥，且無過敏史、無相關禁忌證和不良反應”，很快便通過了驗證，提交清單后，系統(tǒng)跳至問診版塊。

緊接著，有“醫(yī)師”接診，連續(xù)發(fā)來數(shù)條信息，其中第一條強調“互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院只對復診用戶提供醫(yī)療服務”，后續(xù)幾條信息均為確認有無過敏史或處于特殊時期。在記者沒有回復的情況下，對方就發(fā)來一張?zhí)幏絾魏唾徺I鏈接。

北京市民楊木（化名）也有過類似經(jīng)歷，他懷疑屏幕背后接診的不是真的執(zhí)業(yè)醫(yī)師：“在××平臺購買處方藥時，感覺對方跟機器人沒有差別，只要打字過去，對方就會在幾秒鐘內(nèi)迅速同意，根本沒有給出任何專業(yè)意見。”有一次，他故意描述一些不是欲購藥品適應病癥的情況，結果對方仍然很快開了處方。

多名業(yè)內(nèi)人士認為，“隔空”診療并不適合所有患者，常見病、慢性病的復診，是較長時間以來互聯(lián)網(wǎng)診療的定位。不過，對于何為復診，業(yè)內(nèi)一直缺少具體標準，導致出現(xiàn)一些監(jiān)管真空。

“假如是正規(guī)互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院，有執(zhí)業(yè)資格的醫(yī)生開具的電子處方，應該有醫(yī)生的簽名、互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院電子章。不排除有些小型互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療平臺存在用人工智能、機器人等工具自動生成處方，一些大平臺會用AI等來輔助醫(yī)生問診，比如問病人幾歲、哪里不舒服等，但是處方必須要求醫(yī)生來開。”北京某三甲醫(yī)院一劉姓醫(yī)生說。

他還注意到，不少平臺為謀取利益，采用“AI開處方，客戶直接取藥”的模式，處方開具、審核環(huán)節(jié)形同虛設，要么直接跳過開具處方這一流程，要么對用戶上傳的處方并不實際審核，這類行為嚴重違反了我國藥品管理制度，也給患者用藥安全埋下風險隱患。

在線上健康平臺咨詢問診會不會泄露個人信息，也是多名受訪患者提出的疑問。

有一次，楊木的后背上起了不少紅疹子，便在某健康平臺進行問診，結果沒過幾天，他就陸續(xù)接到多個廣告電話和短信，有詢問是否需要植發(fā)的、有推銷護膚產(chǎn)品的，甚至還有借貸公司打來的推銷電話。

“問診時，平臺采集的個人信息和健康情況能不能保存好，這些信息會不會流向第三方？”楊木很是擔心。

此前，工信部曾通報過多個互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療App在個人信息收集及使用方面存在嚴重問題，包括超范圍采集個人隱私信息、未經(jīng)本人同意向他人提供個人信息、收集與醫(yī)療服務無關的個人信息等。

“與其他類型App相比，醫(yī)療類App泄露個人信息可能會導致更嚴重的法律問題。如果個人健康信息被泄露，不法分子可能利用這些信息實施精準詐騙，比如利用‘病急亂投醫(yī)’的心理向患者非法售賣或推廣藥品。”前述劉醫(yī)生說。

完善相關法律框架

切實保障患者權益

受訪專家指出，為了有效應對“AI+醫(yī)療”在實際應用中潛在的法律風險，需要從法律和政策兩個層面進行系統(tǒng)化完善。只有建立健全法律框架和監(jiān)管機制，明確醫(yī)療大模型的責任歸屬和數(shù)據(jù)使用規(guī)范，才能在推動醫(yī)療人工智能發(fā)展的同時，切實保障患者的合法權益。

