综述：人工智能在肝病学中的伦理、偏见与治理：迈向安全公平的未来

本综述深入探讨了人工智能（AI）在肝病学领域应用时面临的伦理规范、算法偏见与治理框架等核心问题。作者基于医疗伦理（medical ethics）和优质医疗（quality healthcare）原则，提出以患者为中心、无害性、公平性、透明度及安全性为核心的肝病学AI治理体系，为推进AI技术在肝病诊疗中的负责任应用提供了重要理论支撑与实践路径。

　　

Governance in AI in Medicine

当前人工智能（AI）技术已广泛应用于多个行业领域，其治理原则具有高度广泛性。截至本文撰写时，澳大利亚、加拿大、中国、日本和英国等多个国家均已制定AI相关治理框架与政策。尽管美国尚未出台联邦层面的AI监管法律，但美国国家标准与技术研究院（NIST）已提出AI风险管理框架。值得注意的是，欧盟通过的《人工智能法案》标志着全球首部全面AI监管法规的诞生，该法案采用基于风险的分级监管方法，严格禁止高风险应用场景。在医疗领域，美国食品药品监督管理局（FDA）将AI医疗设备纳入软件即医疗设备（SaMD）范畴进行监管，并通过“预认证计划”推动AI产品的全生命周期管理。

AI Framework for Hepatology

人工智能在医学及肝病学领域展现出显著的应用潜力。生成式AI技术已能有效减轻医师文档负担，在电子健康记录（EHR）系统中生成患者摘要，并协助完成预约安排等行政任务。在肝病学专业领域，AI研究已覆盖多种疾病状态：通过机器学习（ML）技术实现肝纤维化无创评估、利用卷积神经网络（CNN）进行肝癌影像学诊断、应用自然语言处理（NLP）解析临床文本数据，以及开发预测模型用于终末期肝病和肝移植术后并发症的风险分层。值得注意的是，当前多数肝病学AI应用仍处于研究试验阶段，尚未进入临床常规应用。

基于现有AI治理框架和医疗伦理原则，本研究提出适用于肝病学的六大核心框架要素：首先强调以患者为中心的照护理念，确保AI技术服务于患者需求；坚持非恶意原则与安全性保障，严格规避诊疗风险；倡导健康公平性，减少算法偏见对不同人群的影响；要求算法决策过程保持透明度；建立明确的责任归属机制；最后强化数据安全与隐私保护措施。针对每项原则，研究团队结合肝病学临床场景进行了具体阐释，例如在肝硬化患者监测系统中如何体现透明度原则，在肝癌筛查算法中如何确保不同族裔群体的公平性等。

研究进一步为肝病科医师制定了可操作的行动计划，包括参与AI系统临床验证、持续监测算法性能、维护患者数据权益等具体措施。作者强调，肝病学界应当把握当前技术过渡期的宝贵时间窗口，建立完善的治理体系，以应对AI整合入临床实践后可能产生的各类挑战。通过周密规划、多方利益相关者协同参与以及治理基础架构的预先搭建，人工智能有望以更安全、高效且公平的方式提升肝病医疗质量。