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标题：智慧医疗场景下人工智能应用伦理问题与治理路径探讨
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摘要：专家观点 - 智慧医疗场景下人工智能应用伦理问题与治理路径探讨-中国医院协会信息专业委员会 登录 加入收藏 首 页 CHIMA介绍 CHIMA简介 CHIMA委员 学术活动 新闻中心 政策法规 通知公告 专家观点 案例分享 行业动态 新闻周回眸 报告下载 品牌活动 CHIMA CIO班 CHIMA大会 走进医院 西部行 安全训练营 CHIMA 2025 VendorClub CHIMA大讲堂 您所在的位置： 首页 >> 新闻中心 >> 专家观点 政策法规 通知公告 专家观点 案例分享 行业动态 新闻周回眸 智慧医疗场景下人工智能应用伦理问题与治理路径探讨 发布时间：2024-02-04 浏览次数：  在“健康中国2030”规划的统筹推进下，医疗行业由传统医疗转变为数字医疗、信息医疗，再由数字医疗转变为智慧医疗。《中国人工智能医疗白皮书》将人工智能在医疗领域的应用归纳为5大方面，即医学影像、药物研发、辅助诊断、健康管理和疾病预测，利用人工智能技术助力医疗发展成为社会的研究热点。新冠病毒疫情期间，人工智能技术在健康管理、药物研发、疾病预测和疫情防控等方面发挥了重要的作用。人工智能技术不断发展，在重塑人类生活工作方式的同时，也给现代科技伦理学带来了安全伦理、人权伦理、责任伦理等一系列伦理挑战。“AI+医疗”涉及的伦理问题也是现代医学伦理学无法回避的重要议题。 从科技实践层面来看，科技伦理既包括科学研究过程中应遵循的伦理规范，也包括科学技术应用过程中应遵循的伦理规范；既包括传统科技的伦理规范，也包括各类新兴科技(如人工智能、基因工程、大数据等)引发的新型伦理问题。科技伦理治理，是对科学技术负面效应的批判性审视，不仅要将这些伦理规范和价值准则应用于科学研究中，更要将其落实于具体的社会治理行动中，引导科技向善。《加强科技伦理治理的意见》指出，要加强科技伦理治理，有效防范科技创新可能带来的伦理风险。目前，我国正处于建设面向2035的科技伦理体系关键时期，在此过程中，重视“AI+医疗”伴随的伦理问题，不仅有利于完善人工智能应用的伦理原则、规范和体制机制，推动科技伦理体系建设，更有利于确保我国科技创新活动行稳致远，使科学技术更好地造福社会。因此，研究阐述了人工智能应用于医疗领域的现状，深入分析面临的伦理问题及其产生原因，并针对相关伦理问题提出治理建议，为完善“AI+医疗”伦理体系，促进“AI+医疗”规范化发展提供理论基础。 1 应用现状 人工智能（AI）诞生于1956年，其发展经历了多次低谷和高潮。20世纪前，国内外对“AI+医疗”的研究集中在临床知识库上。最初的临床知识库运行需借助LISP设备，但由于LISP设备无法接连互联网且造价昂贵，导致临床知识库应用受到限制。2000-2015年，国外逐步将人工智能应用于疾病救治，创造了手术机器人、电子病历等新兴产品。而中国致力于临床知识库深入研究，“AI+医疗”发展相对缓慢。2015-2017年，人工智能算法进一步优化，其图像识别准确率大幅提升，“AI+影像”进入快速发展阶段。基于前期临床知识库的研究，用于疾病判断的临床决策支持系统（Clinical Decision Support System, CDSS）产品逐渐趋于成熟。2018年，我国发布了《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》，明确鼓励在医疗保健领域大力发展人工智能等技术应用。在规划推动下，中国“AI+医疗”进入快速发展阶段，创造了智慧病案、智能导诊等新产品，而国产手术机器人仍在培育期。 当前，将人工智能应用于医院层面的服务有智能语音电子病历、智能导医问诊、医疗质量监控、远程医疗、智能手术机器人等。某公司将人工智能与电子病历结合，开发了一款语音病历录入系统，极大缩短了医生报告录入的时间，提高了医生的工作效率。有学者提出并研发的临床“AI+COVID-19”诊断系统，可以用于识别肺部CT影像，并精确诊断、量化和预测COVID-19肺炎。“妙手S”腹腔微创手术机器人、达芬奇外科手术机器人等外科手术机器人也广泛应用于临床治疗。除此之外，人工智能还可用于体检机构的智能健康管理，基因检测机构的基因检测，疾控机构的传染病防控和药企的药物研发等工作。 2 伦理问题及其产生原因 智慧医疗的发展产生了海量的医疗数据，而“AI+医疗”正是通过大规模机器学习和深度学习等技术，处理和分析这些海量的医疗数据，并从中挖掘有价值的数据信息，最后通过建立模型找到解决临床问题的方案以及进行疾病预测等。人工智能在推动医疗健康产业迅速发展的同时，也带来了一系列伦理问题。根据人工智能伦理问题的特征和产生方式的不同，可以从技术、数据和社会应用3个方面分析其产生的原因。 2.1“AI+医疗”伦理问题的产生原因 2.1.1 技术方面。算法与系统的安全问题、算法歧视问题、算法决策问题、算法的透明度问题等都是由人工智能技术引发的伦理问题。算法与系统的安全问题，主要是指人工智能算法被恶意篡改，或系统的漏洞被攻击和恶意利用的情况；算法歧视问题，主要是指研究人工智能算法的人员的认知偏见或者训练数据不完善导致歧视性的决策结果；算法决策问题，主要是指人工智能得出的不可预见性结果；算法的透明度，主要是指算法的可解释性和人类的知情同意。 2.1.2 数据方面。人工智能技术的发展离不开海量数据。随着智能电子病历、智能健康监测等技术的广泛应用，给平台运营方提供了大量收集用户信息的机会，数据收集、保存、提取、流通和利用的安全性，成为引发人工智能伦理问题的重要原因。 2.1.3 社会应用方面。人工智能算法的滥用或误用引发了人工智能社会应用方面的伦理问题。由于算法滥用或误用，人们在社会活动时容易出现使用目的、方式、范围等偏差，从而导致不良的影响和后果。以智能影像诊断为例，利用人工智能辅助影像诊断，可以提高医生诊断效率，但是，如果由人工智能完全替代医生诊断，则有可能诊断错误，进而导致医疗事故。 2.2 人工智能应用于医疗领域的伦理问题 2.2.1 医生主体地位被削弱。人工智能最重要的核心是“数据算法”。人工智能通过收集海量的数据进行提取分析，并迅速得出相应的结论或触发相应的操作。随着算法的不断完善和发展，人工智能被逐步应用于辅助或代替医生做出诊断。从导诊、检查分析、病例录入、手术和放疗等都可见到人工智能的影子。随着人工智能主体性的增强，医生的主体性相对减弱。医务人员是医疗活动中的主体，医生通过学习和实践掌握着丰富的诊疗经验和强大的风险掌控能力，使其能够完成疾病的诊断与治疗。然而，医疗大数据、人工智能的普及引发了医生无用论的观点。患者也因为对科学的信赖而偏向相信数据分析结果，这也导致医生在医疗主体中的地位被逐渐削弱。当前，医生的部分决策权已被人工智能取代，人工智能会提示医生如何做出下一步决策。在此情形下，医生对人工智能的依赖性增加，医生的主体地位逐渐弱化。 2.2.2 数据或隐私安全风险增加。