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★ 作者簡介：吳集龍 廣東省東莞市婦幼保健院助理研究員
新質生產力在醫療領域推動高質量發展，強調技術創新和管理模式變革。盡管帶來積極變革，但也可能引發技術故障、數據隱私泄露、倫理和法律爭議等風險。應對策略包括加強技術監管、強化數據保護、遵守倫理標準、患者期望管理、明確責任劃分等。這些措施旨在提升醫療服務效率與安全，保障患者權益，推動醫療行業的可持續發展。
一、新質生產力的概述和應用
《中華人民共和國基本醫療衛生與健康促進法》第４９條規定，＂國家推進全民健康信息化，推動健康醫療大數據、人工智能等的應用發展＂，這是國家層面以法律形式對人工智能等新質生產力在醫療健康領域的應用發展作出引導規范。新質生產力正成為新時期推動醫療衛生事業高質量發展的重要著力點，為醫療帶來廣闊前景。新質生產力具有高科技、高效能等特征，符合新發展理念的先進生產力質態。在醫療健康領域，不僅僅是技術和設備在更新換代，醫院管理和服務模式也在不斷創新，主要體現在以下方面：臨床診療技術的創新，包括基于大語言環境的智能診療模型、可穿戴健康監測設備以及自動預約系統等智能設備，輔助病理診斷、影像分析等智能輔助應用取得了明顯成效；服務模式的創新，在急診急救、多學科融合、全鏈條服務、醫防協同等方面推陳出新；智慧醫療、精準醫療、手術機器人、遠程醫療等應用提升了服務質量；大力推動云計算、大數據、物聯網、５Ｇ等新一代信息技術與醫療服務深度融合。
在新質生產力的視角下，醫務人員需要應對技術驅動的醫療變革，包括數據驅動的醫療決策、高級技術操作、跨學科協作、創新思維、倫理與法律遵守以及持續評估與優化，這要求醫務人員具備高度的技術適應能力、數據處理能力和倫理意識，并能夠在快速變化的醫療環境中有效工作。通過提升這些技能，醫務人員能夠更好地利用新技術提高醫療服務的效率和質量，同時保障患者的安全和權益。
二、新質生產力可能引發的醫療風險
新質生產力在醫療領域的應用雖然帶來了許多積極的變革，但也可能會引發新的醫療風險，包括技術故障與誤診、數據衍生問題、倫理與法律爭議、醫患溝通問題、責任劃分與賠償等。
（一）技術故障與誤診
１．設備故障
智能醫療設備或機器人手術系統的故障可能導致治療失敗或不必要的風險。例如，醫療機器人出現故障可能會影響手術結果，進而引發醫療安全不良事件。國外已有相關案例，醫生使用達芬奇手術機器人進行手術治療，術中發生機械臂故障致患者死亡。
２．系統崩潰
電子健康記錄（ＨＥＲ）系統的崩潰或數據丟失可能導致重要信息無法獲取，從而影響臨床決策，影響診療順利進行，產生醫療安全不良事件。例如，醫療ＡＩ的發展依賴于移動設備及無線傳感儀等智能終端的應用，而這些智能終端需要穩定和可靠的網絡環境作為支撐，網絡環境異常將會導致智能溝通中斷。
３．ＡＩ誤診
基于人工智能的診斷工具可能存在誤診或漏診的風險。ＡＩ系統如果訓練數據不完整或存在偏見，可能會導致錯誤的診斷結果。醫生在診療過程中應綜合ＡＩ建議與自己的專業判斷，尤其是罕見病或復雜病例，ＡＩ作為輔助工具，而非完全替代，減少誤診風險。
（二）數據衍生問題
１．算法偏見
缺乏算法透明度和可解釋性可能導致患者或醫生對ＡＩ系統的決策過程產生疑慮。如接受能力較差的老年人、文化程度較低的群體等，容易在繁雜的信息流轉中被邊緣化，其醫療訴求、健康狀況等信息游離在人工智能醫療之外。對人工智能技術接納度低、較少普及智慧醫療的科室，其產生的診療數據不會被算法正確收集和處理，忽視弱勢群體將會加劇技術方面的不平等。
２．數據隱私
《中華人民共和國個人信息保護法》第２８條明確了醫療健康信息是＂敏感個人信息＂。 患者醫療健康信息的泄露或未經授權的訪問可能導致隱私侵犯。網絡攻擊或數據盜竊可能影響電子健康記錄系統的安全，導致敏感數據被非法訪問或篡改。人工智能醫療數據存儲的病歷信息、不良反應報告、臨床診療方案等各類醫療健康信息，一旦發生泄露或被非法使用，容易導致自然人的人格尊嚴受到侵害或者人身、財產安全受到危害，醫療機構需要處理數據泄露引發的法律糾紛和信譽損失。
３．數據集異常
醫療健康數據在采集、使用、處理等各個環節都存在著一定程度的安全風險。例如，在數據采集環節過度收集自然人信息、屏蔽或限縮自然人知情同意的權利；在數據處理環節的＂數據脫敏＂不到位，導致患者的醫療健康信息泄露等，患者數據的不準確或不完整可能影響患者權益保障，進而引發醫療糾紛。
（三）倫理與法律爭議
１．倫理訴求
