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原文作者：清源
顶尖学府教授集体发声：AI医疗应用恐致医疗事故责任难界定
IT之家 10 月 15 日消息，据英国《卫报》13 日报道，来自匹兹堡大学、哈佛法学院和斯坦福法学院的多位资深专家和教授联合发出警告：随着人工智能（AI）在医疗领域的快速发展和广泛应用，一旦发生医疗失误，相关的法律责任认定可能变得极其复杂和模糊。
AI助力医疗，但潜在风险不容忽视
当前，临床AI发展迅猛，各类工具已深入应用，从辅助影像解读算法到支持复杂诊断的系统，AI正在重塑医疗流程。同时，AI也被用于优化医院管理，提高床位使用率和供应链效率等。
然而，专家们强调，在享受AI带来益处的同时，必须正视其带来的两大核心隐忧：一是许多AI工具的有效性尚未经过充分的临床验证；二是一旦患者出现不良结果，责任归属将难以界定。
匹兹堡大学的德里克・安格斯教授（Derrick Angotti）是美国医学会杂志AI峰会报告的第一作者。他指出：“可以预见，未来肯定会出现患者认为医疗过程出了问题，并试图寻找责任方的情况。”该报告深入分析了AI工具的应用和随之而来的法律挑战。
追责困境：内部信息难获，责任互相推诿
哈佛法学院的格伦・科恩教授（Glenn Cohen）是报告的共同作者之一，他详细阐述了患者在证明AI产品使用或设计存在过错时将面临的困难：
- 难以获取内部信息： 很难获得AI工具的内部运行机制和决策过程。
- 替代设计难以证明： 很难提出合理的替代设计方案，或确凿地证明不良结果完全是由AI系统造成的。
科恩教授表示：“各方可能会互相推诿责任，同时合同约定可能重新分配责任或涉及复杂的赔偿诉讼，这将大大增加提起有效诉讼的难度。”
斯坦福法学院的米歇尔・梅洛教授（Michelle Mello）补充道，虽然法院最终可以解决这些法律问题，但早期的处理过程将是漫长且充满不确定性的。她强调：“这种不确定性会显著提高AI创新和应用生态系统的整体成本。”
验证不足是核心痛点
报告特别对AI工具的评估提出了担忧，指出许多工具尚未受到美国食品药品监督管理局（FDA）等监管机构的充分监督。安格斯教授提到，临床医生关注的是健康结果的改善，但监管机构的要求可能不足以全面覆盖。
他警告说，一旦投入实际使用，AI工具在不同的临床环境、面对不同的患者群体，以及由技能水平不一的使用者操作时，可能会出现各种不可预测的情况。审批阶段看似可行的方法，在真实世界中的效果可能大相径庭。
IT之家获悉，评估AI工具面临多重障碍，它们通常需要经过临床实际使用后才能得到全面评估，而现有的评估方式既昂贵又耗时繁琐。安格斯教授强调，必须投入资金对医疗AI工具进行充分评估，建设必要的数字基础设施是关键一步。他悲观地总结：“峰会讨论发现，评估最充分的工具往往在临床中的采用率最低，而那些普及率最高的工具，其评估工作却最少。”
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