人工智能正以惊人的速度重塑医疗保健领域，在诊断优化、流程提效和治疗效果提升等方面展现巨大潜力。但伴随着技术革新而来的，是关于人工智能安全性、监管责任和伦理使用的严峻挑战。医疗机构和从业者必须正视这些挑战，才能在建立患者信任的同时规避潜在风险。
当前最大的隐患是缺乏完善的人工智能治理架构。没有安全保障机制，医生可能面临算法偏差、结果失真和责任界定不清等问题，进而影响医疗质量。尽管医疗行业已开始制定安全标准，但监管体系仍存在明显漏洞。亟需建立透明的技术验证流程、标准化的临床应用规范以及动态监管框架。
对于一线医生而言，采用AI工具前需要系统性地核查：模型训练数据来源是否可靠？是否经过真实医疗场景验证？其诊断建议的可解释性如何？尤其要关注临床实践中的准确率、偏差风险和系统稳定性等关键指标。
传统医疗软件的监管模式已难以适配大语言模型特性。医疗机构需重构评估体系，建立贯穿产品生命周期的动态审计机制。更值得警惕的是"影子AI"现象——未经授权的AI系统在医疗体系中的隐性应用，这已成为当前治理的重要挑战。
医疗行业可借鉴自动驾驶等安全敏感行业的经验，建立强制性技术验证、持续安全监管和明确责任追溯机制。通过移植这些原则，医疗机构能为AI应用创造更安全可靠的环境。
当人工智能深度融入医疗体系时，重视治理规范、安全验证和责任使用的机构与从业者，才能在创新突破与患者权益保护之间取得平衡。《Medical Economics》杂志专访了Qualified Health公司联合创始人兼首席医疗官Kedar Mate博士，探讨医疗从业者应对策略，深入解析跨行业治理经验。
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