患者和智能健康產品消費者更側重自身健康醫療數據和隱私的保護，他們追求醫療ＡＩ技術的可及性和平等性；ＡＩ企業更關注技術創新的營利性；醫務人員更注重醫療ＡＩ作為輔助工具以降低自身工作負荷的功能；衛生部門期望借助ＡＩ智能為社會提供更好的醫療衛生保障，實現醫療普惠。
２．法律合規
醫療機構在使用新技術時需遵守相關法律法規，如禁止類技術和限制類技術要進行備案，所有新技術均要進行倫理審查，不符合合規要求的，可能引發法律糾紛。
（四）醫患溝通與期望管理
１．醫患溝通
在使用新技術或實驗性治療時，如果醫務人員未充分告知患者相關風險和不確定性，可能引發知情同意爭議。醫務人員與患者在技術使用中的溝通不暢可能導致誤解和不信任，進而引發糾紛。
２．期望管理
患者可能對新技術的效果有過高期望。如果實際效果未能達到預期，可能導致患者不滿和糾紛。
（五）責任劃分與賠償
１．責任劃分
新質生產力涉及多方（如技術開發者、運營者、供應商、醫護人員、醫療機構等）的合作，責任劃分復雜，容易引發法律糾紛。在出現醫療糾紛時，確定是技術開發者、運營者、供應商、醫療機構還是醫務人員的責任可能存在爭議。
２．賠償標準
因新技術引發的醫療糾紛，涉及原因力大小和賠償標準的問題，如因技術故障或數據泄露帶來的損害等，目前暫無相關法律法規明確規定，同時有必要建立醫療ＡＩ侵權賠償分擔機制。
三、新質生產力的醫療安全應對策略
面對未來高度集成的智能醫療系統，醫務人員需要具備高級的數據分析與處理能力、智能技術操作與系統集成技能、倫理與法律知識、跨學科協作能力、創新與解決問題的能力、患者管理與體驗優化技能，以及倫理決策與社會責任意識。提升新質生產力的應對技能，將幫助醫務人員有效應對技術革命帶來的挑戰，實現更高效、更精準的醫療服務，同時保障患者的安全和權益。
（一）加強技術監管
在新技術投入使用前，進行充分的臨床驗證，確保其安全性和有效性。定期對設備和系統進行性能評估和升級，確保技術運行正常，減少故障率。建立技術故障的實時報告和跟蹤機制，及時發現和處理潛在問題。實施持續的數據監控和分析，以識別和解決可能影響診療質量的技術問題。
（二）強化數據保護
使用強加密技術保護患者的電子健康記錄（ＥＨＲ）和其他敏感數據。實施嚴格的訪問控制，確保只有授權人員可以訪問和操作患者數據，且全程留痕，具備可追溯性。提供清晰的隱私政策和患者知情同意書，告知患者其數據的使用方式和保護措施。遵守相關數據保護法規，確保數據處置和權益分配合規。
（三）遵守倫理標準
讓患者和醫生理解ＡＩ系統的決策過程，闡明算法決策的透明解釋機制。對新技術和ＡＩ算法進行倫理審查，確保其應用符合倫理標準，并確保公平性。在使用新技術或實驗性治療前，全面告知患者相關風險、效益和不確定性。培訓醫務人員提升溝通技能，確?；颊叱浞掷斫忉t療選擇和決策。建立定期的醫患溝通機制，及時回答患者的問題和關切，增加信任感。提供便捷的反饋渠道，讓患者能夠快速報告不滿或提出建議。
（四）質量持續改進
建立和維護標準的質量管理體系，確保醫療服務的規范化和高效運作。實施持續改進計劃，通過審計和反饋不斷優化技術和服務流程。培訓醫務人員應對技術故障和醫療糾紛的應急響應技能，提升整體服務質量。
（五）患者期望管理
盡可能清晰地設定和管理患者對新技術的期望，避免過度宣傳和誤導。對患者進行教育培訓，幫助他們理解新技術的真實效果和潛在風險。鼓勵患者參與醫療決策過程，尊重患者的意愿和選擇。
（六）明確責任劃分
在技術采購和服務協議中明確各方的責任和義務，減少未來糾紛的可能。為新技術應用和醫療服務購買適當的保險，提供風險保障。定期咨詢法律專家，確保醫療機構在技術應用和服務過程中符合相關法律法規。建立有效的爭議處理機制，迅速解決醫療糾紛，減少對患者的負面影響。
總之，新質生產力正成為推動醫療行業發展的新引擎。新質生產力的出現，對于醫療健康產業而言，不僅意味著生產力、經濟層面的變遷，還意味著生產關系、社會制度層面的深刻變革。以＂新＂提＂質＂、以＂質＂催＂新＂，走出一條生產要素投入少、資源配置效率高、資源環境成本低、經濟社會效益好的新增長路徑。通過技術創新，不僅能夠提升醫療服務的質量和效率，還能夠為患者提供更加精準和個性化的治療方案。隨著技術的不斷進步和應用的不斷深入，新質生產力將為醫療行業帶來更加廣闊的發展前景。
中國研究型醫院學會醫藥法律專業委員會忠言法語微信公眾號２０２５年第５２期
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