“首先要建立完善醫(yī)療人工智能法律框架。目前，《生成式人工智能服務管理暫行辦法》未涉及醫(yī)療領域人工智能規(guī)定，需要在其基礎上結合醫(yī)療領域的特點制定相關法律法規(guī)，突出強調醫(yī)療人工智能的輔助作用。”陳川說，為了幫助醫(yī)療工作人員、患者更好地使用人工智能系統(tǒng)、了解人工智能得出診斷結果的運行機制，我國可以配套制定醫(yī)療人工智能使用指南，以增強醫(yī)療人工智能系統(tǒng)及其結果的可解釋性；還需完善其他法律規(guī)定，數(shù)據(jù)安全法、《涉及人的生命科學和醫(yī)學研究倫理審查辦法》等為制定醫(yī)療人工智能管理辦法提供了基礎，應依據(jù)人工智能發(fā)展現(xiàn)狀出臺適用醫(yī)療人工智能的管理辦法。

陳川還提到，強化醫(yī)療人工智能算法監(jiān)管刻不容緩。一方面，為確保醫(yī)療人工智能的安全性和可靠性，應成立算法審查專門機構，對醫(yī)療人工智能進行嚴格的安全性、透明性、倫理性審查；另一方面，基于數(shù)據(jù)的動態(tài)性和人工智能技術的不斷迭代升級，應要求研發(fā)者提前研判算法應用過程中產(chǎn)生的安全風險并提出針對性應對措施，在算法生命周期內(nèi)定期開展算法風險監(jiān)測工作，針對算法的數(shù)據(jù)使用、應用場景、影響效果等進行自我安全評估。此外，可開啟公眾監(jiān)督舉報、監(jiān)管部門巡查等多種措施。

北京中醫(yī)藥大學法律系教授鄧勇也認為，隨著醫(yī)療大模型的發(fā)展，這一產(chǎn)業(yè)合規(guī)運營與監(jiān)管顯得越發(fā)重要，需要確定自身的產(chǎn)品定位并獲取對應的資質，避免無資質開展相應活動。“合規(guī)方面，首要應當確定自身的產(chǎn)品定位，如屬于互聯(lián)網(wǎng)診療產(chǎn)品的，需要聯(lián)系或建立對應的實體醫(yī)療機構并申請設置相應的互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院，并在醫(yī)師資源、病歷管理、藥品配送、處方開具上滿足相應要求，如僅作健康管理，不涉及診療活動的，必須明確自身產(chǎn)品不具有‘醫(yī)療目的’，僅‘預期用于健康管理、目標人群為健康人群、記錄統(tǒng)計健康信息’用。”

他提出，還應當采取數(shù)據(jù)清洗等方式確保去除公開數(shù)據(jù)中的違法和不良信息及個人信息，保證訓練數(shù)據(jù)合法合規(guī)。醫(yī)療大模型收集用戶數(shù)據(jù)的要求，需要遵循合法、正當、必要的原則，不收集與所提供服務無關的個人信息。

“醫(yī)療大模型收集用戶數(shù)據(jù)的紅線行為包括：未公開收集使用規(guī)則；未明示收集使用個人信息的目的、方式和范圍；未經(jīng)用戶同意收集使用個人信息；違反必要原則，收集與其提供的服務無關的個人信息；未經(jīng)同意向他人提供個人信息；未按法律規(guī)定提供刪除或更正個人信息功能或未公布投訴、舉報方式等信息。”鄧勇說，收集互聯(lián)網(wǎng)公開數(shù)據(jù)時，為確保其合法合規(guī)，還需要履行告知同意程序、匿名化程序、提供拒絕渠道等操作。此外，應當注重數(shù)據(jù)標注機制，通過標注防止生成色情暴力、歧視性信息等違法和不良內(nèi)容，實現(xiàn)內(nèi)容安全。

針對線上醫(yī)療問診暴露出的問題，陳川認為，亟須明確人工智能的法律責任，建立科學合理的責任分配機制，強化醫(yī)務人員的主體責任，明確AI處于輔助性地位，細化各領域參與者的責任，不能將醫(yī)療診斷徹底交給AI，應遵循“事前預防—事中監(jiān)控—事后問責”的原則。“醫(yī)務人員在行醫(yī)過程中須履行注意義務，即醫(yī)務人員須注意識別和鑒定AI診斷結果，否則應當承擔責任。”（文麗娟 實習生 張廣龍）