随着人工智能（AI）工具逐步整合到临床实验室和诊断领域，医疗保健雇主面临员工因质疑AI使用方式而提出举报和报复投诉的风险显著增加。尽管AI驱动的诊断支持系统、自动化实验室流程、智能工作流自动化等工具可提升效率，但如果使用不当、过度依赖或缺乏充分的人工监督与分析，这些工具可能引发患者安全、隐私保护、数据滥用及其他法律合规问题。2025年5月，联邦两党联合提出的AI举报人保护法案已进入国会早期审议阶段。在此法案推进及联邦层面推动替代州级AI法律的过程中，雇主必须意识到：举报医疗诊断中AI工具问题的员工可能受现行举报人法律保护。若企业不当处理此类投诉，将面临高昂诉讼成本、声誉损害及监管审查。
现行举报人法律保护
在临床实验室和诊断领域质疑AI使用的员工，可能受以下法律保护：
《职业安全与健康法》员工若举报AI工具造成不安全工作环境或危及患者安全，可受《职业安全与健康法》（OSH Act）保护。该法要求雇主为员工提供安全工作条件。例如，实验室技术员若报告某AI驱动诊断工具因产生不准确的癌症检测结果而威胁患者安全，其举报行为可能受OSH Act保护。不当处理此类报告将触发职业安全与健康管理局的调查、处罚及罚款。
《健康保险流通与责任法案》员工若举报AI工具 mishandling受保护健康信息（PHI），可受《健康保险流通与责任法案》（HIPAA）保护。处理PHI的AI系统必须遵守HIPAA隐私与安全规则，该规则禁止未经授权使用或披露PHI，治疗、支付或医疗运营除外。例如，美国加利福尼亚北区地方法院旧金山分院正在审理的斯隆诉维里利生命科学有限责任公司案（Sloan v. Verily Life Sciences LLC），涉及一名前高管指控雇主因其举报AI系统未经授权使用患者数据而实施报复。不当处理此类报告可能导致隐私诉讼及民权办公室调查。
《虚假申报法》员工若举报AI工具错误分类检测项目从而向联邦医疗保险（Medicare）或医疗补助（Medicaid）提交欺诈性账单，可受《虚假申报法》（FCA）保护。FCA规定，向联邦政府提交虚假索赔的行为须承担法律责任。例如，若AI诊断测试将正常结果误判为"异常"，可能导致医疗机构开具不必要的附加检测并向医疗保险计费，构成FCA项下的虚假申报。不当处理FCA相关举报将招致金钱处罚。
州级举报人法规此外，许多州法律也保护举报AI使用中法律违规或公共卫生风险的员工。特朗普政府近期发布的行政命令《确保国家人工智能政策框架》旨在建立全国性AI政策框架并替代冲突的州级AI法律。雇主在监控联邦指导和诉讼进展的同时，应持续遵守现行州级法规。
拟议中的AI举报人保护法规
国会正在审议由参议员查克·格拉斯利（R-IA）和克里斯·库恩斯（D-DE）于2025年5月15日提出的两党联合《AI举报人保护法案》（S.1792，H.R.3460），众议员杰伊·奥伯诺特（R-CA）和特德·刘（D-CA）在众议院同步提案。该法案已分别提交参议院卫生教育劳工养老金委员会及众议院能源与商业委员会，且各委员会至少有一名联席提案人，显著提升委员会审议可能性。国家举报人中心、民主与技术中心及政府 Accountability Project 等组织已公开支持该法案。尽管法案不限于医疗行业，但将禁止对举报AI安全漏洞或违规行为的现任/前任员工及独立承包商实施报复，包括危及患者安全、数据隐私或合规性的行为。
最佳实践建议
医疗雇主处于AI创新与监管强化的交汇点。随着AI持续重塑医疗诊断，举报人保护将通过立法及执法行动进一步扩展。主动防范报复投诉可降低法律风险并增强员工对AI变革的信任。
制定举报政策与报复防护机制
更新AI相关错误举报政策，明确报复防护条款。
建立 robust 举报渠道
设立员工可匿名举报AI工具问题的内部系统，并配套书面调查规程。
完善AI治理政策
明确定义AI工具的实施、验证与监控流程，建立问责制、透明度、公平性及安全性的清晰框架，指定质量保证与合规责任人。
培训主管与管理人员
教育管理者如何依法响应投诉，重点强调联邦及州法律下的非报复义务。
审查供应商合同
确保与AI提供商的合同包含合规性、质量控制及责任分担条款。
记录纠正措施
针对提出的问题，详实记录所有调查及整改行动，以证明善意合规。
风险管理
定期对AI系统开展审计、风险评估及偏见测试；实施漏洞扫描与渗透测试；采用加密、访问控制及数据匿名化等技术防护措施；监控系统表现并及时解决问题。
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