AI醫(yī)療知情同意的分級授權(quán)體系演講人01引言：AI醫(yī)療時代知情同意的困境與破局之思02傳統(tǒng)知情同意模式在AI醫(yī)療中的局限性03AI醫(yī)療分級授權(quán)體系的核心原則04AI醫(yī)療分級授權(quán)體系的具體框架設(shè)計05分級授權(quán)體系的實(shí)施保障機(jī)制06挑戰(zhàn)與展望：邁向“技術(shù)向善”的AI醫(yī)療信任生態(tài)07總結(jié)：分級授權(quán)體系——AI醫(yī)療信任的“壓艙石”目錄AI醫(yī)療知情同意的分級授權(quán)體系01引言：AI醫(yī)療時代知情同意的困境與破局之思引言：AI醫(yī)療時代知情同意的困境與破局之思在臨床一線工作十余年，我親歷了醫(yī)學(xué)從“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動”向“數(shù)據(jù)+算法驅(qū)動”的跨越式變革。AI輔助診斷、手術(shù)機(jī)器人、智能藥物研發(fā)等技術(shù)的涌現(xiàn)，正深刻重塑醫(yī)療服務(wù)的邊界與效率。然而，當(dāng)一位肺癌患者拿著AI影像報告追問“機(jī)器的判斷比醫(yī)生更準(zhǔn)嗎？我的數(shù)據(jù)會被用來訓(xùn)練下一個模型嗎？”，當(dāng)臨床試驗(yàn)研究者面對動態(tài)迭代的AI算法糾結(jié)“初始知情同意書能否覆蓋后續(xù)版本更新”，我深刻意識到：傳統(tǒng)知情同意框架在AI醫(yī)療的“技術(shù)-倫理-法律”三維復(fù)雜面前，正面臨前所未有的“水土不服”。傳統(tǒng)知情同意以“完全告知-自愿同意”為基石，其前提是醫(yī)患間的直接溝通與醫(yī)療行為的確定性。但AI醫(yī)療的獨(dú)特性打破了這一前提：算法的“黑箱性”導(dǎo)致風(fēng)險難以完全預(yù)見，數(shù)據(jù)的二次利用使授權(quán)邊界模糊，技術(shù)的快速迭代讓知情同意的時效性大打折扣。據(jù)《中國AI醫(yī)療倫理白皮書（2023）》統(tǒng)計，引言：AI醫(yī)療時代知情同意的困境與破局之思83%的患者對AI“數(shù)據(jù)用途”存在認(rèn)知盲區(qū)，67%的臨床醫(yī)生認(rèn)為“現(xiàn)有同意流程無法匹配AI特性”。在此背景下，構(gòu)建適配AI醫(yī)療特性的“分級授權(quán)體系”，絕非簡單的制度修補(bǔ)，而是重構(gòu)技術(shù)信任、保障患者權(quán)益、推動行業(yè)可持續(xù)發(fā)展的核心命題。本文將從行業(yè)實(shí)踐視角出發(fā)，系統(tǒng)剖析AI醫(yī)療知情同意的痛點(diǎn)，提出分級授權(quán)體系的構(gòu)建邏輯、具體框架及實(shí)施保障，為平衡技術(shù)創(chuàng)新與倫理規(guī)范提供可行路徑。02傳統(tǒng)知情同意模式在AI醫(yī)療中的局限性信息不對稱的放大：從“醫(yī)患知識差”到“人機(jī)認(rèn)知鴻溝”傳統(tǒng)知情同意中，醫(yī)生通過專業(yè)知識優(yōu)勢與患者溝通風(fēng)險收益，而AI技術(shù)的介入進(jìn)一步加劇了信息不對稱。一方面，AI模型的算法邏輯（如深度學(xué)習(xí)的特征提取、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重）往往超越非專業(yè)人員的理解范疇，患者即便被告知“AI輔助診斷”，也難以明確其與人工診斷的差異（如假陽性率、決策依據(jù)）；另一方面，AI系統(tǒng)的“動態(tài)學(xué)習(xí)性”導(dǎo)致信息實(shí)時變化——今日的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集可能明日被擴(kuò)充，今日的低風(fēng)險模型可能明日因數(shù)據(jù)漂移出現(xiàn)性能波動，這使得“一次性告知”淪為形式。