人工智能与医疗保健：创新与患者隐私的平衡
将预测医学转变为人性化、安全且高效现实的伦理、法律与技术关键
如今，我们面临着一个技术悖论：尽管大多数人对人工智能（AI）抱有好奇心但技术知识有限，主要将其与机器人、聊天机器人或语音助手联系起来，科学界已将其视为救命解决方案。为弥合这一差距，2026年4月23日，意大利热那亚的Quartara别墅举办了由Fusion AI Labs组织的"AI与医疗保健、长寿与健康"会议，旨在将AI引入医院。讨论揭示了一个关键事实：80%的项目失败并非由于技术限制，而是由于实施困难。在法规复杂性和数据整合之间，当前的挑战已不再局限于研究，而是聚焦于日常应用。今天，我们探讨如何将这些承诺转化为具体的医疗保健解决方案。
在此医学数字化转型的背景下，我们采访了关键人物之一——瓦伦西亚大学隐私与数字转型讲席教授Ricard Martínez。作为法律与临床实践交叉领域的专家，Martínez参与了"癌症图像欧洲"（Cancer Image Europe，简称EUCAIM）等欧洲前沿项目，该项目专注于肿瘤学中AI使用时的数据安全与保护。
问：Martínez教授，您负责一个专注于隐私和数字转型的讲席。简言之，当AI系统使用我们最敏感的健康数据时，如何确保这些数据得到保护和匿名化？
答："我将尽量简洁，尽管这是一个因其复杂性而往往冗长的话题。针对人工智能的健康数据保护是通过一套强大的保障措施构建的，我将其分为三个基本层面：法律层面、技术层面，以及最重要的，伦理层面。"
在法律领域，我们已经从一般保护框架《通用数据保护条例》（GDPR）转向更具体的《欧洲健康数据区域条例》（EHDS），该条例允许透明研究，并由《数据治理法案》（DGA）支持，以促进利他主义模式，使公民自愿为公共利益分享信息。
在技术层面，我们应用匿名化和假名化。系统使用两层保护来保护患者身份。根据2025年9月欧洲人权法院（ECHR）的裁决，关键标准是用户是否具有重新识别自己的技术能力；如果不可能，则数据不被视为个人数据。除了数据匿名化外，基础设施必须通过严格的环境控制来保证安全性，例如防止第三方访问数据。在"癌症图像欧洲"（EUCAIM）等项目中，我们使用安全处理环境，其中数据不被下载，确保绝对可追溯性和完全控制，并且不可能通过链接或个体化进行重新识别。
最后，《赫尔辛基宣言》（2024版）与欧盟的ALTAI（可信人工智能评估清单）模型共同为使用AI的医学研究创建了一个强大而实用的伦理框架，确保健康领域的技术创新尊重人类尊严、隐私和安全。我们评估了七个领域的63项控制措施，以确保我们的工具透明、可解释且无偏见，已提前符合新《人工智能法案》的标准。
问：许多人担心失去对自己敏感数据的控制权。在未来的欧洲健康数据区域中，患者是否真的能够选择是否与研究分享其数据？
答："这是一个常见的误解；我们更害怕管理数据以保护我们健康的国家，而不是我们每天分享敏感信息却不质疑风险的私营公司。"
尽管欧洲健康数据空间（EHDS）保证了高标准的安全性和控制（如可移植性和可追溯性），但当前的"二进制（全有或全无）"退出模式被视为战略风险，因为它使系统容易受到错误信息的影响。提出的解决方案是"粒度退出"，允许患者有选择地决定分享哪些数据以及与谁分享，从而调和公众信任与科学研究的进展。
问：什么能保证公民相信由人工智能辅助做出的决定是合乎伦理且没有错误的？
答："在医疗保健领域，安全是最宝贵的资产，我们不会让任何事情听天由命。确保人工智能的伦理性和可靠性不仅仅依赖于单一规则，而是依赖于保证全面保护的基本支柱网络："
"双重监管保障。一项法规是不够的；我们要求所有用于医疗目的的AI同时符合《人工智能法案》（AI Act）和《医疗器械法规》（MDR）。这种冗余保护确保了技术质量和临床安全。风险评估是严格的，我们禁止操纵性做法，并在任何工具到达患者之前要求进行人权影响评估。"
"数据治理和透明度：在这里，我们应用GDPR的严格性来管理信息，打击偏见并确保部署该技术的人员拥有正确使用它的所有必要技术信息。"
"不可协商的人类监督是我们系统的核心。任何自动化过程在设计和实施的任何阶段都必须能够在人类监督下被逆转或整合。"
"上市后监测，因为监测不会随着销售而结束。我们要求制造商通过可追溯性和持续审计证明，该系统在实际环境中实施后仍然安全有效。"
"我们实施培训和临床责任（AI素养）。技术不做决定；专业人员做决定。我们要求培训，使医生和护士理解该工具，重申无论AI提出什么建议，法律和临床责任完全由人类操作员承担。"
问：AI会改变我们与医生的互动方式吗？一切会变得冷漠，还是这些技术能帮助我们提供更人性化和个性化的护理？
答："人工智能、增强现实（AR）和数字孪生的整合不会使医学去人性化，反而能实现更以患者为中心的实践。今天，医生必须只花5或10分钟与患者相处，这意味着他们最终与计算机屏幕或纸质医疗记录的互动比与患者的互动更多。这些技术的目标是消除这种视觉障碍，使医生能够完全专注于与患者交谈。10年后，技术将充当隐形界面：使用增强现实眼镜，医生能够实时查阅生物特征数据和患者的病史，同时保持眼神交流和人际联系。同时，系统将在咨询过程中处理患者的病史和社会遗传背景，提供准确的诊断和高度有效的治疗建议。远非冷酷的入侵，这种进步在我看来比我们今天拥有的更人性化。"
问：在一个迅速老龄化的社会中，这给公共卫生系统带来压力，更好的数据管理能否真正转化为降低老年人群的成本和更高效的服务？
答："通过采用整合临床和社会因素的整体视野，我们正从反应性医学转向预防性医学。预测工具是催化剂，实现早期检测。例如，在乳腺癌筛查中，人工智能可以检测到人眼尚无法看到的异常，保证立即行动、更高的生存率以及为医疗系统节省超过20万欧元。在慢性病患者管理中，我们可以监测参数以防止失衡和住院，将原本会成为紧急情况的情况转变为简单的常规检查。我们的最终目标是雄心勃勃的。医学正在赋予我们更长的寿命，但通常以生活质量为代价。得益于数据，我们希望促进政策，保证健康老龄化，即活得更长意味着疾病患病率低且幸福感高。"
Mayra Novelo
人类之间建立沟通的方式有很多种，其中之一就是语言，无论是书面还是口头。在我的日常工作中，我发现了目光和专注的倾听如何能产生不同。作为一名记者，我致力于书面和数字新闻。作为一名教育工作者，我继续关注与教育和价值观培养相关的主题。我在这里观察、倾听、写作和传播，为教会充满激情的福音使命贡献自己的一份力量。我出生于墨西哥，穿越海洋，结婚并居住在意大利。
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