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为解决人工智能（AI）在法医学实践应用中的难题，研究人员开展 “AI 在法医学中应用面临的挑战及解决方案” 的研究。通过文献分析，识别出 6 大关键挑战，并提出应对策略。该研究为 AI 融入法医学实践提供指引，意义重大。
在科技飞速发展的当下，人工智能（AI）正以前所未有的速度渗透到各个领域，法医学也不例外。想象一下，未来在犯罪调查或法庭审判中，AI 或许能像一位 “超级助手”，协助法医学专家做出更精准的判断。但目前，AI 在法医学领域的应用仍处于探索阶段。一方面，现有的 AI 模型在数据质量、准确性等方面存在不足，还没有一款 AI 应用能真正在法医学实践中广泛使用；另一方面，对于 AI 在法医学应用中产生的一系列法律和伦理问题，如责任认定、数据偏差等，也缺乏深入的探讨。为了解开这些谜团，推动 AI 在法医学中的合理应用，德国于利希研究中心（Forschungszentrum Jülich）等机构的研究人员展开了深入研究，相关成果发表在《Rechtsmedizin》上。
研究人员采用了系统的文献分析方法，以 “KI (Rechts-) Medizin”“KI-Sachverst?ndiger” 等为关键词，广泛搜索医学诊断、数字取证等相关领域的文献，同时参考欧洲 AI 法规（KI-Verordnung）和 AI 伦理相关文本，全面梳理 AI 在法医学应用中面临的问题。
研究结果主要围绕以下几个方面：
- “黑箱” 问题与可解释性：在法医学实践中，当 AI 应用给出诊断结果时，人们往往难以理解其得出结论的具体过程，这就是所谓的 “黑箱” 问题。比如在年龄推断、死亡时间确定等应用场景中，辩护方可能会质疑 AI 结果的依据。为解决这一问题，研究提出可利用可解释性人工智能（XAI）技术，让 AI 的决策过程变得透明、可追溯。不过，XAI 在提高可解释性的同时，可能会牺牲一定的准确性，如何平衡二者关系是个挑战。
- 专家团队协作需求：根据欧洲 AI 法规，高风险的 AI 系统需具备可解释性。在法医学实践中，这可能意味着未来需要组建由 “AI 专家” 和法医学专家组成的团队。美国已有相关案例，如 “Daubert vs. Merrell Dow 1993” 案，确立了专家需证明技术可靠性和可解释性的标准。
- 数据偏差与可靠性：数据偏差是影响 AI 模型可靠性的重要因素。在法医学中，数据样本量相对较小，可能导致数据代表性不足，进而产生偏差。例如，在对不同年龄组或人群进行分析时，不均衡的样本分布可能会影响结果的准确性。对此，研究建议加强数据审核、采用数据增强技术（如从现有数据人工生成新数据），并使用专门软件检测数据偏差。
- 责任认定难题：当 AI 出现错误评估时，责任认定存在争议。从法律角度看，依据德国民法典 §839a，受委托的专家可能需对基于错误鉴定产生的损害负责。但目前对于专家应尽的审查义务范围尚不明确，AI 法规将医学领域的 AI 应用列为高风险，这增加了使用 AI 的责任。此外，对于 AI 系统开发者和使用者之间的责任划分也有待明确。
- 模型结果不一致问题：不同的 AI 模型可能会得出不同的结果，这对 AI 在法医学应用中的可信度和可靠性构成挑战。在处理类似证据时，即使是基于相似数据集训练的模型，也可能产生矛盾的结论。解决这一问题，可借助 XAI 分析差异原因，同时参考法医学现有处理矛盾鉴定的实践经验。
- AI 诊断的准确性与司法要求差距：在刑事审判中，法庭要求证据达到 “近乎确定的可能性” 才能定罪。然而，目前 AI 系统的评估存在诸多问题，如过拟合（Overfitting，指 AI 系统过度学习训练数据，导致对新数据的泛化能力差），使得其难以满足司法实践对准确性的严格要求。
研究结论和讨论部分指出，AI 在法医学领域虽潜力巨大，但在实际应用前，还需应对可靠性、透明度、责任认定、数据质量、数据偏差和诊断接受度等关键挑战。为解决这些问题，研究提出一系列针对性措施，包括制定标准协议和指南、加强多中心合作提高数据质量、推动跨学科协作等。这不仅有助于促进 AI 系统在法医学实践中的合理应用，也为法医学的未来发展指明了方向，为实现更精准、公正的司法审判提供了技术和理论支持。