例如，某三甲醫(yī)院使用的AI病理分析系統(tǒng)，在上線3個月后因新增10萬例訓(xùn)練數(shù)據(jù)，診斷準(zhǔn)確率提升8%但誤診類型發(fā)生變化，而患者在初始同意時并未被告知“數(shù)據(jù)動態(tài)更新可能影響診斷結(jié)果”。授權(quán)邊界的模糊：從“單一場景”到“數(shù)據(jù)鏈?zhǔn)嚼谩眰鹘y(tǒng)醫(yī)療知情同意多聚焦于“本次診療行為”，而AI醫(yī)療的數(shù)據(jù)利用具有“跨場景、長周期、廣范圍”特征?；颊叩挠跋駭?shù)據(jù)、基因序列、電子病歷等，不僅可能用于當(dāng)前診療，還可能被用于算法訓(xùn)練、藥物研發(fā)、流行病學(xué)研究等多重目的?，F(xiàn)有同意書中的“數(shù)據(jù)用于醫(yī)療相關(guān)研究”等模糊表述，實(shí)質(zhì)是將患者的自主選擇權(quán)讓渡于“泛化的科研利益”。更棘手的是，數(shù)據(jù)脫敏技術(shù)的局限性（如準(zhǔn)標(biāo)識符關(guān)聯(lián)攻擊）使得“匿名化處理”并非絕對，患者難以預(yù)期數(shù)據(jù)被二次利用時的隱私風(fēng)險。2022年某跨國藥企因未明確告知患者基因數(shù)據(jù)用于AI藥物靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)，引發(fā)集體訴訟，正是這一矛盾的集中體現(xiàn)。風(fēng)險適配的缺失：從“一刀切”到“差異化需求”AI醫(yī)療的應(yīng)用場景風(fēng)險差異顯著：低風(fēng)險的AI分診系統(tǒng)、高風(fēng)險的AI手術(shù)規(guī)劃、探索性的AI新藥臨床試驗(yàn)，對患者權(quán)益的影響截然不同。但傳統(tǒng)知情同意采用“標(biāo)準(zhǔn)化文本+簽字確認(rèn)”的單一模式，未根據(jù)風(fēng)險等級調(diào)整告知深度、授權(quán)范圍及撤銷機(jī)制。例如，對使用AI慢病管理工具的老年患者，需重點(diǎn)告知“算法決策延遲的緊急處理流程”；而對參與AI輔助腫瘤免疫治療試驗(yàn)的患者，需明確“算法推薦用藥方案與標(biāo)準(zhǔn)治療方案的沖突處理規(guī)則”?，F(xiàn)有模式下，高風(fēng)險場景的告知不足與低風(fēng)險場景的過度告知并存，既削弱了同意的實(shí)質(zhì)性意義，也增加了臨床操作的負(fù)擔(dān)。03AI醫(yī)療分級授權(quán)體系的核心原則AI醫(yī)療分級授權(quán)體系的核心原則構(gòu)建分級授權(quán)體系，需以“尊重自主、風(fēng)險適配、動態(tài)平衡”為底層邏輯，在技術(shù)創(chuàng)新與倫理規(guī)范間尋找動態(tài)equilibrium。基于多年的倫理審查實(shí)踐與臨床觀察，我認(rèn)為該體系需遵循以下核心原則：患者自主性優(yōu)先原則分級授權(quán)的終極目標(biāo)是保障患者的“真實(shí)同意權(quán)”，而非簡化流程或規(guī)避責(zé)任。這意味著：1.知情內(nèi)容的可理解性：避免專業(yè)術(shù)語堆砌，采用“分層告知+可視化工具”（如AI決策流程圖、風(fēng)險概率圖表）確?；颊呃斫夂诵男畔ⅲ?.選擇權(quán)的真實(shí)性：提供“拒絕AI服務(wù)”的無替代選項(xiàng)，且不得因此影響基礎(chǔ)醫(yī)療服務(wù)的獲??；3.授權(quán)的針對性：不同層級授權(quán)需明確對應(yīng)的具體場景（如“僅用于當(dāng)前診療”“用于院內(nèi)算法訓(xùn)練”“用于第三方科研合作”），避免“捆綁授權(quán)”。