哈佛斯坦福教授警示：AI医疗事故责任认定难题待解

10月15日消息，据英国《卫报》13日报道，多位专家警告称，人工智能在医疗领域的应用可能会引发复杂的法律责任问题。一旦出现医疗失误，将难以清晰界定各方责任。

临床AI发展迅猛，研究人员已开发出多种工具——从辅助影像解读的算法到支持诊断的系统，都有AI的身影。AI还被应用于医院管理，既能优化床位使用效率，也能改善供应链运作。

专家指出，人工智能在带来多方面益处的同时也潜藏着隐忧：工具的有效性尚未得到充分验证，且当患者出现不良后果时，责任归属难以判定。

匹兹堡大学德里克·安格斯教授表示：“势必会出现人们发现问题后试图追责的情况。”作为去年由美国医学会杂志主办的AI峰会报告的第一作者，安格斯参与撰写的报告不仅分析了AI工具的特点与应用场景，还探讨了其带来的法律挑战。

哈佛法学院格伦·科恩教授是该报告的共同作者。他指出，患者在使用AI产品时若想证明其设计存在缺陷，可能会面临取证困难。“一方面难以获取工具的内部运行信息，另一方面也难以提出合理的替代设计，或证明不良后果确实由AI造成。”科恩教授进一步解释道，“各方可能互相推诿责任，甚至因合同约定重新分配责任或涉及赔偿诉讼，这会增加提起法律诉讼的难度。”

斯坦福法学院米歇尔·梅洛教授作为报告作者之一表示，法院虽然能够解决相关法律问题，但早期处理过程耗时且存在不确定性，这会增加AI创新和应用生态体系的整体成本。“这种不确定性将推高AI创新和应用的成本。”

报告还对AI工具的评估体系提出担忧，指出许多工具尚未受到美国食品药品监督管理局等监管机构的有效监督。安格斯教授强调：“临床医生关注的是健康结果的改善，但监管机构未必要求提供有效性证明。一旦投入实际使用，AI工具在不同临床环境、面对不同患者、由操作水平不同的使用者操控时，可能会出现各种难以预测的状况。审批阶段看似可行的工具，实际使用效果可能大相径庭。”

报道显示，报告还指出评估AI工具面临多重障碍：这类工具通常需要经过临床使用后才能全面评估，而现有评估方式既昂贵又繁琐。安格斯教授强调，需要投入资金对医疗中的AI工具进行充分评估，建设数字基础设施是重点。他表示：“峰会讨论发现，经过最充分评估的工具往往使用率最低，而最普及的工具反而评估最不充分。”

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