综述：人工智能引发的医疗保健网络安全风险：基于区块链解决方案在临床风险管理框架下的叙述性综述

《Risk Management and Healthcare Policy》：AI-Induced Cybersecurity Risks in Healthcare: A Narrative Review of Blockchain-Based Solutions Within a Clinical Risk Management Framework

本综述深入探讨了人工智能（AI）在医疗保健领域应用所引发的独特网络安全风险（如数据泄露、算法不透明性），并系统评估了区块链技术作为一种潜在的风险缓解策略，如何在其去中心化、不可篡改和透明性特性的支持下，融入临床风险管理（CRM）框架，以实现从被动响应到主动预防的转变，从而提升患者安全和数据治理。

　　

引言：技术融合时代的医疗安全新挑战

人工智能（AI）正在深刻变革医疗保健行业，从提升诊断准确性、优化治疗方案到改进临床流程，其影响力无处不在。然而，AI的深度集成也带来了显著的网络安全风险，包括敏感数据泄露、算法“黑箱”问题以及AI控制的医疗设备漏洞。与此同时，临床风险管理（CRM）作为现代医疗的基石，其核心在于通过系统性方法预防不良事件，焦点已从单纯关注个人失误转向分析系统复杂性。随着医疗数字化进程加速，尤其是AI和物联网（IoT）设备的普及，传统的风险管理框架面临新的挑战。区块链技术，凭借其去中心化、不可篡改和透明性等特点，被视为应对这些新兴风险的有力工具。本综述旨在系统分析AI引入的网络安全威胁，并探讨区块链技术在临床风险管理框架内作为风险缓解策略的潜力与实施路径。

人工智能的机遇与伴生风险

AI在医疗领域的应用带来了巨大效益。它能快速处理海量数据，提高诊断速度和精度，支持慢性病管理，并通过远程医疗改善医疗可及性。然而，其应用也伴随着不容忽视的风险。AI系统可能产生“幻觉”，输出不准确甚至错误的信息。生成式AI更带来了数据泄露、算法操纵和深度伪造滥用等独特的网络安全威胁。当多个智能系统需要交互协作时，错误传播的风险也随之增加。此外，AI算法的动态自适应特性使得传统的静态知情同意模式难以适用，患者难以理解复杂且不透明的“黑箱”决策过程，其自主权受到挑战。

网络安全风险的具体体现

AI的集成放大了医疗保健系统固有的网络安全漏洞。这些风险可归纳为三大类：

首先，数据访问风险。未经授权访问高度敏感的临床信息可能导致隐私侵犯、身份盗用，甚至影响治疗决策。勒索软件攻击可锁定医院信息系统，阻断对患者数据的访问，直接威胁医疗服务的连续性。

其次，设备操作风险。由AI控制的互联医疗设备（如心脏起搏器、胰岛素泵、影像设备）极易受到勒索软件和拒绝服务（DoS）攻击。攻击者可能篡改设备参数（如胰岛素输注剂量），对患者造成直接伤害。德国杜塞尔多夫大学医院在2020年遭遇的勒索软件攻击导致一名危重患者因转院延误而死亡，这一事件凸显了网络攻击对患者安全的致命影响。

最后，系统级风险。整个医疗数字生态系统的脆弱性不容小觑。陈旧的软件硬件、缺乏安全设计的系统间互操作性、医护人员网络安全意识不足以及资源限制等因素，都可能成为整个系统被攻破的薄弱环节。一个组件的漏洞可能迅速蔓延，导致整个网络瘫痪。

区块链技术：构建信任与安全的基石

区块链本质上是一个分布式、加密且不可篡改的账本，其核心优势在于可追溯性、透明性和安全性。在医疗保健领域，区块链通常采用“许可型”网络，仅限授权节点（如医院、医生、患者、监管机构）参与。

区块链运作的基本单元包括节点、区块、账本和交易。交易经过哈希函数加密生成唯一标识，并通过共识机制（在医疗场景下多采用拜占庭容错（BFT）或Raft等高效算法，而非耗能的Proof-of-Work）进行验证后添加到链上，形成不可更改的记录。

智能合约是区块链的另一大亮点。这些自执行程序可以自动化复杂流程，例如：动态管理患者知情同意、安全共享数据、自动处理保险理赔或监控医疗设备状态。一旦预设条件满足，合约即自动执行，减少了人为错误和违规可能性。

为了应对医疗场景下高并发交易的需求，可扩展性解决方案至关重要。Layer 2技术（如状态通道、Rollups）可将大量交易移至链下处理，定期将验证锚点写回主链，从而在不牺牲安全性的前提下提升吞吐量。类似Lightning Network的微支付通道概念也可应用于物联网医疗设备（IoMT）的数据流传输。

区块链在临床风险管理中的具体应用

将区块链整合进临床风险管理流程，可以将其从被动响应转变为主动预防型框架。

在临床治理方面，区块链能够为所有临床操作（如用药、手术、诊断）创建不可篡改的审计轨迹。这为风险评估、内部审计和监管检查提供了可靠依据。

在不良事件追踪方面，智能合约可以自动记录用药错误等事件，立即触发警报并启动纠正流程，加速响应速度，并建立完整的数据库用于根本原因分析和流程优化。

在审计与控制方面，许可型网络确保了数据访问和修改的权限控制，符合GDPR等法规要求。每一次数据变动都与授权节点唯一关联，实现了完全的透明度和可审计性。

例如，在药物管理或联网医疗设备监控中，区块链可以实时记录关键参数，智能合约能在检测到异常时立即告警，从而防患于未然。

挑战与未来方向

尽管前景广阔，但区块链在医疗领域的广泛应用仍面临诸多挑战。

高实施成本是首要障碍，包括IT基础设施投入、专业技术人才和持续培训。这可能造成数字鸿沟，使小型医疗机构处于劣势。

可扩展性问题在国家级医疗系统海量数据背景下尤为突出，需要依靠分片（Sharding）、Layer 2等方案来解决。

监管适应性是另一大挑战。现行《通用数据保护条例》（GDPR）强调数据的可更正和可删除权（如“被遗忘权”），这与区块链的不可篡改性存在内在张力。法规需要更新，为分布式数据管理提供明确指引，并解决通过数据三角测量进行再识别的风险。

专业认可与接受度同样关键。医护人员和患者需要理解和信任这项技术，这有赖于持续的培训和教育。

未来，推动试点项目在实际医院环境中测试区块链解决方案的有效性和可行性至关重要。同时，需要加强跨学科合作，融合临床、技术、伦理和法律 expertise，共同设计兼顾安全、效率与合规的架构。监管框架的更新也势在必行，需要为区块链和AI的融合应用创造灵活而清晰的政策环境。

结论

人工智能与区块链的协同整合，代表临床风险管理范式的一次结构性进化。区块链通过提供不可变的审计追踪、自动化流程以及确保算法决策的可追溯性，为应对AI带来的新型网络安全风险提供了强大工具。这有助于将临床风险管理从被动应对转变为主动、预测性的系统，最终提升患者安全、数据治理和整体医疗质量。成功实现这一愿景，依赖于技术创新、跨学科协作、适应性监管以及持续投入的共同努力，从而构建一个更安全、有韧性且以患者为中心的数字化医疗未来。