風(fēng)險等級適配原則根據(jù)AI應(yīng)用的風(fēng)險水平（對患者健康、隱私、權(quán)益的影響程度）劃分授權(quán)層級，實(shí)現(xiàn)“高風(fēng)險高保障、低風(fēng)險高效率”的平衡。風(fēng)險判定需綜合考量：01-技術(shù)成熟度：是否通過NMPA/FDA等認(rèn)證，臨床驗(yàn)證數(shù)據(jù)是否充分；02-決策權(quán)重：AI是輔助角色（如提示醫(yī)生注意病灶）還是主導(dǎo)角色（如自動生成手術(shù)方案）；03-數(shù)據(jù)敏感性：涉及基因、生物識別等高敏數(shù)據(jù)，或需跨境傳輸?shù)臄?shù)據(jù)，風(fēng)險等級相應(yīng)提升。04動態(tài)調(diào)整與可追溯原則AI技術(shù)的迭代性與數(shù)據(jù)的生命周期性要求授權(quán)機(jī)制具備“動態(tài)響應(yīng)能力”：1.觸發(fā)式再授權(quán)：當(dāng)AI算法發(fā)生重大更新（如核心模型重構(gòu)）、數(shù)據(jù)用途變更（如從院內(nèi)研究轉(zhuǎn)為商業(yè)合作）或患者健康狀況變化（如進(jìn)入重癥治療階段）時，需啟動再次授權(quán)流程；2.全流程留痕：利用區(qū)塊鏈等技術(shù)記錄授權(quán)時間、內(nèi)容、撤銷操作等關(guān)鍵信息，確?！翱刹?、可溯、可問責(zé)”；3.定期評估機(jī)制：建立倫理委員會對已授權(quán)項(xiàng)目的季度/年度評估，根據(jù)實(shí)際風(fēng)險變化調(diào)整授權(quán)層級。多元主體協(xié)同原則1AI醫(yī)療知情同意涉及患者、醫(yī)生、醫(yī)療機(jī)構(gòu)、企業(yè)、監(jiān)管機(jī)構(gòu)等多方主體，需明確各方權(quán)責(zé)：2-患者：享有知情權(quán)、選擇權(quán)、撤銷權(quán)；3-醫(yī)生：承擔(dān)告知義務(wù)，作為AI與患者間的“翻譯者”與“風(fēng)險把關(guān)者”；4-企業(yè)：需提供算法透明度報告（如模型性能、數(shù)據(jù)來源），承擔(dān)技術(shù)安全保障責(zé)任；5-監(jiān)管機(jī)構(gòu)：制定分級授權(quán)標(biāo)準(zhǔn)，建立違規(guī)懲戒機(jī)制。04AI醫(yī)療分級授權(quán)體系的具體框架設(shè)計AI醫(yī)療分級授權(quán)體系的具體框架設(shè)計基于上述原則，結(jié)合國內(nèi)醫(yī)療實(shí)踐與國際經(jīng)驗(yàn)（如歐盟《人工智能法案》的分級規(guī)制思路），本文提出“基礎(chǔ)層-決策層-特殊層”的三級授權(quán)框架，覆蓋從常規(guī)診療到高風(fēng)險創(chuàng)新的全場景需求。基礎(chǔ)層：低風(fēng)險AI應(yīng)用的標(biāo)準(zhǔn)化授權(quán)適用場景：技術(shù)成熟度高（已獲監(jiān)管部門批準(zhǔn)）、決策權(quán)重低（輔助角色）、數(shù)據(jù)敏感性低的AI應(yīng)用，如AI輔助影像閱片（肺結(jié)節(jié)篩查）、智能導(dǎo)診、慢病管理提醒（用藥提醒、復(fù)診通知）等。核心目標(biāo)：簡化流程、提高效率，同時保障基礎(chǔ)知情權(quán)。授權(quán)內(nèi)容與流程：1.