医疗人工智能应用的法律挑战及其治理

医疗人工智能的高效性和先进性对公共卫生和医疗保健领域的技术创新产生了深刻影响。医疗人工智能有望使公民更好地享有健康权,并对整个公共卫生领域带来裨益,但同时也需注意医疗人工智能的发展速度远超对其监管框架的部署规划,会对个人权利和公共健康构成严重挑战,亟需法律作出相应回应。从相关当事人的尊严和自主性的保护、健康数据处理中的隐私和个人信息保护、医疗人工智能应用的公平性和透明度、问责制度和归责原则等方面分析了医疗人工智能应用的法律挑战,并从明确医疗人工智能的治理原则,建立包含硬法和软法在内的初步立法框架,构建科学、合理、高效的监管体制等角度构思了我国医疗人工智能的治理框架。

基于医院运营数据中心的医疗人力资源管理平台建设实践

作为公立医院运营管理的重要组成部分,人力资源精细化管理不仅可以提高员工的综合素质和竞争力,也能提高医院整体运营效率和服务质量。从医疗资源中心的建设出发,围绕医疗人员业务、岗位人员配置、科室结构优化、专业结构优化等核心业务,介绍医疗人力资源平台的整体定位与指标分析设计,并对系统核心功能如模型管理、考核计划管理、评价结果管理等进行阐述,最终从系统层面展示应用实践。整体项目以数据做支撑,推进学科持续发展、人员利用合理、业务高效运转,推动医院高质量发展和数字化转型。

人工智能产业开发背景下医疗人工智能的伦理挑战及对策研究

随着人工智能技术的飞速发展,其在医疗领域的应用日益广泛,推动了医疗产业的创新与发展。然而,医疗人工智能应用逐渐普及的同时,也面临医疗机器人的权利、医疗机器人的道德责任、个人隐私与数据安全、公平性等与人类利益和价值观密切相关的伦理挑战。为解决以上问题,提出应建立法律法规、健全监管机制,加强技术研发和防范措施,多元主体参与、多学科交叉融合,“负责任创新”等伦理治理措施。希望通过这些措施,促进医疗人工智能的可持续发展,实现科技创新与社会价值的和谐统一。

全球视野下医疗人工智能软法治理:演进、挑战及发展

人工智能在给医疗行业带来巨大变革的同时也带来了伦理、法律等挑战,对世界各国人工智能治理框架提出了严峻考验,催生了对新型治理工具的迫切需求。软法治理以其独特的适应性和灵活性,成为解决医疗人工智能法律挑战的重要手段。软法在应对技术发展、满足社会需求和适应文化多样性等方面具有明显的优势,但也面临精细化程度不足、利益平衡困难、实施效果不佳等现实困境。未来,我国应进一步发挥医疗人工智能软法治理的优势并克服其不足,通过强化软法与硬法的有效衔接、加强软法的全球合作、加快软法的本地化融合、提高软法的透明度与公众参与度等方式,增强软法的实施效果,以此推动医疗人工智能的健康发展。

医疗人工智能中的算法黑箱及其核心伦理问题

医疗人工智能中的算法黑箱在机器的实践中造成了突出的伦理问题与风险,算法黑箱这一概念的本质是人类对人机关系失控的形象化描述,医疗人工智能算法黑箱的核心伦理问题在于人机关系的失控。关于问题的解决,本文在反思以透明化为代表的技术叠加方案的基础上,提出解决问题的核心策略必须立足于机器所面向的医疗实践,超越技术视域的局限性,寻求有意义的控制,使机器的实践回归医疗人工智能技术发展的根本目标,更好地满足现实医疗需求和促进人类健康福祉。

医疗人工智能领域个人健康数据保护的困境及其破解

个人健康数据在医疗人工智能领域具有重要的应用价值。人工智能辅助临床诊疗、疾病预防和药物研发等功能的实现高度依赖海量的个人健康数据。然而,现有的法律制度难以应对医疗人工智能对个人健康数据保护的挑战。关于个人健康数据权属的争议阻碍了健康数据的有效保护和利用。个人信息保护一般规则在医疗人工智能领域存在适用困境。健康数据分类机制的建立与知情同意规则的优化等措施有助于纾解个人健康数据保护的困境,进而实现个人健康数据保护与利用的有效平衡。