随着谷歌公司“夜莺计划”等事件的曝光，人工智能隐私、安全问题受到世界各国的关注。“AI+医疗”的数据涉及个体身份信息、家庭环境、病历资料、个人生活习惯等，有些智能健康管理APP甚至可以收集个体的情绪变化、精神状态、心理波动等数据。这些信息被实时上传至数据库，供研究机构随时调取分析，导致数据或个人隐私被泄露的风险急剧增加。同时，在大数据环境下，不法分子可能利用数据挖掘预测技术对碎片化的个人健康信息进行处理，以此推测出个人的核心隐私信息，个人数据或隐私的保护难度加大。此外，“AI+医疗”的实施需要依托各类数字平台的建设，数字平台在存放或使用海量数据方面可能存在安全隐患。一方面，平台运营方掌握了大量医患数据，大数据下的云服务与精准推送可能造成医患用户被“数字控制”。这不但包括控制医患用户的使用行为，还包括控制搭建数字平台的底层技术。平台运营方拥有海量的医患用户数据，可能引发数据垄断，相关数据会面临较大安全风险。相关核心数据如果跨境流动，其潜藏的国家安全隐患更为巨大。另一方面，未来医疗机构间、数据平台间的联合将更加紧密，数据在机构间、平台间的流通也存在一定安全风险。 2.2.3 医患信任危机加剧。医疗服务长期具有医患信息不对称的特征，使得医患信任危机成为医学伦理学长期面临的难题。随着人工智能在医疗行业的普遍应用，虽然一定程度上为患者提供了方便快捷的咨询、初诊服务，缓解了看病贵、看病难以及误诊的问题，但人工智能算法结果的不确定性和利己性、过程的难理解性等可能在实际诊疗中给医患信任带来新的危机。新的危机主要表现：一是就医环境智能化逐渐改变患者的行为方式。智能便携设备时刻收集患者的数据，并实时给予患者治疗建议与运动提醒，日复一日改变了患者的就医行为和价值选择。一方面，人工智能在医疗领域的某些方面表现优异，造成了患者的“科技迷信”，对医生的诊断经验持怀疑态度。另一方面，大数据下的精准推送服务会投其所好，使患者更加相信网络信息，而对医生产生怀疑态度。二是人工智能挑战了医生的权威性和知识垄断地位。传统医患关系中，医生在医学专业知识和信息资源中占权威和垄断地位。医疗领域人工智能的诞生汇聚了海量的医学知识，其知识存储、读取能力远超于医生，对部分疾病的诊断效率和精确度也大幅高于医生，因此患者对人工智能给出的诊疗建议的信任程度超过医生，由此对医生的建议产生质疑。 2.2.4 医疗资源分配不均加剧。人工智能可以高效地完成各类医疗任务，如录入病例、辅助诊断、远程医疗等，其根本目的是使所有人从中受益，并非加剧医疗资源分配的不均。智慧医疗是IBM于2008年底提出，旨在缓解医疗资源分配不均的矛盾，提升卫生服务可及性、公平性。然而，搭载人工智能的医疗仪器具有精密度高、造价昂贵、维护成本高等特点，使得“AI+医疗”难以全面推广，拥有优质医疗资源的医院门庭若市，而基层医疗机构无人问津，一定程度上加剧了社会不公与资源分配不均。 2.2.5 事故责任界限模糊。基于人工智能的医疗服务使得各种智能便携设备、远程医疗系统、远程健康监测系统、健康云平台等参与其中，涉及的法律主体包括设备开放商、软件系统开发商、医疗卫生服务机构、医务人员、网络运营商、服务提供商等。若在服务过程中发生意外事件，其责任界限模糊，加大了事故责任界定难度。 3 加强“AI+医疗”伦理治理路径建议 3.1 强化医生主体地位 强化医生的主体地位是“AI+医疗”伦理治理的首要途径。首先，要肯定医生的独立性。人工智能可以辅助医生做出诊断，但不能完全取代医务人员。当人工智能的决策结果与医生的临床经验发生冲突时，必须将最终决策权交给医生，而人工智能的决策结果只能作为参考。其次，要肯定医生的亲历性。医生应亲自参与患者诊疗的全过程，在非关键节点可以适当使用人工智能，以此提升诊疗效率，而在关键性节点，其最终的决策应由医生完成。 3.2 建立健全信息数据保护制度 我国目前关于保护医疗健康信息数据的规定多散见于各个法律制度，针对“AI+医疗”信息数据保护的法律法规较少。因此，政府及相关部门应建立健全“AI+医疗”信息数据保护制度，细化界定“AI+医疗”数据的保护标准和保护范围。同时，政府应统筹制定隐私安全保护和监督规范，医疗机构、健康管理机构以及各类与健康信息数据收集、管理有关的机构应在政府规范的统领下，根据自身工作特点，制定相应的隐私安全保护规范，并安排专职人员进行监督，确保信息数据安全性。政府可以建立专门的数据安全和保护平台，定期对相关机构开展数据安全性检查和数据伦理学教育，加强其职业道德修养，提升数据保护能力。 3.3 增强患者对医务人员的信任感 “AI+医疗”的诞生改变了医患之间的伦理关系，针对“AI+医疗”中医患信任缺失的伦理问题，其治理路径应以增强患者对医务人员的信任感为方向。一方面，要强化医患目标一致性意识。无论是否应用人工智能，医生的最终目标都是希望治愈患者。因此，以医生为主体、人工智能为辅，重建医患间信任的桥梁，才能共同协作完成诊疗康复全流程。另一方面，要强化政府监管职能。政府应完善相关政策法规，对有关医疗机构或企业进行监督和规制，保证人工智能功能和性能的真实性与可靠性。同时，还应对各类违法违规的“AI+医疗”行为予以惩处，以此增强患者对医务人员的信任感，有效化解医患信任危机。 3.4 提高医疗资源配置效率 “AI+医疗”旨在提高医疗资源配置效率，在一定程度上缓解了医疗资源分配不均衡的问题。然而，搭载人工智能的仪器设备具有高端化的特点，使得普通民众难以负担得起智能医学技术，医疗资源配置不均衡问题加剧。因此，政府应充分发挥其在资源配置中的引导性、弥补性作用，加大公共医疗资源供给力度，着力建成分工明确、运行高效的整合型医疗卫生服务体系，切实提升医疗公平与公正。其次，政府应将“AI+医疗”纳入社会保障体系，降低民众的医疗负担，保证全民享有智能医疗发展的红利。 3.5 完善事故责任界定体系 完善事故责任界定落实体系刻不容缓，政府应加强专项立法，出台“AI+医疗”责任分配等相应法律法规，建立人工智能应用审批体系，从法律层面规范“AI+医疗”的相关标准并进行有效监管，明确人工智能应用于医疗过程中各法律主体的责任和义务，建立健全智慧医疗审查和风险规避制度。 上一篇： 安志萍：浅谈医疗数字孪生对医疗安全方面的影响及对策 下一篇： 林志刚：信息化支撑医疗管理高质量发展 友情链接： 中国医院协会、 HLMSS、 IHE、 heaithcareitnews、 中国卫生信息学会、 北京卫生信息技术协会、 广东省医院协会信息管理专业委员会、 云南省医院协会信息管理专业委员会 中国医院协会信息专业委员会 版权所有 Copyright © 2020 CHIMA. 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标题：海外视点丨经合组织人工智能政策观察站报告： 人工智能在医疗卫生 ...
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摘要：本文探讨了人工智能在医疗卫生领域的应用，包括其对卫生人力（health workforce）的影响、潜在的益处和风险，以及未来的发展方向。通过对医学协会关于人工智能工具在

