人工智能（AI）在医疗领域的应用正迅速扩展，但其带来的伦理问题也不容忽视。本文将探讨AI在医疗中涉及的隐私、偏见和信任问题，并提出解决这些问题的策略。
患者隐私：敏感数据的风险与保护
AI系统需要大量敏感的患者信息才能有效运行，这些信息通常来自电子健康记录（EHRs）、健康信息交换平台（HIEs）以及其他数字健康来源。由于这些数据包含私密的医疗细节，未经授权的访问或滥用始终是一个潜在风险。
在美国，医疗机构必须遵守《健康保险可携性和责任法案》（HIPAA），该法案旨在保护患者的健康信息。然而，AI的使用带来了新的挑战，特别是在云服务和第三方供应商的参与下，这引发了关于数据安全性的更多疑问。数据泄露可能导致患者信息暴露，损害信任并引发法律问题。
为了降低这些风险，医疗机构应采用强有力的安全措施，包括数据匿名化以尽可能去除个人信息、加密存储和传输的数据，以及定期进行安全检查以确保安全性。此外，与外部供应商签订的合同应明确规定数据隐私条款，并遵守相关医疗法规。
医疗信息安全组织HITRUST推出了“AI保障计划”，帮助医疗机构将AI风险管理融入现有的安全框架中。此类项目有助于机构管理AI隐私风险，并遵循如美国国家标准与技术研究院（NIST）发布的《AI风险管理框架》等标准。
算法偏见及其对健康公平性的影响
另一个重要的伦理问题是AI系统中的偏见。AI算法从训练数据中学习，如果数据不公平或带有历史偏见，AI可能会做出错误或不公平的决策。例如，如果AI主要基于某一特定人群进行训练，它可能无法很好地服务于其他群体。
Matthew G. Hanna等人将医疗AI偏见分为三种类型：数据偏见、开发偏见和交互偏见。数据偏见发生在某些群体在训练数据中缺失或代表性不足时；开发偏见出现在算法设计和特征选择阶段；交互偏见则是在实际使用中医生行为或医院习惯影响AI结果时发生。
这些偏见可能导致少数族裔患者被误诊或漏诊，从而导致不公平的治疗，并加剧现有的健康差异。这种情况还会削弱这些群体对AI医疗的信任。
为了解决偏见问题，AI系统需要在使用后进行持续审查，训练数据应更新以确保公平性，AI模型也应具有透明性，以便医生能够理解并质疑其决策。专家Jeremy Kahn指出，AI不仅需要展示技术上的准确性，还应证明其对真实患者的益处。持续监控有助于AI提供更公平的医疗服务。
建立和维护患者对AI的信任
患者信任对于AI在医疗中的成功应用至关重要。许多患者担心AI的可靠性、决策过程的透明性以及数据隐私问题。研究表明，83%的医疗工作者认为AI将改善患者护理，但70%的人担心偏见，尤其是在诊断方面。
清晰的沟通有助于建立信任。患者应被告知何时在其护理中使用AI，包括诊断和治疗过程。知情同意意味着解释收集的数据、如何使用这些数据以及采取了哪些保护措施。患者有权选择是否接受AI参与其护理。
人类监督同样重要。AI应作为医生的辅助工具，而非替代品。医生应对最终决策负责，这使他们能够解读AI结果并纠正潜在错误。
美国食品药品监督管理局（FDA）和欧盟委员会等机构正在努力制定监管AI工具的规则。这些规则旨在使AI的测试、监控和报告更加透明，从而增强患者和医疗提供者对AI的信任。
监管与合规挑战
监管AI在医疗中的应用是一项复杂任务，因为技术发展迅速，而不同地区的法律法规各不相同。虽然HIPAA涵盖了美国大部分数据隐私内容，但它并未全面覆盖所有AI风险，例如偏见或云计算问题。
NIST发布了《人工智能风险管理框架》（AI RMF）1.0版，为管理AI风险提供了指导，并将AI安全纳入医疗实践。HITRUST的AI保障计划与此类指南合作，帮助医疗机构适应当前和未来的法规。
未能遵守规定可能导致法律问题和患者信任的丧失，这对声誉和护理质量造成严重影响。医疗管理者必须紧跟新出台的AI法规，确保其AI工具从设计到使用的每个环节都符合法律要求。
前台自动化：提升医疗工作流程与患者体验
AI还改变了医疗办公室和医院的行政任务。前台电话系统、预约安排和文书工作可以通过AI自动化得到改进，从而提高效率并改善患者体验。
位于马萨诸塞州剑桥市的Simbo AI公司开发了一种专为医疗领域设计的AI电话助手。这些AI助手可以处理预约预订、患者提醒、保险查询和基本患者沟通，无需人工干预。这种自动化降低了等待时间，减轻了员工负担，并通过及时沟通减少了错过预约的情况。
自动化的常规任务不仅提高了办公室的运营效率，还有助于患者更好地遵循护理计划。患者获得更快的响应和更少的错误，从而提升了他们的整体体验。
AI自动化还简化了记录保存和保险处理工作，让工作人员和医生有更多时间专注于患者护理，而不是文书工作和电话沟通。
应对AI解决方案相关的安全风险
使用AI技术可能带来新的网络安全问题，特别是在涉及第三方供应商时。供应商可能提供专门的AI服务，但外部协助可能引发数据共享、未经授权访问和不同伦理标准的风险。
医疗机构需要仔细审查供应商，确保其安全计划和合同条款足够强大。控制措施包括最小化数据共享、严格的访问权限、加密以及定期的安全测试，以降低风险。
定期审计、漏洞检查以及员工安全培训有助于支持技术安全性。清晰的安全问题报告和快速响应机制可以保护患者并增强组织的韧性。
教育与协作在AI伦理采用中的作用
合理使用AI的一个重大挑战是，许多医疗工作者并不完全了解AI工具及其伦理问题。许多管理者和IT人员可能不了解AI的局限性、偏见或隐私风险。
医疗工作人员需要持续培训，以安全和公平的方式使用AI。培训内容应涵盖AI的能力、如何识别偏见、如何保护患者数据，以及在AI决策与医生建议冲突时应采取的措施。
医疗组织、监管机构、AI开发者和行业之间的协作有助于分担责任，并使AI开发更加透明。以患者为中心的政策和清晰的知情同意规则有助于在技术变革中保持伦理标准。
美国医疗管理者的关键考虑因素总结
- 保护患者隐私：采用加密、匿名化和明确的供应商合同，遵循HIPAA和HITRUST规则。
- 减轻AI偏见：要求透明的AI模型、多样化数据和持续监控以发现和修复偏见。
- 建立患者信任：公开沟通AI的使用情况，保持人类对AI决策的控制，并尊重患者的知情同意权。
- 应对监管环境：遵循最新的AI法规，包括FDA指南、NIST框架和HITRUST AI保障规则。
- 利用工作流程自动化：使用像Simbo AI这样的工具来改善患者沟通、减少员工负担并提高效率。
- 管理安全风险：制定强大的网络安全计划，并在与第三方AI供应商合作时进行定期审计。
- 教育与协作：培训员工掌握AI伦理和使用方法，与AI开发者合作，并遵循最佳伦理实践。
通过妥善管理这些领域，美国的医疗机构可以在帮助患者的同时保护其权利，并维持对医疗至关重要的信任。
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