综述：人工智能在医疗保健领域应用的伦理挑战

这篇综述系统梳理了人工智能(AI)在医疗保健领域应用涉及的11项核心伦理原则（如自主性、非恶意、公平性等），揭示了AI模型开发全生命周期中数据质量、算法偏见、责任归属等关键矛盾，特别强调了伦理原则间的动态平衡（如隐私保护与数据收集的冲突）。

　　

摘要

医疗人工智能(AI)的快速发展带来了前所未有的伦理挑战。现有研究缺乏对AI在医疗保健领域应用所涉及的伦理问题的系统性总结。本综述通过系统检索，聚焦于识别AI在医疗保健领域实施的障碍和促进因素，重点探讨了伦理挑战的多样性以及实际挑战与伦理问题之间复杂的相互作用。例如，AI模型开发所依赖的数据质量涉及多项伦理原则，获取用户信任同样如此。尤为关键的是，如何在相互冲突的伦理原则间取得平衡——最大化某一原则往往需要牺牲另一原则，例如加强隐私保护可能要求减少患者数据收集，但这可能损害医疗受益原则。

引言

本综述源于一项针对威尔士地区机器学习(ML)在价值导向医疗(VBH)中应用障碍的混合方法研究。VBH有时被称为审慎医疗。研究旨在为后续项目提供AI在医疗保健领域应用的伦理挑战全景图。选择较宽的综述范围基于三点考量：针对VBH中ML应用的伦理研究稀缺；狭窄范围可能导致实证研究产生确认偏倚；宽泛范围能扩展潜在适用现象的范围，提升对未来研究的实用性。

方法

采用文献检索策略识别讨论AI在医疗保健领域应用障碍和促进因素的出版物，筛选提及伦理的文献。通过EndNote识别含"ethic"词根的文献，经标题/摘要和全文两级筛选，提取并归类各文献讨论的问题。过程中补充关键参考文献以提供相关问题的例证或背景。

伦理问题

自主权与自由

该主题涉及患者和临床医生对影响自身行动的选择权，涵盖自我决定、知情同意和赋权等概念。AI的黑箱特性可能削弱自主权，例如当人类被移出决策循环时。隐私担忧（如数据被第三方商业利用）也会限制自主权。临床医生自主权同样面临风险——当医生调整决策以匹配AI预测而非患者最佳利益时，AI可能反客为主。动态同意流程和第三方数据访问控制是维护自主权的关键措施。

非恶意原则

作为最常被提及的原则（80%以上医疗AI框架涉及），非恶意原则关联希波克拉底"首先不伤害"信条，涵盖安全性和危害预防。主要风险包括：因数据质量问题导致的误诊；对抗性攻击；"警报疲劳"等系统干扰。罕见病领域风险尤甚，因高质量数据获取困难。持续模型评估、人工监督和明确的责任框架是降低风险的核心策略，但需平衡创新需求。

受益原则

AI应最大化临床和行政效益，但受益对象（患者/医生/机构）的差异使该原则复杂化。研究发现AI准确性是最受重视的特性，而成本削减最不被关注。关键挑战包括：临床无关数据的误用；模型与真实临床需求的脱节；绩效指标导向可能损害患者体验。建立全球数据标准、精准医学应用和效益成本监测指标可提升受益水平。

公平与正义

算法可能放大人类偏见（"算法偏见"），尤其在医疗服务获取存在历史不平等的领域（如种族、残障群体）。数据代表性不足（如偏远地区数据缺失）、开发决策偏差都会加剧不公平。解决方案包括：数据集多样性评估；对抗性去偏技术；明确AI适用人群范围。值得注意的是，"数字鸿沟"可能使弱势群体更难受益于AI医疗。

尊严

这个复杂概念涉及人的基本价值和尊重。AI应用需协调各方的尊严关切：患者对数据使用的担忧；临床医生被AI决策边缘化的风险；机构过度依赖AI导致的职业尊严受损。使用公开社交媒体数据预测健康状况等行为尤其需要伦理审视——技术上可行不等于伦理上恰当。

责任归属

AI模糊了传统医疗责任边界。三方需共同担责：临床医生（AI建议执行者）、医疗机构（系统实施者）、开发者（技术提供者）。当前趋势正突破"专业中介标准"，要求开发者承担更多责任。关键措施包括：明确的AI监管框架；防利益冲突的采购程序；支持举报机制。动态学习AI的责任认定更为复杂，需特别立法规范。

信任建立

AI正改变传统的医患信托关系，转向患者-医疗系统信任模式。建立信任的要素包括：透明的技术审批标准；患者参与开发过程；明确的追索权机制。公立机构开发的AI比私营产品更易获得信任。告知患者AI参与诊疗（如通过数字化的动态同意流程）是信任建设的关键环节。

隐私保护

60%以上的AI实施框架强调隐私，涉及数据安全、所有权和二次使用等问题。医疗数据泄露频发凸显该原则重要性。核心矛盾在于：隐私保护与数据收集的冲突；伪匿名化数据的再识别风险；商业利用与公共利益的平衡。GDPR等法规提供了责任框架，但国际覆盖仍不完善。值得注意的是，电子病历的全面记录可能与患者隐私偏好直接冲突。

透明度

解释AI决策过程对建立信任至关重要，但专利条款常阻碍透明度。解决方案包括：开发解释性工具；采用"模型事实标签"（类似药品说明书）；开源代码和互操作性标准。有趣的是，研究驳斥了"高准确性必然低可解释性"的误解——复杂模型可能因过拟合反而性能下降。

可持续发展

该原则关注AI的环境成本。大型AI模型的碳足迹可能与其他伦理目标（如最大化受益）冲突。需评估AI对自然资源的影