医疗人工智能算法决策的伦理风险及规制策略

算法是医疗人工智能优化患者就医的运行关键。随着医疗人工智能算法的逐步推行应用,其决策在生成样态上呈现出数据驱动、算法黑箱以及概率范式的主要特征,这些特征推动了人工诊疗向智能诊疗的转变,也同步滋生了相应的“算法”代替医生决策、“算法利维坦”消解患者基本权利以及医患信任危机等现实问题。为有效防范医疗人工智能算法决策所产生的伦理风险,应当呼唤回归主体本位,以医生为主体,以算法技术为羽翼,强化医生决策能力,尊重患者基本权利;推进算法优化,规训技术向善;锚定风险关键,加强医患信任建构。

基于国内外政策分析的医疗人工智能伦理风险治理研究

随着人工智能技术的迅速发展和广泛应用,给人们生活和工作带来便利的同时,也带来了透明度缺失、隐私泄露、自主决策权受限、责任归属模糊等一系列伦理挑战。通过比较人工智能在医疗领域应用的伦理风险治理情况,系统分析了来自10个国家和国际组织发布的30个政策法规,揭示了国际对于医疗人工智能伦理治理的共识与差异。结果发现:透明度、公平公正、不伤害、隐私保护、自由自主、负责任、以人为本是国际公认的7种伦理原则,为构建安全、可信、尊重人性的医疗人工智能生态系统提供了重要指导;此外,深入比较了中国、美国、欧盟的指南中的风险评估方法,发现关于风险类型、风险分级、风险评估流程标准均有不同,这种差异既反映了不同文化、法律背景及监管理念的差异,也提示了在全球化背景下加强国际合作的必要性。因此,建议制定适用于中国国情医疗人工智能伦理风险治理标准和规范,在借鉴国际经验的基础上,积极主动开展风险评估,减少伦理挑战,推动医疗人工智能技术的健康合理应用。

医疗人工智能的原则主义审思及治理探析

医疗人工智能发展与应用带来的伦理挑战,已经超脱了传统生命医学伦理的原则主义框架的规制边界,但这并不意味既往的原则主义路径已经“过时”。事实上,原则主义应被视作医疗人工智能伦理治理的基础性进路,为伦理风险的治理提供一个基准性的价值标杆。通过对医疗人工智能伦理风险的原则主义进行分析,发现仅靠叠加更多的伦理原则,或只是在有限语境内的重新诠释和扩展既有原则的内涵范畴,不足以适应快速变化的技术环境和伦理风险。因而,医疗人工智能的伦理治理应当以一种动态、灵活且持续性的视角,发展一种基于优化原则主义的医疗人工智能伦理治理体系,在充分吸纳实际语境伦理诉求的基础上,建设包括学术研究、机制建设、文化培育三个路径组成的医疗人工智能伦理治理体系。

医疗人工智能对医患关系的挑战与化解进路

人工智能技术在医疗领域的切入与融合,勾勒出医疗健康行业跨越式发展的愿景,并且使传统的医患关系呈现出新的发展样态,具体表现在:提升诊疗效率,增强患者信任;优化治疗方案,改善医患关系;智能健康管理,和谐医患关系等方面。同时,医疗人工智能的出现也面临着患者信任主体偏移、医生人文关怀责任弱化、侵害患者权益的风险增大等问题。为构建和谐的医患关系,本文从提升公众认知程度、重塑医务人员的主导地位、健全人工智能技术应用的监管体系、完善人工智能技术在医疗领域应用的伦理机制四个方面筑牢医患关系“防护网”,推动医患关系的和谐发展。