標(biāo)準(zhǔn)化告知清單：-AI工具的基本信息：名稱、生產(chǎn)廠家、審批備案號（如NMPA注冊證）；-功能定位：明確“輔助醫(yī)生決策，最終診斷以醫(yī)生判斷為準(zhǔn)”；-數(shù)據(jù)使用范圍：僅限本次診療，不用于模型訓(xùn)練或科研；基礎(chǔ)層：低風(fēng)險AI應(yīng)用的標(biāo)準(zhǔn)化授權(quán)在右側(cè)編輯區(qū)輸入內(nèi)容-風(fēng)險提示：可能的局限性（如對罕見病識別能力不足）、系統(tǒng)故障的應(yīng)急處理（如切換至人工模式）；在右側(cè)編輯區(qū)輸入內(nèi)容-患者權(quán)利：可隨時要求停止AI服務(wù)，不影響后續(xù)診療。在右側(cè)編輯區(qū)輸入內(nèi)容注：清單需經(jīng)醫(yī)院倫理委員會審核，采用通俗語言+圖標(biāo)提示（如“數(shù)據(jù)僅本次使用”用鎖形圖標(biāo)標(biāo)注）。-門診場景：通過醫(yī)院APP/小程序勾選“同意基礎(chǔ)層AI應(yīng)用”，同步生成電子授權(quán)碼嵌入電子病歷；-住院場景：在入院同意書中增設(shè)“基礎(chǔ)層AI應(yīng)用授權(quán)”章節(jié)，與診療同意書一并簽署，無需單獨(dú)簽字；-撤銷機(jī)制：患者可通過自助終端或護(hù)士站隨時撤銷，系統(tǒng)自動終止AI工具調(diào)用權(quán)限。2.便捷化授權(quán)方式：基礎(chǔ)層：低風(fēng)險AI應(yīng)用的標(biāo)準(zhǔn)化授權(quán)AB-AI系統(tǒng)因算法缺陷導(dǎo)致誤診，由醫(yī)療機(jī)構(gòu)與企業(yè)承擔(dān)連帶責(zé)任（需在授權(quán)書中明確企業(yè)責(zé)任條款）；A-醫(yī)生過度依賴AI結(jié)論未履行人工復(fù)核義務(wù)，由醫(yī)生承擔(dān)個人責(zé)任。B3.責(zé)任界定：決策層：高風(fēng)險AI應(yīng)用的深度授權(quán)適用場景：技術(shù)探索性強(qiáng)（臨床試驗(yàn)階段）、決策權(quán)重高（主導(dǎo)關(guān)鍵醫(yī)療決策）、數(shù)據(jù)敏感性高的AI應(yīng)用，如AI輔助手術(shù)規(guī)劃（如神經(jīng)外科腫瘤切除）、AI新藥臨床試驗(yàn)的入組篩選、AI重癥預(yù)測系統(tǒng)的治療干預(yù)等。核心目標(biāo)：強(qiáng)化風(fēng)險告知、保障患者充分選擇權(quán)，明確各方權(quán)責(zé)邊界。授權(quán)內(nèi)容與流程：1.個性化告知與評估：-算法透明度報告：企業(yè)需提供模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)量、驗(yàn)證準(zhǔn)確率、黑箱程度解釋（如SHAP值可視化）、歷史不良事件記錄；-風(fēng)險-收益分析：由主治醫(yī)生與倫理委員會共同制定，用具體數(shù)據(jù)說明AI應(yīng)用相較于傳統(tǒng)治療的預(yù)期獲益（如手術(shù)時間縮短20%）與潛在風(fēng)險（如算法偏差導(dǎo)致血管誤判概率1%）；決策層：高風(fēng)險AI應(yīng)用的深度授權(quán)-患者認(rèn)知評估：通過簡易問卷（如“您是否理解AI可能帶來的風(fēng)險？您是否知道可以隨時退出試驗(yàn)？”）評估患者理解能力，對認(rèn)知不足者需安排家屬或第三方見證人參與溝通。2.分層簽署機(jī)制：-初始知情同意：患者需閱讀詳細(xì)書面說明書（不少于5000字），醫(yī)生逐條解釋并答疑，簽署《高風(fēng)險AI應(yīng)用知情同意書》（一式三份，患者、醫(yī)院、企業(yè)各執(zhí)一份）；-動態(tài)同意確認(rèn)：每3個月或AI算法重大更新時，需重新簽署《知情同意補(bǔ)充書》，明確更新內(nèi)容及患者是否繼續(xù)授權(quán)；-緊急情況預(yù)案：若術(shù)中AI系統(tǒng)故障，需預(yù)設(shè)“人工接管流程”并經(jīng)患者確認(rèn)（如“若AI規(guī)劃系統(tǒng)失效，醫(yī)生將根據(jù)經(jīng)驗(yàn)調(diào)整手術(shù)方案”）。