近年来，我们许多人已习惯在身体不适时求助谷歌。梅奥诊所和谷歌的疾病概述已成为许多家庭的日常工具，我们迫切试图找出自身疾病或疼痛的原因。然而近期，人工智能在医疗保健领域的应用显著增加，随着人工智能技术的普遍发展，其使用正变得日益广泛。目前人工智能被用于解读脑部扫描和X光片、评估救护车需求、检测数千种疾病的早期征兆、作为医患之间的协调者指导医疗决策，以及协助各类行政任务。
问题在于，将人工智能应用于医疗保健场景时涉及多重伦理考量，尤其是当其用于直接参与或引导患者决策时。首要挑战是临床护理涉及大量敏感的患者隐私信息，数十年来相关法律始终保护患者在医疗信息方面的隐私权。无论是企业分析消费者健康数据，还是医师利用人工智能提升诊断准确性，使用人工智能分析和解读患者数据都构成隐私风险：输入或收集临床数据的AI系统可能遭黑客攻击，网络可能在未经患者同意的情况下存储健康数据，数据贩卖风险也始终存在。
当部分患者因对人工智能认知不足而无法给予充分知情同意时，问题进一步恶化。患者可能未能完全理解人工智能审查和诊断中存在的诸多风险与缺陷，例如编程错误和数据隐私问题，这直接损害了患者的自主权及其参与临床决策的能力。在医疗人工智能领域存在"黑箱"问题——算法运作逻辑难以理解，仅能观察输入与输出结果。许多情况下，人工智能模型的设计者也无法解释为何AI会做出特定决策或选择特定治疗方案。
因此，人工智能在医疗保健中的应用存在严重的责任缺失问题。尽管是AI模型在做出决策，但算法出现错误决策时，责任究竟应由医师、设计者还是其他方承担，目前尚无明确界定。值得注意的是，人工智能误诊可能比医师诊断错误产生更严重的后果。医师有义务向患者解释决策过程，但如果无法理解AI模型的决策逻辑，这一义务便无法履行，导致医患双方均被排除在决策循环之外，最终陷入无助境地。
人工智能的广泛应用还可能剥离患者护理中的人文关怀。医患互动促进关系建立，形成以同理心和关怀为核心、充分考虑患者生活背景的诊疗过程。数据驱动的决策模式将使患者难以信任所获医疗建议的可行性，同时消除护理过程中的人文温度。此外，人工智能的决策完全取决于训练数据——当前大量数据集存在对特定弱势群体的隐性偏见，导致模型决策产生系统性偏差。
尽管人工智能在医疗及其他领域确有应用价值且前景广阔，但在社会盲目依赖其进行医疗决策前，必须正视当前的技术缺陷。除保护隐私和明确责任外，患者护理本质上是高度个人化的过程。许多人主要依赖医师获取医疗建议，我们对医师怀有深厚信任。在利用人工智能优化现有患者管理体系的同时，若将诊断决策完全交给AI，将动摇我们对医师的信任基础。
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