左三为王杉。
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文 | 《法治周末》记者 孟伟
责任编辑 | 肖莎
从
辅助诊断到药物研发，从健康管理到远程医疗，人工智能正在为医疗行业带来前所未有的变革与机遇。
然而，随着技术的进步，人工智能在医疗领域也引发了一系列的法治、伦理和社会问题。如何确保人工智能在医疗领域的应用既安全可靠，又符合法律法规和伦理道德？如何平衡人工智能与医生的角色分工，确保患者的利益最大化？这些问题不仅关乎技术的发展方向，也关乎每一位患者的切身利益。
《法治周末》记者在参加由北京市人民政府参事室主办的2025中关村论坛年会的“行业大模型应用与发展论坛”时，采访了北京市人民政府参事室特邀研究员、北京大学人民医院原院长王杉，就上述问题进行探讨。
01
AI在医疗领域至少有三方面应用
《法治周末》：人工智能在医疗领域主要有哪些应用？
王杉：垂类大模型在医疗领域至少有三类以上的应用。
第一，用于医学本身的发展，进一步了解疾病的发生发展规律，从而推动生物技术发展以及发现新的靶点和个体化的治疗方案，使患者得到更有效、精准、安全的个体化治疗。
第二，垂类大模型会促进医疗卫生健康生态的重构，居家诊疗将成为可能，像呼吸睡眠暂停这类疾病，患者可以在家进行疾病的诊断评估以及治疗过程干预调整，实现分级医疗。
第三，生成式人工智能的出现，使得各级各类医疗机构都有可能进行精细化的管理，从医疗生物技术和医药创新角度来讲，也可以大大缩短新药的研发周期。
《法治周末》：现阶段，AI问诊能够在哪些疾病类型上发挥作用？
王杉：目前的AI问诊还处于辅助阶段，面临精准度的问题，需要高质量的多模态动态语料库供大模型学习。
未来，AI有望在精准导诊和分诊方面发挥作用，比如帮助患者判断症状的轻重，以及应该去什么样的机构和科室就诊。
但目前AI在医疗领域的应用还有很长的路要走，因为医生诊断不仅靠症状描述，还需要其他检查手段。
《法治周末》：人工智能在医疗领域的应用大概多久能看到比较明显的效果？
王杉：比如说三五年之内，可能会出现一批创新药。在新冠疫情期间，有的药物研发周期大大缩短，主要就是因为利用了计算机技术、生物信息学技术进行分析设计和评价，遴选有希望的药物再进行实验研究。当然，实践中需要更精准、更全面的临床实验数据来验证新药的疗效和安全性。
02
AI问诊出现误判的责任界定
《法治周末》：在您看来，目前人工智能在医疗领域应用，还存在哪些需要改进或完善的地方？
王杉：医疗领域更重视的是垂类大模型的应用。首先，要尽可能减少人工智能出现幻觉（人工智能系统在处理信息时，产生与现实不符的感知或判断）的情况，避免在临床医疗中出现违背事实逻辑的情况。其次，大模型本身可能面临技术限制，需要进一步改进，比如自我纠错等措施。再者，训练大模型的语料必须高质量，要全维度、细颗粒度、真实可靠。另外，现在医疗卫生领域的大模型开发路径多是以专家行为模拟为主，容易出现偏差，导致长尾效应，在遇到小概率事件和新发事件时诊断结果不精准。
《法治周末》：人工智能辅助诊断若出现误判，责任如何界定？
王杉：目前，AI只是作为辅助工具，所有的诊断和治疗决策最终都应由医生负责。即使在AI助手医院，医生仍然是最终的责任承担者。传统医院的管理模式没有变化，医生在医院执业，就要遵守国家相关的法律法规。AI不能直接给出诊断治疗方案，因为它可能会出现幻觉，编出看似合理但实际违背事实的东西。
但如果未来AI在某些职能上的精准度接近临床医生的水平，有可能部分取代一些常规性辅助性的工作。比如，对于一些常见病的诊断，如果能给AI提供准确和高质量的训练素材，它的判断精准度可能会高于一般医生。在这种情况下，AI可以在基层用于筛查等工作，但前提是其精准度必须接近于高质量医生的水平。
03
提升语料库的质量
《法治周末》：在您看来，人工智能与医疗结合的过程中，数据安全问题该如何解决？
王杉：今后一定会出现一类急需的人才，我称之为manager，他们既能了解医生和医患的需求，又能将这些需求翻译给人工智能专业人员，让他们理解并积极融合。这种人才是复合型人才，能够确保数据的安全和有效利用。
《法治周末》：在提升语料库质量方面，有哪些具体的措施可以实施？
王杉：政府需要制定语料库建设的标准和分级标准，明确不同类型数据的收集、整理和标注要求。语料库应是动态的，能够实时更新数据，确保包含最新的医疗信息和病例。特别是对于新发疾病和罕见病，要及时纳入语料库，避免长尾效应导致的不精准。
鼓励医疗机构、科研人员、患者以及普通百姓参与语料库的建设。例如，医疗机构可以将日常诊疗中的数据进行整理和标注后纳入语料库；科研人员可以将研究成果转化为语料；患者和普通百姓可以在保护隐私的前提下，将自己的健康数据贡献出来。
语料库应包含多模态数据，如电子病历、医学影像、可穿戴设备数据、环境传感器数据等。这些数据从不同角度反映了患者的健康状况，能够为模型提供更全面的信息。
还要由专业的医疗人员对数据进行标注，确保标注的准确性和专业性。例如，对于疾病诊断数据，应由经验丰富的医生进行标注，确保诊断结果的准确性。同时，要建立语料库使用和成果共享机制，鼓励更多的研究人员和医疗机构使用语料库进行研究和应用开发，同时将研究成果反馈到语料库中，形成良性循环。
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视觉编辑 | 王硕 马蓉蓉