決策層：高風(fēng)險AI應(yīng)用的深度授權(quán)-損害賠償：明確AI應(yīng)用導(dǎo)致人身損害的賠償資金來源（如企業(yè)購買專項(xiàng)責(zé)任險、設(shè)立賠償基金）。-退出機(jī)制：患者可隨時無理由退出，且有權(quán)要求刪除其個人數(shù)據(jù)（需明確刪除時限與技術(shù)路徑）；-數(shù)據(jù)最小化原則：僅收集與AI應(yīng)用直接相關(guān)的數(shù)據(jù)，禁止超范圍采集；3.權(quán)益保障條款：特殊層：特殊人群與特殊場景的差異化授權(quán)適用場景：針對無/限制民事行為能力人（如兒童、精神疾病患者）、緊急救治、數(shù)據(jù)跨境傳輸?shù)忍厥鈭鼍?，需在基礎(chǔ)層與決策層之上進(jìn)行差異化設(shè)計。核心目標(biāo)：保護(hù)弱勢群體權(quán)益，應(yīng)對緊急情境下的倫理困境。授權(quán)內(nèi)容與流程：1.特殊人群授權(quán)（以兒童為例）：-雙重同意原則：法定監(jiān)護(hù)人簽署《AI應(yīng)用授權(quán)書》，同時根據(jù)兒童年齡與認(rèn)知能力進(jìn)行“兒童版告知”（如用卡通視頻解釋AI如何幫助治療）；-代理決策限制：監(jiān)護(hù)人不得授權(quán)AI用于非治療目的（如商業(yè)數(shù)據(jù)收集），且需定期向倫理委員會報告AI應(yīng)用效果；-過渡期安排：當(dāng)兒童達(dá)到成年年齡時，需重新獲取其本人同意，可選擇延續(xù)或終止原有授權(quán)。特殊層：特殊人群與特殊場景的差異化授權(quán)2.緊急救治場景授權(quán)：-推定同意機(jī)制：在患者無法表達(dá)意愿且需立即使用AI挽救生命的緊急情況下（如心臟驟停的AI輔助除顫），可啟動推定同意；-事后補(bǔ)全程序：救治后48小時內(nèi)，需向患者或其法定代理人說明AI應(yīng)用情況，補(bǔ)簽《緊急AI應(yīng)用知情同意書》；若患者拒絕，需記錄原因并分析是否構(gòu)成醫(yī)療過錯。3.數(shù)據(jù)跨境傳輸授權(quán)：-額外告知義務(wù)：明確數(shù)據(jù)接收方所在國/地區(qū)的數(shù)據(jù)保護(hù)水平（是否通過歐盟GDPR認(rèn)證、美國HIPAA認(rèn)證）、跨境傳輸?shù)姆梢罁?jù)（如標(biāo)準(zhǔn)合同條款SCC）；-安全評估前置：需通過網(wǎng)信辦的數(shù)據(jù)出境安全評估，并提供數(shù)據(jù)加密、脫敏技術(shù)方案；-單獨(dú)同意條款：在基礎(chǔ)層/決策層授權(quán)書中增設(shè)“數(shù)據(jù)跨境傳輸專項(xiàng)同意頁”，需單獨(dú)勾選確認(rèn)，不得捆綁簽署。05分級授權(quán)體系的實(shí)施保障機(jī)制分級授權(quán)體系的實(shí)施保障機(jī)制分級授權(quán)體系的落地，需技術(shù)、制度、人文“三位一體”的保障，避免“紙上規(guī)則”淪為“空中樓閣”。技術(shù)支撐：構(gòu)建可信的AI醫(yī)療信任基礎(chǔ)設(shè)施1.算法透明化工具：開發(fā)“AI決策解釋平臺”，采用LIME（局部可解釋模型）、SHAP（可加性解釋模型）等技術(shù)，將AI的判斷依據(jù)轉(zhuǎn)化為“影像病灶區(qū)域高亮顯示”“風(fēng)險因素權(quán)重排序”等可視化信息，輔助醫(yī)生向患者解釋；2.智能合約授權(quán)系統(tǒng)：基于區(qū)塊鏈技術(shù)，將授權(quán)條款（如數(shù)據(jù)使用范圍、期限、用途）編碼為智能合約，自動執(zhí)行數(shù)據(jù)調(diào)用權(quán)限控制（如超出授權(quán)范圍則觸發(fā)告警并終止訪問），確?！