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标题：人工智能在医疗领域的伦理挑战与机遇：数据隐私、算法偏见与责任 ...
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摘要：人工智能在医疗领域的伦理挑战与机遇：数据隐私、算法偏见与责任归属的深度探讨 - 美国续航教育 Image 1: 续航教育logo *   大学申请/转学 *   社区大学申请 *   大学申请/转学 *   社区大学申请 首页 » 美国大学相关资讯 » **人工智能在医疗领域的伦理挑战与机遇：数据隐私、算法偏见与责任归属的深度探讨** 人工智能在医疗领域的伦理挑战与机遇：数据隐私、算法偏见与责任归属的深度探讨 其次，**数据泄露**也是一个大问题。即使医院或AI公司没有主观恶意，但如果他们的安全措施不到位，或者软件存在漏洞，也可能导致数据泄露。小编之前就看到过不少新闻，某某大型医疗机构的数据泄露事件，动辄影响几百万甚至上千万患者，简直触目惊心！ Image 5: 伦理医疗AI协作 其次，**差分隐私（DP）**、**联邦学习（FL）**和**安全计算**等新兴技术也为保护数据隐私提供了新的思路。差分隐私可以在数据集中添加一些噪声，使得攻击者无法通过分析数据来识别个人身份。联邦学习则允许多个机构在不共享原始数据的情况下，联合训练AI模型。安全计算则可以通过密码学技术，在加密数据上进行计算，从而保护数据的隐私。 其次，**特征选择的偏差**也是一个重要原因。在训练AI模型时，我们需要选择一些特征来代表疾病的特点，比如年龄、性别、病史等等。但是，如果我们选择的特征本身就带有偏见，比如只关注某些特定人群的疾病特征，那么AI学到的知识也会有偏差。 其次，**公平的特征选择方法**也很关键。我们需要仔细选择那些能够代表疾病本质的特征，避免选择那些带有种族、性别或其他偏见的特征。 问题1: 文章中提到的数据隐私风险有哪些？ 问题2: 文中提到的HIPAA和GDPR在保护健康数据方面有什么作用？又存在哪些局限性？ 问题3: 算法偏见是如何产生的？文章中提到了哪些原因？ 问题4: 针对医疗AI的算法偏见，文章提出了哪些解决方案？ 问题5: 如果医疗AI出了错，文章认为应该由谁来承担责任？文章对现有的监管框架有什么看法？ Image 7: AI_Powered_Sustainable_Farm *   Image 9: AI_Powered_Sustainable_Farm佛罗里达大学科研创新：生物材料、人工智能、艺术疗法及入侵… *   Image 11: AI_Powered_Sustainable_Farm高等教育面临联邦政策变动的挑战与机遇：研究经费、DEI政… *   Image 13: AI_Powered_Sustainable_Farm纳米科技赋能：水净化与清洁能源领域的创新突破及未来展望—… *   Image 15: AI_Powered_Sustainable_Farm纤维化治疗新纪元：机械力调控的突破性进展与未来生物工程模型的无限潜力展望 *   Image 17: AI_Powered_Sustainable_Farm成瘾神经科学前沿：伏隔核、环境线索与TikTok成瘾的深… *   Image 19: AI_Powered_Sustainable_Farm虚拟现实界面设计对用户身体与心理的深度影响：最新研究揭示人体工学关键 *   Image 21: AI_Powered_Sustainable_Farm农业科技进步：人工智能、女性力量与跨语言合作的机遇与挑战… *   Image 23: AI_Powered_Sustainable_Farm电动汽车产业发展的新篇章：政策、技术创新与基础设施建设的多维驱动 *   Image 25: AI_Powered_Sustainable_Farm人工智能浪潮下美国高等教育的转型：机遇、挑战与战略规划—… *   Image 27: AI_Powered_Sustainable_Farm智驱未来：AI时代下美国大学教育的全面变革与伦理重塑 *   Image 29: AI_Powered_Sustainable_Farm北卡州立大学学生体验深度解析：学术探索、社区融合与卓越职业准备之路 *   Image 31: AI_Powered_Sustainable_Farm人工智能赋能农业转型：精准耕作、技术创新与可持续发展之路 *   社区大学申请/转学 *   美国高中申请/转学 Copyright © 2013-2024 Forward Pathway LLC | All Rights Reserved | Powered by 美国续航教育 | 免责声明 9.   保险  *   保险/拔智齿 *   警告(Warning)处分 *   留校察看(Probation)处分 *   停学(Suspension)处分 *   开除(Dismiss)处分 Image 53: 续航教育企业微信客服二维码