医疗人工智能致人损害的赔偿责任探析

近年来,人工智能发展迅速,并逐渐应用于各个行业中,与人体健康息息相关的医疗行业也不例外。在大数据时代,医疗人工智能可以通过“学习和演算”进行影像分析、诊断治疗、预后评估等。然而,虽然它在优化医疗质量方面具有巨大潜力,但也给法律领域带来了新的挑战。在诊疗行为中,医疗人工智能扮演着不同的角色,因此,我们需要对其进行类型化分析,并且实时调整医疗损害赔偿认定时的医务人员注意标准,以便更好地保护患者权益,促进科技的进一步发展,提升社会的整体健康利益。

职业教育赋能乡村振兴医疗人才战略的时代意蕴和路径选择——以高职院校医护生为视角

乡村振兴背景下,农村医疗卫生服务面临着很现实的人才问题,如医疗卫生人才数量缺乏、医疗卫生人才结构不合理、医疗卫生人才素质有待提升、医疗卫生人才培训机制不健全等。高职医护类专业大学生是医疗卫生事业中的重要人才源,其具有较为丰富的理论知识和实践技能,在服务乡村振兴的实践中发挥的作用明显。当前可以从国家政策,学校、医护生的主动融入等方面推进高职医护类大学生赋能乡村振兴。

高质量发展背景下职业院校高素质乡村医疗人才培育路径探究

高质量发展是中国式职业教育现代化的核心主题,高素质医疗人才培养是医学教育的最终落脚点。高质量医疗人才培育的关键是发展学生职业能力,师资基础、职业素质、专业技能的优化是提升学生职业能力的主要着力点。因此,职业院校作为向社会输送高素质乡村医疗人才的主要教育基地,以提师资、重素质、强技能为切入点,实现医学教育高质量发展,为我国健康乡村建设提供有力人才和技能支撑。

分类规制视角下医疗人工智能规制路径省察与创新

人工智能在快速发展的同时,也正在与医疗领域深度融合,医疗领域人工智能应用前景被普遍看好。面对弱医疗人工智能与强医疗人工智能两分的医疗人工智能发展现实,我国对医疗人工智能应当明确采取分类规制方案。对弱医疗人工智能可以采取医疗器械的传统规制路径,在准入时分别以备案制与注册制进行管理,同时在事后阶段还应当对弱医疗人工智能的产品责任和侵权责任规则进行调适,确保弱医疗人工智能的责任归属划分明确;对于强医疗人工智能,则应当在承认其有限法律人格的基础上,建立强医疗人工智能企业预认证制度与算法审计制度,降低“算法黑箱”问题带来的不确定性风险。此外,为解决强医疗人工智能的责任承担问题,可以参考国外经验,建立专项保险基金,强制企业为强医疗人工智能投保,以保证患者损失得到足额补偿。

负责任创新中医疗人工智能应用技术的伦理审视

负责任创新是目前探讨人工智能技术在医疗领域应用的重要理论,也是引导医疗人工智能应用技术向善发展的理想图景,其基本结构主要包括预测、反思、协商、反应四个维度。当前,医疗人工智能应用技术受技术“黑箱特质”的影响,暴露了其在安全、隐私、道德、分配等方面的伦理风险,桎梏了其应用于医疗事业的广阔前景。面对医疗人工智能应用技术的伦理困境,从其技术研发、设计、应用、跟踪等全过程分析嵌入负责任创新四维度模型,能够有效缓解医疗人工智能应用技术在实践中存在的伦理风险,从而真正实现其为人类健康的精准赋能。

医疗人工智能算法歧视的生成逻辑与法律规制路径研究

算法作为医疗人工智能应用的核心,在提升数据价值的同时,可能引发歧视问题,亟需法律规制。本文阐释了医疗人工智能算法歧视的内涵,分析其生成机制,包括健康医疗数据的歧视性、算法逻辑缺陷以及医患互动偏差;针对现有的算法问责模式、数据保护模式、综合治理模式规制理论的不足,提出了优化法律规制的路径,包括制定场景化的法律规制方案、规范健康医疗大数据使用、增强算法可解释性,以及融合健康数据权利保障与技术规制,推动医疗人工智能算法的公正使用。

