将 AI 伦理原则应用于医疗实践的概念算法

人工智能（AI）有望通过临床决策支持与诊断能力的革命性进展改变医疗服务。尽管人类专业知识仍是医疗实践的基础，AI 驱动工具在多个领域正日益匹配或超越专家级表现，为民主化医疗接入的新时代铺平道路。这些系统有望通过规模化提供高质量诊断支持，减少人口统计、种族与社会经济边界上的医疗差异。因此，先进医疗服务可负担于所有人群，无论人口统计、种族或社会经济背景。此类 AI 工具的民主化可降低医疗成本、优化资源配置并改善医疗质量。与人类不同，AI 有潜力从大量输入数据中揭示复杂关系，并催生医学中新的循证知识。然而，将 AI 整合进医疗引发若干伦理与哲学关切，如偏见、透明度、自主性、责任与问责。本研究中，我们审视近期 AI 赋能医学图像分析的进展、当前监管框架与新兴临床整合最佳实践。我们分析跨医疗机构部署 AI 系统固有的技术与伦理挑战，特别关注数据隐私、算法公平性与系统透明度。此外，我们提出应对关键挑战的实用方案，包括数据稀缺、训练数据集中的种族偏见、有限模型可解释性与系统性算法偏见。最后，我们概述了负责任 AI 实施的概念算法，并指明有前景的未来研发方向。