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标题：人工智能伦理在医疗、法律与社会服务中的挑战与机遇 - 续航教育
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摘要：文章指出，AI在医疗领域能提高诊断与治疗效率，但也可能加剧健康不平等，尤其是当算法未能充分代表不同人群时。在法律领域，AI的应用提高了效率，但缺乏透明性

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标题：AI医疗影像系统应用场景的法律监管及风险防范 - 安全内参
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摘要：Toggle navigation[![Image 1: logo](https://www.secrss.com/logo_lg.png)](https://www.secrss.com/ "首页") *   [首页](https://www.secrss.com/) *   [政策法规](https://www.secrss.com/articles?tag=%E6%94%BF%E7%AD%96%E6%B3%95%E8%A7%84) *   [威胁态势](https://www.secrss.com/articles?tag=%E5%A8%81%E8%83%81%E6%80%81%E5%8A%BF) *   [技术前沿](https://www.secrss.com/articles?tag=%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%89%8D%E6%B2%BF) *   [安全实践](https://www.secrss.com/articles?tag=%E5%AE%89%E5%85%A8%E5%AE%9E%E8%B7%B5) *   [产业研究](https://www.secrss.com/articles?tag=%E4%BA%A7%E4%B8%9A%E7%A0%94%E7%A9%B6) *   [登录/注册](https://www.secrss.com/login) [医疗卫生](https://www.secrss.com/articles?tag=%E5%8C%BB%E7%96%97%E5%8D%AB%E7%94%9F)[北京市竞天公诚律师事务所](https://www.secrss.com/articles?author=%E5%8C%97%E4%BA%AC%E5%B8%82%E7%AB%9E%E5%A4%A9%E5%85%AC%E8%AF%9A%E5%BE%8B%E5%B8%88%E4%BA%8B%E5%8A%A1%E6%89%80)2025-03-28 [](https://www.secrss.com/login "登录后才可以收藏，请先登录") **一、****AI医疗影像技术的发展革新** **二、****AI医疗影像技术的现状及法律挑战** 相比较于Deepseek近期的商业化，AI赋能在医疗影像领域的适用已属于相对成熟的领域。截至目前，国内已多家企业投身于AI医学影像行业，根据市场公开信息，中国已有数十款人工智能医学影像辅助诊断软件获批国家药品监督管理局（National Medical Products Administration，简称“**NMPA**”）三类医疗器械证。 **三、****AI医疗影像系统在医疗器械法律法规下的合规要求** 如上文所述，AI医疗影像系统为设备及软件的结合，《医疗器械监督管理条例》也将医疗器械所需要的计算机软件纳入医疗器械的监管范畴。除前述外，针对AI医疗影像系统领域，我们梳理了目前我国AI医疗器械领域的相关法规及政策汇总，请详见 _附件（点击文末“阅读原文”即可查看）_。 ![Image 2](https://s.secrss.com/anquanneican/50229b08af0d8dcb39c9f0c9991d40d6.jpg) ▶**对于独立软件：**以单独注册为原则，作为附件注册为例外。根据《医疗器械软件注册审查指导原则》要求，独立软件作为医疗器械或医疗器械附件，通常单独注册，特殊情况可随医疗器械进行注册，此时虽不控制/驱动医疗器械硬件但从产品角度运行于医用计算平台，故视为软件组件，如专用型独立软件可作为附件随医疗器械进行注册。 ▶**对于软件组件：**一般而言无需单独注册。软件组件作为医疗器械或医疗器械部件、附件的组成部分，不宜单独注册，需随医疗器械进行整体注册。 美国医疗器械监管机构为食品药品监督管理局（Food and Drug Administration，简称“**FDA**”）。 欧盟主管当局及公告机构共同负责欧盟医疗器械的监督管理。根据医疗器械法规（MDR, REGULATION （EU） 2017/745），医疗器械包括用于人类仪器、器具、设备、软件、植入物、试剂材料其他物品，其预期使用由制造商确定，不论单独使用或组合使用，以达到疾病、损伤或残疾的诊断、检测等目的[1]。 **四、****总结** **一、****引言：AI医疗影像技术的革新与法律挑战** **二、****AI医疗影像系统在数据合规法律法规下的合规要求** 参考《个人信息保护法》的定义，匿名化处理后的信息将不再落入“个人信息”定义范畴，因此也可将医疗数据进行匿名化等处理加以规制。具体方法建议可参考我们系列文章中“[AI+医疗系列法律问题研究（二）：医疗数据交易相关法律问题探析](https://www.secrss.com/articles/77217)”。 **三、****AI医疗影像系统在知识产权相关法律下的合规要求** **四、****AI医疗影像系统涉及的法律责任承担** 当人工智能发生误诊等医疗侵权行为时，AI是否可作为行为主体目前存在三种观点，分别为肯定说、否定说和折中说[2]。目前大部分学者认为，当下仍然处于弱人工智能时代，医疗人工智能的定位是辅助医生进行疾病诊疗的医疗设备和软件系统，不能独立承担法律责任，**侵权损害赔偿责任主要由软件开发者、制造商、销售者、所有者或使用者等来承担**。 **原则**不适用 患者在诊疗活动中受到损害，医疗机构或者其医务人员有过错 **原则**不适用 患者在诊疗活动中受到损害，且存在（一）违反法律、行政法规、规章以及其他有关诊疗规范的规定；（二）隐匿或者拒绝提供与纠纷有关的病历资料；（三）遗失、伪造、篡改或者违法销毁病历资料。 **产品责任**因医疗器械的缺陷，患者可以向药品上市许可持有人、生产者等请求赔偿，也可以向医疗机构请求赔偿。患者向医疗机构请求赔偿的，医疗机构赔偿后，有权向负有责任的药品上市许可持有人、生产者等追偿 不适用 参考欧美等司法系统，AI医疗器械产品导致的法律责任归责原则仍在积极探索阶段。如在美国，由于AI医疗设备固有的既是医疗产品又参与医疗从业的特征，医疗损害以及产品责任等多种侵权理论必然并存，并根据具体情况通过不同的法律渠道要求不同主体承担责任[4]。在欧盟，欧洲目前的《产品责任指令》和《人工智能责任指令》仍然对AI导致的医疗损害的法律责任承担存在部分空白，如果AI系统与人类医生的行动共同导致了损害结果，是否应承认医生或医疗机构的严格责任（Strict Liability）仍是未解决的问题[5]。 **五、****总结** [4]Erika Sophia Grossbard, The AI-Robotic Prescription: Legal Liability When an Autonomous AI Robot is Your Medical Provider, 33 U. Robotics and AI into healthcare from the perspective of European regulation: who is responsible for medical malpractice? [医疗卫生](https://www.secrss.com/articles?tag=%E5%8C%BB%E7%96%97%E5%8D%AB%E7%94%9F) *   [落实网络安全责任！某急诊中心泄露60万患者数据赔偿超3100万元](https://www.secrss.com/articles/79199) [医疗卫生](https://www.secrss.com/articles?tag=%E5%8C%BB%E7%96%97%E5%8D%AB%E7%94%9F)[安全内参](https://www.secrss.com/articles?author=%E5%AE%89%E5%85%A8%E5%86%85%E5%8F%82)2025-05-28   [美国地方连锁急诊机构WellNow Urgent Care同意支付440万美元，以和解2023年的一起勒索软件数据泄露事件，当时约60万患者的敏感数据被窃取。](https://www.secrss.com/articles/79199)  *   [美国地方医疗厂商希尔兹泄露近240万客户健康信息，赔偿超1.1亿元](https://www.secrss.com/articles/79162) [医疗卫生](https://www.secrss.com/articles?tag=%E5%8C%BB%E7%96%97%E5%8D%AB%E7%94%9F)[安全内参](https://www.secrss.com/articles?author=%E5%AE%89%E5%85%A8%E5%86%85%E5%8F%82)2025-05-27   [美国地方医疗厂商希尔兹医疗集团2022年遭网络攻击，泄露了近240万客户身份、保险、医疗及治疗等信息，该公司同意支付约1.1亿元达成和解协议，已解决相关集体诉讼案件。](https://www.secrss.com/articles/79162)  *   [英国官方首次披露！医院患者因网络攻击遭受临床伤害](https://www.secrss.com/articles/78898) [医疗卫生](https://www.secrss.com/articles?tag=%E5%8C%BB%E7%96%97%E5%8D%AB%E7%94%9F)[安全内参](https://www.secrss.com/articles?author=%E5%AE%89%E5%85%A8%E5%86%85%E5%8F%82)2025-05-20   [英国NHS官方数据显示，2024年有两起网络攻击事件达到第三级损害，即可能对50名以上患者造成临床伤害，这是首次由官方机构披露网络攻击造成临床伤害的数据。](https://www.secrss.com/articles/78898)  *   [关于我们](https://www.secrss.com/info/about) *   [联系我们](https://www.secrss.com/info/contactus) *   [用户协议](https://www.secrss.com/info/agreement) *   [隐私政策](https://www.secrss.com/info/privacy) ![Image 3](https://www.secrss.com/wx_qrcode.jpg) 微信公众号 回到顶部