医疗人工智能可解释性争论的厘清与辨析

近年来医疗人工智能得到了大量应用,与此同时其可解释性缺乏问题也被学界所关注。一些学者认为医疗人工智能的可解释性既无必要,也难以实现,理由是医学知识不依赖于因果解释,可解释性既无法完全消解算法黑箱的伦理风险,也会影响医疗人工智能的运行效率。但另一些学者认为,可解释性有助于医学研究与临床实践的开展,满足了医患之间的沟通需要,而解释技术的局限性在实际的医疗场景中被过度放大。医疗人工智能可解释性的争论根源于可解释性内涵复杂且具有跨学科属性,导致不同学者对医疗人工智能的解释目标与内容理解不同。可解释性争论的焦点不在于医疗人工智能可解释性是否必要,而在于可解释性的目标与内容该如何细化,以更好地满足不同人群的解释需求,并回应其反对意见。

面向伦理治理的医疗人工智能研究:发展态势、热点议题与进阶前瞻

近年来,医疗人工智能开始成为人工智能伦理及治理研究的热点领域,但国内学界对伦理研究实践转向的关注相对较低。为此,以医疗人工智能伦理治理作为研究主题,探索医疗人工智能伦理治理研究的知识基础与前沿主题。运用科学计量学方法,对Web of Science数据库中的310篇文献进行系统梳理和分析,展现国际医疗人工智能伦理治理研究领域的热点主题与知识基础,绘制医疗人工智能伦理治理研究的整体图景。研究发现:现有研究主要涉及医疗人工智能应循的伦理规制框架、医疗人工智能分殊领域的伦理风险和医疗人工智能伦理原则的实践性治理转向3个核心主题;知识基础主要涵盖医疗人工智能技术、医疗大数据与人工智能伦理和医疗人工智能伦理治理等三大模块;未来有关研究可能的进阶方向表现为治理框架的统筹与整合、新兴技术伦理治理的理论创新和伦理价值的塑造整合以及量化方法的强化。

论医疗人工智能伦理标准体系的构建

随着人工智能在医疗领域的应用日益深入,伴随而来的伦理风险和法律挑战亟需关注。当前医疗人工智能面临失控性、社会性、侵权性、歧视性、责任性等多方面的伦理风险。考虑到专门针对医疗人工智能的法律规制尚处于起步阶段,本文提倡先构建一套伦理标准体系,以填补当前监管空白,确保技术的健康发展。医疗人工智能伦理标准体系的构建应满足全面性、可操作性、适应性以及普适性与地域性等原则,并优先重点建设伦理原则、数据管理、算法透明、责任界定、监督评估等核心领域的伦理标准。通过促进多方共建、加强国际合作和强化教育培训等配套措施,推进我国医疗人工智能伦理标准体系的建立和完善。

避瘟丹薰香疗法对一线新冠防疫医疗人员焦虑情绪的疗效研究

目的 观察避瘟丹熏香疗法对一线新冠防疫医疗人员焦虑情绪的影响。方法 60例一线新冠防疫的医疗人员,随机分为对照组和熏香组,每组30例。对照组不采取任何措施,熏香组采用避瘟丹熏香疗法。比较两组干预前后汉密尔顿焦虑量表(HAMA)评分及Zung焦虑自评量表(SAS)评分。结果 干预前,两组的HAMA评分、SAS评分比较差异无统计学意义(P>0.05);熏香组干预后HAMA评分(2.43±1.74)分、SAS评分(28.30±2.52)分均明显低于本组治疗前的(8.86±7.10)、(38.30±9.50)分和对照组的(10.00±7.01)、(39.00±10.48)分,差异有统计学意义(P<0.05);对照组干预前后的HAMA评分及SAS评分比较差异无统计学意义(P>0.05)。结论 新型冠状病毒感染(COVID-19)大流行期间,避瘟丹薰香疗法在改善一线新冠防疫医疗人员的焦虑情绪方面具有良好的效果,具有很高的可行性。