笆跈?quán)即履約”；3.患者數(shù)據(jù)門戶：搭建專屬患者平臺，實(shí)時查看其數(shù)據(jù)被AI調(diào)用的情況（如“您的CT影像于X月X日被用于肺結(jié)節(jié)模型訓(xùn)練”），并提供一鍵撤銷授權(quán)功能。123制度規(guī)范：明確法律效力與監(jiān)管邊界1.立法層面：推動《基本醫(yī)療衛(wèi)生與健康促進(jìn)法》《個人信息保護(hù)法》的配套細(xì)則出臺，明確分級授權(quán)的法律效力（如基礎(chǔ)層電子授權(quán)的同等效力）、企業(yè)算法透明度的披露標(biāo)準(zhǔn)；2.行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)：由中國醫(yī)師協(xié)會、醫(yī)院協(xié)會等組織制定《AI醫(yī)療知情同意操作指南》，統(tǒng)一各級授權(quán)的告知清單、簽署流程、評估指標(biāo)，避免不同機(jī)構(gòu)執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)不一；3.監(jiān)管機(jī)制：建立“AI醫(yī)療倫理審查委員會”（由醫(yī)學(xué)、法學(xué)、倫理學(xué)、技術(shù)專家組成），對分級授權(quán)項(xiàng)目實(shí)行“事前審查-事中監(jiān)控-事后追責(zé)”全流程監(jiān)管，對違規(guī)企業(yè)實(shí)施“黑名單”制度。人文關(guān)懷：強(qiáng)化醫(yī)患溝通與素養(yǎng)提升1.醫(yī)生培訓(xùn)體系：將“AI醫(yī)療溝通技巧”納入繼續(xù)教育課程，培訓(xùn)內(nèi)容包括：如何用通俗語言解釋AI風(fēng)險（如“機(jī)器看片子就像老司機(jī)開車，經(jīng)驗(yàn)豐富但也會累，需要醫(yī)生盯著”）、如何識別患者的“隱性擔(dān)憂”（如對“機(jī)器取代醫(yī)生”的恐懼）；2.患者教育普及：通過醫(yī)院公眾號、社區(qū)講座等形式，制作《AI醫(yī)療患者指南》（漫畫版、視頻版），普及AI基礎(chǔ)知識與授權(quán)權(quán)利，減少因信息不對稱導(dǎo)致的“形式同意”；3.心理支持機(jī)制：對高風(fēng)險AI應(yīng)用患者，配備專職心理咨詢師，在授權(quán)前后進(jìn)行心理評估，緩解焦慮情緒（如擔(dān)心“成為小白鼠”的恐懼）。06挑戰(zhàn)與展望：邁向“技術(shù)向善”的AI醫(yī)療信任生態(tài)挑戰(zhàn)與展望：邁向“技術(shù)向善”的AI醫(yī)療信任生態(tài)構(gòu)建分級授權(quán)體系是一項(xiàng)系統(tǒng)工程，在實(shí)踐中仍面臨諸多挑戰(zhàn)：-算法黑箱與透明度的平衡：過度強(qiáng)調(diào)透明可能泄露企業(yè)核心算法，而透明不足則影響患者信任，需探索“商業(yè)秘密保護(hù)”與“風(fēng)險告知”的平衡點(diǎn)；-區(qū)域差異導(dǎo)致的執(zhí)行困境：基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)技術(shù)能力不足，可能難以完成復(fù)雜的高風(fēng)險授權(quán)流程，需通過“區(qū)域倫理審查中心”實(shí)現(xiàn)資源共享；-公眾認(rèn)知的代際差異：年輕群體對AI接受度高，但更關(guān)注隱私保護(hù)；老年群體對AI存在技術(shù)恐懼，需差異化溝通策略。展望未來，分級授權(quán)體系的發(fā)展將呈現(xiàn)三大趨勢：一是“智能化”，通過AI工具輔助生成個性化告知內(nèi)容、評估患者理解能力；二是“協(xié)同化”，建立跨機(jī)構(gòu)