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标题：APAO 2025丨AI技术赋能，如何改变眼科疾病的诊疗未来？
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摘要：APAO 2025丨AI技术赋能，如何改变眼科疾病的诊疗未来？ 编者按：在第40届亚太眼科学会年会（APAO 2025）上，眼科与人工智能（AI）技术的结合成为焦点议题。一系列关于AI在眼科临床应用中实践的研究，展示了AI如何为眼科疾病的早期发现与精确评估提供有力支持，体现了AI在眼科医疗领域的显著应用潜力。这些研究为眼科医师提供了更高效、准确的诊疗工具，增强了临床决策的科学性与准确性，同时也为眼科的学术研究与临床实践带来了新的启示与推动。它们推动了眼科医疗技术的革新与发展，促进了眼科与AI技术的深度融合。小编选取APAO 2025会议上的两项研究成果进行介绍，旨在与读者共同探讨眼科与AI技术结合所带来的创新价值与实践意义。 AI在青光眼筛查中的应用验证 青光眼作为不可逆性失明的主要病因，已成为全球性健康负担。在资源匮乏地区，青光眼筛查因人力资源限制而难以开展。AI的兴起为应对这一挑战提供了潜在解决方案。为探讨AI辅助眼底镜检查及判读在青光眼筛查中的可行性与一致性，研究人员于2024年3月开展了一项试点研究，使用AI辅助手持式眼底相机评估杯盘比。一名未接触AI解读结果的眼科医师对患者进行独立检查。通过SPSS 20版软件分析医师与AI对杯盘比判读结果的一致性，并采用配对样本t检验和Cohen’s Kappa系数比较AI生成报告与临床医师诊断记录。 研究结果 在32名参与者（13名男性，19名女性）中，比较了51只眼的判读结果，其中13只眼因成像质量差被排除。眼科医师与AI对36只眼的无青光眼诊断达成一致；AI识别出眼科医师判为疑似青光眼的15只眼中的11只。Cohen’s Kappa系数显示评估者间信度为0.795（良好一致性）。配对样本t检验的均值比较显示P值为0.076（P>0.05），表明AI与眼科医师的判读无显著差异。 研究结论 AI生成的杯盘比测量结果与临床医师的诊断具有一致性。研究证实了AI辅助眼底成像技术应用于青光眼筛查的可行性，尤其在资源匮乏地区具有推广潜力。 讲题：Use of Artificial Intelligence (AI) for Fundoscopic Interpretation in Glaucoma Screening 作者：Madhuwanthi DISSANAYAKE，Malinda DE SILVA，Tanya GAMAGE，Hasitha RAJAKARUNA，Gayanthee DISSANAYAKE，Nilmini WIJEMUNIGE 基于人工智能的iPad视力检测在临床实践中的评估 视力评估是眼科诊疗的重要基础，传统检测方法存在设备笨重、功能单一等局限。基于iPad的视力检测凭借其便携性、多功能性和可及性优势，为临床提供了新的解决方案。研究人员开发的Smart Eye Chart应用程序，集成人工智能动态视标调节技术，可依据检测距离自动优化视标尺寸，支持多语言检测界面，显著提升操作灵活性和患者覆盖范围。为验证该系统的有效性与可行性，研究团队开展了一项前瞻性对照试验，纳入注射治疗门诊及青光眼门诊患者，进行iPad检测，比较其与糖尿病视网膜病变早期治疗研究（ETDRS）标准视力检测结果的一致性。收集并分析人口统计学信息、视力测量数据和患者满意度评分。 研究结果 共纳入40例患者，统计分析显示，iPad检测与ETDRS检测结果无显著差异（P=0.97，95%Cl：-0.6~0.6），平均差异为1行logMAR视力值。年龄和性别与视力测量结果无显著相关性（P=0.36，P=0.38）。患者对iPad检测的满意度评分显著优于ETDRS检测（P<0.001）。 研究结论 基于iPad电脑的视力检测与传统方法具有可比性，且患者对iPad检测的接受度显著更高。研究证实了iPad在临床实践中实现精准、便捷视力评估的应用潜力。 讲题：Evaluating AI-Based iPad Visual Acuity Testing in Clinical Practice 作者：Cheryl KHANNA，Sunil KHANNA，Michael MAHR，Jay ADUSUMALLI，Sepideh JAMALI 小结：两项创新研究从不同维度验证了AI技术在眼健康管理中的赋能价值。青光眼筛查研究中，构建了AI算法与便携式设备的集成系统，其0.795的Cohen's Kappa值表明AI已达到"良好一致性"标准，具备辅助临床决策潜能。而iPad自适应视力检测研究，通过动态视标算法重构传统评估范式，与ETDRS检测仅存在1行logMAR等效性差异，却可显著提升患者依从性，为大规模筛查提供可扩展方案。未来需重点验证技术长期稳定性，探索多模态AI系统在复杂眼病诊疗中的整合应用，促进AI技术在眼科的创新应用与深度发展。 声明：本文仅供医疗卫生专业人士了解最新医药资讯参考使用，不代表本平台观点。该等信息不能以任何方式取代专业的医疗指导，也不应被视为诊疗建议，如果该信息被用于资讯以外的目的，本站及作者不承担相关责任。 发布留言 条评论 Linda Gareth Donec ipsum diam, pretium maecenas mollis dapibus risus. Nullam tindun pulvinar at interdum eget, suscipit eget felis. Pellentesque est faucibus tincidunt risus id interdum primis orci cubilla gravida. 相关阅读 “及eye光明，与爱同行”画展正当时，聆听鲍永珍教授解读眼科人文建设探索与实践 ARVO 2025盛大启幕丨AI引领眼科未来，创新与伦理并重 ARVO 2025中国之声：破浪前行，开拓国际学术崭新格局 ARVO 2025开幕前瞻：当视觉科学遇见AI伦理，Mutale Nkonde解码科研新范式 AAPPO创新者大奖获得者林顺潮教授：创新赋能，推动生物医药变革加速 ARVO 2025即将启幕丨聚焦成就奖讲座前瞻，共探视觉科学新征程 “协”奏眼科华章，“创”启光明盛景——首届北京同仁医院眼科创新发展大会盛大开幕 厚积薄发，筑梦未来——眼科新技术孵化项目正式启动 直击COOC2025开幕盛典丨廿五载匠心筑台，今岁启眼科论道 COOC 大会主席孙兴怀教授专访：洞察眼科行业趋势，解锁会议前沿亮点 同步传真国际眼科时讯最新学术进展 公司名称：迈优通达（北京）广告有限公司 公司地址：北京市朝阳区朝阳门北大街乙12号天辰大厦1410 电话：010-51295530 (京)网药械信息备字(2025)第00043号 声明: 本网站内容仅供医学专业人士参考 © 2005-2023 iophthal.com All rights reserved (京)-非经营性-2020-0017

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标题：综述：人工智能在眼科的应用：进展、挑战与伦理启示 - 生物通
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摘要：区块链：确保数据不可篡改，眼科应用案例包括Eye2Gene遗传性视网膜病诊断系统. 患者安全. AI"幻觉"可能引发误诊，尤其在处理罕见病或复杂共病时。典型案例：.

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标题：人工智能在儿童眼科疾病诊断中的应用- New York University Shanghai
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摘要：人工智能已被应用于儿童白内障的病变分类鉴别、白内障术后并发症预测、高度近视进展预测以及斜视和屈光不正的自动检测.此外,人工智能可应用于视觉发育研究、儿童眼底图像

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标题：AI 助力眼科诊断：提升眼前段疾病诊断准确率的新突破- 生物通
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摘要：在眼科领域，远程医疗发展迅速，人工智能（AI）也逐渐应用于多种疾病的诊断和管理，比如眼科疾病中的感染性角膜炎。 ... 尽管如此，该研究为AI 在眼科诊断中的应用

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标题：人工智能在泪器疾病诊疗中的应用：挑战与机遇
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摘要：尽管目前针对泪器疾病的AI技术仍在探索阶段，但其在眼科其他疾病的成功应用为泪器疾病的AI研究提供了宝贵的经验。借助AI的迁移学习，可将眼眶CT影像分析算法迁移至泪器的影像分析中。例如，CNN在智能化分析眼部影像方面表现出色，其能够识别微小的结构变化并辅助医生进行准确诊断。Kim等采用DL算法，运用CNN开发了2个分类模型：其一用于识别阻塞的存在，其二用于确定阻塞位置。研究结果显示，该模型在检测是否存在泪道阻塞方面的准确率为99.3%，在定位方面的准确率为95.5%。该研究结论表明，集成DL模型可以显著提高泪道阻塞的诊断准确性，减少人为误差，提高诊断的精确度。此外，AI能够自动检测泪道中的病变（如泪道狭窄、阻塞和炎症等）并进行分类，提供快速准确的诊断结果，辅助医生制定治疗决策。Han等提出了一种基于深度堆叠网络（deep stacking network，DSN）的可解释泪囊炎诊断模型，研究者通过使用梯度增强分类器（bradient boosting [...] 人工智能（artificial intelligence，AI）是计算机科学的一个重要分支，旨在使计算机具备类似于人类的学习、感知、理解、推理、归纳、决策和解决问题的能力[1-2]。其中，机器学习（machine learning，ML）和深度学习（deep learning，DL）的广泛应用，显著促进了医学诊疗领域的发展[3–5]。在眼科领域，AI最初应用于眼底照片和光学相干断层扫描（optical Coherence Tomography，OCT）图像的分析，这一早期应用主要集中在眼后段疾病的诊断[6-7]。随着DL算法的发展，AI技术现已扩展至眼前段结构的成像数据分析，包括前段照片、前段OCT（anterior segment optical Coherence Tomography，AS-OCT）图像、镜面显微镜图像、角膜地形图、体内共聚焦显微镜（In vivo confocal microscopy，IVCM）图像、红外睑板腺成像（meibography）以及泪液干涉测量等。这些技术使得AI在眼前段疾病（角膜疾病、虹膜疾病以及泪器疾病等）的诊疗中显示出广阔的应用前景。 [...] Source：Yan Ke Xue Bao | January 2025 Vol. 40 No.1：  53-66 Posted: 2025-1-28 Received：2025/1/17 9:34:04 Hits: 1923

Authors:

PENG Xintong1,

LI Guangyu1

1.Eye Center, the Second Hospital, Jilin University, Changchun 130000, China Keywords:泪器疾病人工智能机器学习精准医疗lacrimal disordersartificial intelligencemachine learningprecision medicineDOI： 10.12419/24093010 Received： 2024-09-30 Revised: 2024-12-10 Accepted: 2024-12-30

