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積極應對醫(yī)療人工智能的法律風險
近年來，得益于醫(yī)療大數(shù)據(jù)、深度學習算法的迅猛發(fā)展，人工智能與大健康產(chǎn)業(yè)正在深度融合，覆蓋醫(yī)療、醫(yī)藥、醫(yī)學等各個領(lǐng)域。目前，我國相繼批準了肺結(jié)節(jié)CT影像輔助檢測軟件、冠脈CT造影圖像血管狹窄輔助分診軟件、糖尿病視網(wǎng)膜病變眼底圖像輔助診斷軟件等多款醫(yī)療人工智能產(chǎn)品上市。醫(yī)療人工智能依托強大的數(shù)據(jù)挖掘和深度學習能力，能夠自主得出診斷結(jié)論和推薦治療方案，廣泛而深刻地影響著醫(yī)療決策的過程和結(jié)果，并且在速度、精準度方面具有強大優(yōu)勢，能夠在相關(guān)領(lǐng)域提升診療水平、緩解醫(yī)療資源緊張的問題。
科技是發(fā)展的利器，也可能成為風險的源頭。醫(yī)療人工智能的發(fā)展，為我們呈現(xiàn)了一個美好前景。與此同時，相較于自動駕駛汽車、人臉識別技術(shù)等，醫(yī)療人工智能直接應用于醫(yī)療活動當中，與患者的生命健康利益緊密關(guān)聯(lián)，給現(xiàn)行法律規(guī)制提出了更大挑戰(zhàn)。尤其是醫(yī)療損害發(fā)生后的法律責任承擔以及醫(yī)療數(shù)據(jù)的保護和利用等問題存在較多不明確之處，亟待探討解決。
第一，醫(yī)療數(shù)據(jù)的治理難題。醫(yī)療人工智能的深度學習需要收集并分析海量的、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)資源。由于醫(yī)療數(shù)據(jù)具有特殊性、隱私性，大規(guī)模的共享利用難度很大，數(shù)據(jù)孤島的現(xiàn)象嚴重。這導致目前醫(yī)療人工智能的數(shù)據(jù)來源較為有限，常常局限于某個地區(qū)的一家或者幾家醫(yī)療機構(gòu)，訓練數(shù)據(jù)的質(zhì)量與數(shù)量還無法得到保證，這直接影響醫(yī)療人工智能的準確率和實用性。
