AI医疗应用风险:手术失误与误诊如何防范?
医疗器械公司正把AI快速嵌入手术与诊断设备,把“智能化”作为增长卖点的同时,也把新的故障模式与责任风险带进医院,监管机构收到的疑似伤害与故障申报正在上升。据路透对安全与法律记录的梳理,以及对医生,护
医疗器械公司正将人工智能快速整合进手术与诊断设备,在把"智能化"作为增长卖点的同时,也将新的故障模式与责任风险带进了医院。监管机构收到的疑似伤害与故障申报正在持续上升。
根据对安全与法律记录的梳理,以及对医生、护士、科学家和监管人员的访谈,美国食品药品监督管理局近年收到的报告中,已出现手术导航误导、心律异常漏报,以及产前超声"误认身体部位"等问题。
在具体案例上,医疗保健巨头强生旗下医疗器械公司Acclarent于2024年宣布,为鼻窦手术导航系统TruDi引入机器学习算法。
援引FDA未证实报告称,在加入AI后,TruDi相关的故障与不良事件报告至少达到100起,远高于加入AI前的个位数水平,并出现多起疑似伤害诉讼。
风险暴露的同时,监管能力也在承压。援引五位现任与前任FDA科学家称,在AI医疗器械申请潮涌之际,FDA在关键团队减员后更难"跟上节奏"。
TruDi案例:AI加持后报告激增,诉讼指向"导航误导"
强生旗下Acclarent在2024年把机器学习引入TruDi Navigation System,用于辅助耳鼻喉科医生进行鼻窦相关手术。
称该设备上市约三年后才加入AI功能。加入AI之前,FDA收到关于设备故障的未证实报告为7起,另有1起患者受伤报告;加入AI之后,FDA收到的未证实故障与不良事件报告至少达到100起。
援引相关报告称,至少10人在2024年末至2025年11月间受伤,多数事件据称与TruDi向术者错误提示器械在颅内的位置有关。报告描述的后果包括脑脊液从鼻腔渗漏、误穿颅底,以及因大动脉意外受损而导致的卒中等。
两名卒中患者在得州提起诉讼,指控TruDi系统的AI促成了伤害。其中一份诉状称,该产品在集成AI之前"可能更安全"。Integra称"没有可信证据"显示TruDi系统、AI技术与所谓伤害之间存在因果联系。
"误认身体部位"等信号:FDA报告指向多款AI增强设备
FDA强调,不良事件与故障报告存在天然局限,可能缺乏细节、为保护商业机密而被删改,也可能对同一事件出现多份报告,不能单凭报告归因。
即便如此,统计显示,2024年至2025年10月间提交给FDA的报告中,至少有1,401份涉及FDA所列1,357款使用AI的产品(FDA也称该清单并不完整),其中至少115份提到软件、算法或编程问题。
举例称,2025年6月一份提交给FDA的报告称,用于产前超声的Sonio Detect存在算法"错误标注胎儿结构并与错误身体部位关联"的问题,报告未称造成患者伤害。厂商Samsung Medison表示,该报告"不表明任何安全问题"。
另一类线索来自心律监测。称,至少16份报告指出Medtronic的AI辅助心脏监测设备未能识别异常节律或停搏,这些报告未提及伤害。
Medtronic对表示,公司复核后认为设备仅漏报1次异常事件,"没有导致患者伤害",并称部分事件与数据显示问题有关而非AI本身,同时拒绝逐一条述。
召回研究:AI设备召回率是整体设备召回率的两倍,缺陷暴露更快
除个案申报外,召回数据也在强化投资者对"上市后风险曲线"的关注。
援引2025年8月发表于《JAMA Health Forum》的一封研究信称,来自Johns Hopkins、Georgetown与Yale的研究人员发现,60款获得FDA授权的AI医疗器械与182次产品召回有关,其中43%的召回发生在获批后不到一年。
研究称,这一召回发生率约为在类似FDA规则下获批的所有设备召回率的两倍。
审批路径与护栏:多数AI设备审批不需患者试验,传统框架遭质疑
指出,FDA对新药通常要求临床试验,但医疗器械适用不同审查路径。
华盛顿大学圣路易斯医学院讲师、医疗器械监管专家Dr. Alexander Everhart对表示,多数进入市场的AI赋能设备并不需要在患者身上测试,而是通过引用此前已获授权、但不具备AI能力的设备来满足规则要求。
Everhart认为,AI带来的不确定性正在挑战既有做法,他对称,FDA在医疗器械上的传统监管方式"难以胜任"确保AI设备安全有效的任务,并担忧现实中更多依赖制造商自我把关,监管护栏是否足够仍存疑问。
监管能力承压:授权数量翻倍,关键团队减员后工作量上升
称,目前获得FDA授权、使用AI的医疗器械至少有1,357款,数量较2024年前翻倍。
援引知情人士称,去年初特朗普政府在Elon Musk主导的成本削减行动中开始拆解该AI团队,DIDSR约40名AI科学家中约15人被裁或选择离开,负责AI设备政策制定的Digital Health Center of Excellence也失去约三分之一、约30人的员工。
一些前员工称,减员后部分评审人员工作量几乎翻倍,"资源不足时更可能漏掉问题"。
HHS发言人Andrew Nixon对表示,FDA对机器学习等AI辅助医疗器械适用与其他产品相同的严格标准,并称患者安全是最高优先事项,FDA仍在招募和培养数字健康与AI领域人才。
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