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标题：人工智能在眼科领域的综述性研究——以OCT眼底诊断为例
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摘要：基于OCT AI技术，在眼科诊断和治疗中的应用已经被大量研究所探索。本文采用文本分析和文献计量的方法，使用CiteSpace，以OCT眼底疾病诊断为例，对Web of Science (WOS)数据库

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标题：人工智能诊断系统在基层眼底视网膜疾病筛查领域的应用实践
URL：https://journal.gzzoc.com/Ykxb/Topic/ArticleShow.aspx?AID=2357
摘要：方法：通过AI辅助远程筛查基层医疗机构的4886例患者，完成眼科检查并经AI初判、人工复核形成眼底诊断结论。 通过医联体和专科联盟模式，对基层医疗机构的

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标题：CMC特刊推荐丨人工智能在眼科疾病诊断中的应用进展 - 知乎专栏
URL：https://zhuanlan.zhihu.com/p/9390501892
摘要：特别是，人工智能可以将最近开发的技术与眼底照相、数字成像、光学相干断层扫描(OCT)和视野检查相结合，从而帮助眼科医生做出准确诊断，在检测角膜和视网膜

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标题：眼科AI诊断：真实世界中的挑战与解决方案
URL：https://manu56.magtech.com.cn/kxgc/CN/Y2025/V20/I1/1
摘要：[结果/结论] 眼科AI诊断在真实世界应用中存在数据缺乏与标注困难、准确性偏低及可靠性差等技术难关、面临医患信任度低、伦理与法规问题等诸多挑战。为了克服数据资源的短缺

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标题：科技创新案例之五| 基于影像云与青光眼AI 辅助诊断的基层筛查体系
URL：https://www.nda.gov.cn/sjj/ywpd/zcgh/0217/20250217173848589313442_pc.html
摘要：同时，基于青光眼AI辅助诊断软件实现其在眼底疾病筛查领域的高效应用。 二是通过新技术提升业务效率和联动协同。基于腾讯影像云人工智能技术、数据处理和

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标题：柳叶刀》子刊以封面论文引领AI临床应用评判方法和标准
URL：http://crc.gzzoc.com/newsDetail?content_id=2188&fid=
摘要：中山眼科中心临床研究中心 Image 1 中文|ENG Image 2 新闻动态新闻动态 培训动态临床研究学习班临床研究俱乐部 申请填报仪器申请数据申请 预约咨询服务 下载中心申报资料下载政策法规下载学习资料下载规培轮训下载研究资源分享 政策法规政策法规 关于我们机构介绍服务范围组织架构临床研究介绍临床研究协调员 联系我们联系方式临床研究Q&A 首页>资讯 资讯 *       *   资讯 *   预约 *   下载中心 *   关于我们 *   培训通知 *   临床研究学习班 *   临床研究俱乐部 *   统计分析与数据管理咨询 *   药物临床研究试验 *   临床研究协调员咨询 *   受试者介绍 *   申报资料下载 *   政策法规下载 *   学习资料下载 *   规培轮训下载 *   政策法规 *   自主研究 *   自主研究指引 *   临床研究介绍 *   机构介绍 *   服务范围 *   组织架构 *   临床研究协调员 *   职责介绍 *   工作制度 *   团队风采 *   地址与联系方式 *   临床研究Q&A *   申办者专区 *   研究者专区 *   受试者专区 *   新闻动态 *   联系我们 *   联系方式 *   临床研究Q&A *   干细胞临床研究 *   科普与成果 *   国家项目备案流程 *   政策法规 *   GMP *   简介 *   研究资源分享 全球首个AI医生多中心随机对照研究发表！——《柳叶刀》子刊以封面论文引领AI临床应用评判方法和标准 本文转载自中山眼科中心订阅号 **导语：**目前，已报道的医疗人工智能诊断准确率普遍很高，但是人工智能在投入真实临床应用的情况到底会如何？是否真实临床应用与研究阶段一样具有如此高的精准度？这个是研究者和大众一直很期待回答的问题。AI医生与人类医生的差异和关系是怎样？现在，这些问题答案可在 中山大学中山眼科中心刘奕志和林浩添眼科人工智能团队牵头完成的最新临床多中心随机对照研究中找到。 Image 3 全球首个医学人工智能多中心随机对照临床研究成果文章，以封面文章的形式正式发表在全球权威医学期刊《柳叶刀》子刊EClinicalMedicine（ECM）最新一期（2019 Mar）上。**扫描二维码或点击左下角阅读原文即可成果文章。** **全球首个医学AI医生多中心随机对照研究** CC-Cruiser是中山大学中山眼科中心医学人工智能团队利用深度学习建立的“先天性白内障人工智能诊断决策平台”，该团队开启了全球首个人工智能门诊，并联合全国5家不同地区、不同级别医院的眼科门诊对CC-Cruiser进行多中心随机对照临床研究，验证了CC-Cruiser在真实世界临床实践中的有效性和可行性，这为医学人工智能从试验训练到临床应用，提出了重要的AI临床应用评判方法和标准。 目前医学人工智能多数还在研发和试验训练阶段，还没经历真正的临床验证，而且是依靠单点医疗机构开展工作，合作方式较为单一，还难以进行多中心大规模验证。**中山大学中山眼科中心，作为国内最早的医学人工智能研发和应用单位，率先将人工智能诊断系统CC-Cruiser投入了多中心临床验证研究，**利用大规模的真实临床患者对CC-Cruiser进行评估。这是**全球首个医学人工智能多中心随机对照临床研究，为探索人工智能临床转化和落地应用标准，迈出了至关重要的一步。** Image 4 图1：该成果发表在全球权威医学期刊《柳叶刀》子刊EClinicalMedicine（ECM）上的论文首页。 粤ICP备06014983号- Copyright © 2016 中山眼科中心临床研究中心/药物临床试验机构，保留所有权利

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标题：[PDF] 医疗领域人工智能应用的研究进展＊ - SciEngine
URL：https://www.sciengine.com/doi/pdfView/DC675FDBD2C74B50A7F5EEF9A1B10CE9
摘要：AI 为医疗健康领域带来的革命性创新无可置否 ， 2Jiang F ,Jiang Y ,Zhi H ,et al .Artificial intelligence in healthcare :past , Artificial Intelligence (AI ) in  Artificial intelligence in health care : within touching  AI . an automated artificial intelligence-based decision support system in  51 Bothwell L E , Avorn J , Khan N F , et al . Artificial intelligence for clinical  intelligence for clinical decision support : A study predicting stroke  clinical decision support : challenges for evaluating AI and practical  AI and machine learning in translational medicine . of artificial intelligence in disease diagnosis , decision support , clinical trials , drug discovery and major public health  Keywords : Artificial intelligence , Traditional Chinese medicine , Computer-assisted diagnosis , Clinical Decision

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标题：人工智能在血液肿瘤精准诊疗中的应用进展- PMC
URL：https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11951223/
摘要：[Article in Chinese] doi: 10.3760/cma.j.cn121090-20241022-00409 doi: 10.16016/j.1000-5404.202008080. [DOI] [Google Scholar]; Zhang X, Rao J. doi: 10.16016/j.1000-5404.202008080. doi: 10.3778/j.issn.1002-8331.1903-0031. doi: 10.3778/j.issn.1002-8331.1903-0031. doi: 10.3969/j.issn.1001-3695.2017.08.001. doi: 10.3969/j.issn.1001-3695.2017.08.001. doi: 10.11897/SP.J.1016.2024.00090. doi: 10.11897/SP.J.1016.2024.00090. doi: 10.3778/j.issn.1002-8331.2104-0237. doi: 10.3778/j.issn.1002-8331.2104-0237. [DOI] [Google Scholar]; Liu SH, Li J, Peng XG, et al. doi: 10.1016/j.compbiomed.2023.107338. 26.Huemann Z, Lee C, Hu J, et al. 30.Voegeli J, Moreno D, Kryukov M, et al. doi: 10.3969/j.issn.1673-7571.2020.12.018. doi: 10.3969/j.issn.1673-7571.2020.12.018. doi: 10.3969/j.issn.1005-5185.2023.04.018. doi: 10.3969/j.issn.1005-5185.2023.04.018. 39.He J, Chen Z, Xue Q, et al. [DOI] [Google Scholar]; Qu LL, Zhao X, He L, et al. doi: 10.1016/j.compbiomed.2021.105154. 57.Driessen J, Zwezerijnen G, Schöder H, et al. doi: 10.3969/j.issn.1005-5185.2024.08.005. [DOI] [Google Scholar]; Luo Y, Wei W, Yu X, et al. doi: 10.3969/j.issn.1005-5185.2024.08.005. 60.Tang J, Luo L, Bosco B, et al.

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标题：上海市医疗大模型应用检测验证中心成立推动AI与临床实践深度融合
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摘要：医疗大模型应用检测验证中心将通过建立一套完善的医疗人工智能技术应用管理体系，对医疗大模型开展全面系统的测试、验证和优化，提高医疗大模型的通用性和可

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标题：[PDF] 人工智能在泌尿系统肿瘤中的应用研究进展 - 中国癌症杂志
URL：https://www.china-oncology.com/fileup/1007-3639/PDF/1643099040424-1955516709.pdf
摘要：规范大数据标准，开. 展多中心研究与验证是将AI由科研推向临床的重. 要过程，需要医、工交叉多学科的协作及共同努. 力。随着科技进步及经济发展，AI在肿瘤病理学. 分型、影像

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标题：2025医疗AI算法临床验证指南 - Editverse
URL：https://www.editverse.com/zh-CN/%E5%8C%BB%E7%96%97%E9%AA%8C%E8%AF%81-2025/
摘要：开始临床验证的第一步是设计验证方案。这需要了解算法的特点以及在医疗领域的应用需求。通过科学设计，我们可以更好地测试算法的性能。 专业

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标题：上海成立国内首个医疗大模型应用检测验证中心
URL：http://sh.people.com.cn/n2/2025/0106/c134768-41099197.html
摘要：医疗大模型应用检测验证中心将通过建立一套完善的医疗人工智能技术应用管理体系，对医疗大模型开展全面系统的测试、验证和优化，提高医疗大模型的通用性和可

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标题：我国学者在颅内动脉瘤人工智能影像检测研究方面取得进展
URL：https://www.nsfc.gov.cn/publish/portal0/tab448/info92357.htm
摘要：总之，这项工作构建了一个基于头颅CTA图像数据的颅内动脉瘤AI影像自动化检测模型，建立了AI诊断颅内动脉瘤的临床验证流程，在提升我国颅内动脉瘤影像诊断同质

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标题：臨床AI取證驗證中心 - 臺灣智慧醫療三大中心
URL：https://aicenter.mohw.gov.tw/AC/np-7203-208.html
摘要：驗證形式可分為資料集中驗證和聯邦學習驗證兩種，對於異質性較高的資料，如病例或自然語言處理應用，建議使用資料集中的方式進行驗證；聯邦學習適合資料同質性較高的跨中心跨院

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标题：人工智能在辅助检测早期食管癌中的应用进展
URL：https://www.wjgnet.com/1009-3079/full/v29/i24/1389.htm
摘要：AI必须在多中心进行验证, 以探索其准确性. 目前, 只有一项来自中国的多中心研究进行了外部验证[39]; (3)AI在早期EC检测中的应用目前主要集中在回顾性研究

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标题：人工智能TxGNN在罕见疾病治疗中的应用与前景：新模型与合作进展
URL：https://www.forwardpathway.com/128228
摘要：在此背景下，人工智能（AI）技术的引入为罕见疾病的研究提供了新的可能性。然而，AI的应用同样面临挑战。首先，数据质量是一个关键问题。AI模型的有效性依赖于

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标题：人工智能技术的应用:罕见病临床决策系统的需求、现状与挑战
URL：http://xuebao.smmu.edu.cn/ajsmmu/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20180639&flag=1
摘要：... 智能技术辅助临床进行遗传病诊断的研究火热，但临床诊断罕见病仍是非常大的技术挑战。本文简要综述了罕见病临床决策系统，旨在分析人工智能技术在罕见病中的发展现状和挑战

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标题：[PDF] 人工智能技术的应用：罕见病临床决策系统的需求、现状与挑战
URL：https://www.raredisease.cn/UploadFiles/images/source/20190120003551%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD%E6%8A%80%E6%9C%AF%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8_%E7%BD%95%E8%A7%81%E7%97%85%E4%B8%B4%E5%BA%8A%E5%86%B3%E7%AD%96%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E7%9A%84%E9%9C%80%E6%B1%82_%E7%8E%B0%E7%8A%B6%E4%B8%8E%E6%8C%91%E6%88%98.pdf
摘要：机器学习和人 工智能技术在罕见病的诊断中展现了巨大潜力，一 方面，现代医疗知识库系统具有海量疾病信息的高 效存储、管理和访问能力，方便临床医师快速检索 和查询已知罕见

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标题：生成式人工智能技术助力罕见病早筛早诊 - 新浪财经
URL：https://finance.sina.com.cn/roll/2025-01-10/doc-ineenpiv5511888.shtml
摘要：生成式人工智能入局突破罕见病诊断难瓶颈. 罕见病是指发病率、患 ... 由于这种特性，在临床领域，罕见病的治疗始终面临诊断率低、误诊率高的严峻挑战。

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标题：【中国科学报】全国首个罕见病人工智能大模型进入临床
URL：https://www.cas.cn/cm/202502/t20250221_5047697.shtml
摘要：优秀的AI模型需要海量数据训练，但罕见病病例分散、数据稀缺，致使传统AI模型难以获得有效训练。对此，研究团队创新技术路径，采用极小样本冷启动的方式，仅需

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标题：复旦大学与武田中国携手，AI技术助力罕见病早筛早诊项目启动 - 搜狐
URL：https://m.sohu.com/a/846351143_121956422/?pvid=000115_3w_a
摘要：近年来，罕见病“隐秘”在众多疾患中，成为现代医学中一个极具挑战性的领域。 ... 此次合作旨在探讨生成式人工智能(AI) 技术在罕见病早筛早诊过程中的应用潜力。

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标题：全国首个！罕见病有了AI大模型 - 新华网
URL：http://www.news.cn/tech/20250219/7475bb17c11b4be6b909cb061736d00b/c.html
摘要：中国科学院自动化研究所所长徐波介绍，AI模型往往需要海量数据训练，但罕见病病例分散、数据稀缺，传统的AI模型难以得到有效训练。对此，研发团队创新技术路径，采用极小样本冷启动的方式，仅需少量数据与医学知识融合即可实现覆盖全流程的辅助决策功能。

  “‘协和·太初’大模型是罕见病诊疗‘中国方案’的重要突破。”张抒扬表示，北京协和医院作为全国罕见病诊疗协作网国家级牵头医院，将继续推动AI技术与临床需求的深度融合，更好助力基层能力提升与分级诊疗保障体系建设，让罕见病诊疗的“微光”照亮更多家庭。

  目前，这一大模型的初诊咨询和预约功能已面向患者开放测试，患者可通过多轮交互问诊咨询并获得初步诊疗建议。下一步，支持病历书写、基因解读、遗传咨询等医生端服务功能，将进行二期上线测试。

  据悉，后续“协和·太初”罕见病大模型将接入北京协和医院罕见病联合门诊的线上诊疗服务，未来还将逐步推广至全国罕见病诊疗协作网医院。 [...] # 全国首个！罕见病有了AI大模型

# 全国首个！罕见病有了AI大模型

  新华社北京2月19日电（记者徐鹏航、宋晨）在对话框中输入“发现孩子从2岁起发育、语言和动作都明显落后，交流也无法完成”等症状，几秒钟后，人工智能（AI）大模型就会给出“需警惕罕见遗传性疾病（如雷特综合征、天使综合征等）或复杂神经发育障碍”的判断，并给出就诊科室、补充检查等医学建议。

  这是记者试用全国首个罕见病领域人工智能大模型“协和·太初”的场景。记者19日从北京协和医院了解到，这一由该院与中国科学院自动化研究所共同研发的大模型，已于近日面向患者开放测试初诊咨询和预约功能。

  罕见病虽然单病种患者稀少，但病种繁多。易误诊、漏诊，确诊难，是许多罕见病患者面临的难关，而人工智能大模型有望成为“破题之钥”。

  北京协和医院院长张抒扬介绍，罕见病人工智能辅助诊疗工具研发是罕见病专家团队多年坚持的一个重点攻关方向，“协和·太初”罕见病大模型的研发基于我国罕见病知识库的多年积累和中国人群基因检测数据，是国际首个符合中国人群特点的罕见病大模型，能帮助医生更加准确快捷地识别诊断罕见病，进一步缩短确诊时间。

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标题：全国首个罕见病领域大模型开放测试 - 新华网
URL：http://www.news.cn/fortune/20250221/23ccf1358d2d4e588619560e2a9010eb/c.html
摘要：中国科学院自动化研究所所长徐波介绍，AI模型往往需要海量数据训练，但罕见病病例分散、数据稀缺，传统的AI模型难以得到有效训练。对此，研发团队创新技术路径，采用极小样本冷启动的方式，仅需少量数据与医学知识融合即可实现覆盖全流程的辅助决策功能。

  “‘协和·太初’大模型是罕见病诊疗‘中国方案’的重要突破。”张抒扬表示，北京协和医院作为全国罕见病诊疗协作网国家级牵头医院，将继续推动AI技术与临床需求的深度融合，更好助力基层能力提升与分级诊疗保障体系建设，让罕见病诊疗的“微光”照亮更多家庭。

  目前，这一大模型的初诊咨询和预约功能已面向患者开放测试，患者可通过多轮交互问诊咨询并获得初步诊疗建议。下一步，支持病历书写、基因解读、遗传咨询等医生端服务功能，将进行二期上线测试。

  据悉，后续“协和·太初”罕见病大模型将接入北京协和医院罕见病联合门诊的线上诊疗服务，未来还将逐步推广至全国罕见病诊疗协作网医院。（记者 徐鹏航 宋晨） [...] # 全国首个罕见病领域 大模型开放测试

# 全国首个罕见病领域 大模型开放测试

  在对话框中输入“发现孩子从2岁起发育、语言和动作都明显落后，交流也无法完成”等症状，几秒钟后，人工智能（AI）大模型就会给出“需警惕罕见遗传性疾病（如雷特综合征、天使综合征等）或复杂神经发育障碍”的判断，并给出就诊科室、补充检查等医学建议。

  这是记者试用全国首个罕见病领域人工智能大模型“协和·太初”的场景。记者近日从北京协和医院了解到，这一由该院与中国科学院自动化研究所共同研发的大模型，已于近日面向患者开放测试初诊咨询和预约功能。

  罕见病虽然单病种患者稀少，但病种繁多。易误诊、漏诊，确诊难，是许多罕见病患者面临的难关，而人工智能大模型有望成为“破题之钥”。

  北京协和医院院长张抒扬介绍，罕见病人工智能辅助诊疗工具研发是罕见病专家团队多年坚持的一个重点攻关方向，“协和·太初”罕见病大模型的研发基于我国罕见病知识库的多年积累和中国人群基因检测数据，是国际首个符合中国人群特点的罕见病大模型，能帮助医生更加准确快捷地识别诊断罕见病，进一步缩短确诊时间。

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标题：人工智能支持罕见病诊疗的研究进展
URL：https://jrd.chard.org.cn/article/doi/10.12376/j.issn.2097-0501.2022.02.003
摘要：以机器学习为着重点的人工智能应用为罕见病开辟了一条全新的途径，并广泛应用于诊断与治疗。人工智能已经向人们充分展示了其学习和分析来自不同来源的数据并做出可靠预测的

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标题：人工智能赋能罕见病诊断：从机器学习到基因组分析 - 续航教育
URL：https://www.forwardpathway.com/194075
摘要：AI通过机器学习、自然语言处理和深度学习等技术，能够分析海量医疗数据，识别复杂症状模式，加速基因组分析，并进行面部表型分析，从而提高诊断准确率。文章

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Prompt:
<think>
好的，现在需要梳理已获取的信息

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已获得信息总结：
共找到 142 条搜索结果
高重要性: 29 条
中重要性: 71 条
低重要性: 42 条

主要发现：
- 人工智能在医疗领域的六大应用 - 新华网: 人工智能在医疗领域的六大应用-新华网  Image 1 Image 2 Image 3 Image 4 新华网>> 正文 来源：国研网  人工智能在医疗领域的六大应用 字体： 小 中 大 分享到：))...

让我再仔细思考总结一下是否有哪些信息非常重要，需要更细节的内容：

[基于搜索结果的详细分析]
</think>

基于以上分析，以下信息还需要进一步获取细节内容：

Response:
根据当前信息，以下是需要优先补充的关键细节方向及获取建议：

---
### **需补充的高价值信息方向**
1. **六大应用具体内容**
   - 需明确新华网提出的「影像识别、辅助诊断、药物研发、个性化治疗、健康管理、机器人手术」是否与原文一致，并补充每项应用的实际案例（如Google Health的糖尿病视网膜病变筛查）。

2. **技术实现与局限性**
   - 高重要性条目中是否提到技术瓶颈？如医学数据标注成本、小样本学习问题、跨机构数据孤岛等。

3. **伦理与法规挑战**
   - 搜索结果是否涉及医疗AI的监管政策（如FDA审批流程）、数据隐私保护（如欧盟GDPR对医疗AI的影响）？

4. **市场与落地数据**
   - 是否有具体市场规模（如医学影像AI 2023年全球占比）、医院渗透率（如三甲医院应用比例）等量化信息？

5. **新兴趋势与争议**
   - 是否涉及生成式AI在医疗中的应用（如ChatGPT用于分诊）及其可靠性争议？

---

### **建议的细节获取方式**
1. **定向文献挖掘**
   - 对29条高重要性结果进行关键词提取（如“AI+病理诊断”“医疗机器人合规性”），优先阅读行业白皮书（如IDC、弗若斯特沙利文报告）。

2. **案例实证检索**
   - 补充具体企业案例：
     - 影像识别：联影智能的「uAI诊后管理平台」落地医院数量
     - 药物研发：Insilico Medicine的AI设计分子临床进展

3. **政策溯源**
   - 检索国家药监局《人工智能医用软件产品分类界定指导原则》等文件，明确监管分类。

4. **争议点验证**
   - 通过PubMed或arXiv查找最新研究，如《JAMA》关于AI诊断工具种族偏差性的论文。

---

### **信息整合框架建议**
```markdown
医疗AI核心分析维度
│
├── 技术层
│    ├── 计算机视觉（CT/MRI识别）
│    ├── 自然语言处理（电子病历分析）
│    └── 机器人技术（达芬奇手术系统）
│
├── 应用层
│    ├── 诊断辅助（IBM Watson案例）
│    ├── 治疗优化（放疗靶区AI规划）
│    └── 公共卫生（传染病预测模型）
│
├── 制约因素
│    ├── 数据壁垒（跨医院数据共享难点）
│    └── 临床接受度（医生对AI建议的采纳率）
│
└── 趋势前瞻
     ├── 多模态融合（影像+基因组数据）
     └── 边缘计算（便携设备的实时诊断）
```

建议优先补充高重要性条目中涉及上述框架的技术落地难点（如三甲医院对AI产品的采购标准）及头部企业的商业化路径（如推想科技的肺结节产品营收占比）。