AI輔助中醫(yī)診療的知情同意特殊性演講人01引言：AI時代中醫(yī)知情同意的底層邏輯重構(gòu)02結(jié)論：構(gòu)建“中醫(yī)為體、AI為用”的知情同意新范式目錄AI輔助中醫(yī)診療的知情同意特殊性01引言：AI時代中醫(yī)知情同意的底層邏輯重構(gòu)引言：AI時代中醫(yī)知情同意的底層邏輯重構(gòu)在傳統(tǒng)中醫(yī)診療體系中，“知情同意”始終是醫(yī)患信任的基石。從《黃帝內(nèi)經(jīng)》“治病必求于本”的哲學(xué)思辨，到清代名醫(yī)喻昌《醫(yī)門法律》中“因病處方，必先告之”的實踐規(guī)范，中醫(yī)的知情同意不僅包含對治療方案的認(rèn)知，更蘊含著“醫(yī)患同心”的倫理智慧。隨著人工智能（AI）技術(shù)深度融入中醫(yī)診療——從舌象脈診的數(shù)字化采集，到辨證論治的算法輔助，再到個性化方劑的智能生成——AI在提升診療效率與精準(zhǔn)度的同時，也從根本上重構(gòu)了知情同意的實踐場景。這種重構(gòu)并非簡單的“技術(shù)疊加”，而是對中醫(yī)診療核心要素的系統(tǒng)性挑戰(zhàn)：AI的“算法黑箱”與中醫(yī)“整體觀”的沖突、數(shù)據(jù)驅(qū)動的標(biāo)準(zhǔn)化辨證與個體化診療的張力、人機協(xié)同決策中的責(zé)任邊界模糊，都使得AI輔助中醫(yī)診療的知情同意必須突破傳統(tǒng)西醫(yī)“技術(shù)告知-風(fēng)險披露”的線性模式，探索一條融合中醫(yī)哲學(xué)、技術(shù)倫理與臨床實踐的獨特路徑。引言：AI時代中醫(yī)知情同意的底層邏輯重構(gòu)作為深耕中醫(yī)臨床與醫(yī)學(xué)交叉領(lǐng)域的研究者，筆者在近五年的AI輔助診療實踐中深刻體會到：唯有立足中醫(yī)“天人合一”“形神共養(yǎng)”的理論根基，才能構(gòu)建真正符合中醫(yī)特質(zhì)的知情同意框架，讓技術(shù)成為“醫(yī)者仁心”的延伸而非替代。本文將從主體特殊性、信息不對稱性、風(fēng)險異質(zhì)性及文化適配性四個維度，系統(tǒng)剖析AI輔助中醫(yī)診療知情同意的特殊性，并探索其實現(xiàn)路徑。二、AI輔助中醫(yī)診療知情同意的主體特殊性：從“二元關(guān)系”到“三元網(wǎng)絡(luò)”的邊界重構(gòu)傳統(tǒng)中醫(yī)的知情同意主體是明確的醫(yī)患二元結(jié)構(gòu)：醫(yī)者通過“望聞問切”收集信息，結(jié)合理論經(jīng)驗形成辨證結(jié)論，患者基于對醫(yī)者的信任接受治療方案。而AI介入后，診療主體演變?yōu)椤搬t(yī)-患-AI”三元網(wǎng)絡(luò)，各主體的角色定位、責(zé)任邊界及互動邏輯均發(fā)生深刻變化，這種主體結(jié)構(gòu)的特殊性直接決定了知情同意的復(fù)雜性。引言：AI時代中醫(yī)知情同意的底層邏輯重構(gòu)（一）醫(yī)者主體：從“經(jīng)驗決策者”到“人機協(xié)同主導(dǎo)者”的角色轉(zhuǎn)型在傳統(tǒng)診療中，醫(yī)者是知情同意的核心主導(dǎo)者，其權(quán)威性建立在長期臨床積累的“悟性”與“手感”之上。而AI輔助下，醫(yī)者的角色轉(zhuǎn)變?yōu)椤八惴ㄊ褂谜摺迸c“臨床決策者”的結(jié)合體：一方面，需通過操作AI系統(tǒng)獲取舌象分析、脈象參數(shù)、證候概率等量化數(shù)據(jù)；另一方面，需結(jié)合患者個體差異（如情志狀態(tài)、生活環(huán)境）對AI結(jié)果進行修正與最終決策。這種轉(zhuǎn)型對知情同意提出新要求：醫(yī)者不僅要告知患者AI輔助的存在，更需闡明自身在人機協(xié)同中的主導(dǎo)作用——AI是“參考工具”而非“決策主體”，最終診療方案仍需體現(xiàn)“醫(yī)者心法”。引言：AI時代中醫(yī)知情同意的底層邏輯重構(gòu)例如，在臨床實踐中，曾有AI系統(tǒng)對一位“肝郁脾虛證”患者的舌象分析提示“脾虛為主”，但結(jié)合患者近期“工作壓力大、情緒低落”的主訴，筆者判斷“肝郁”為關(guān)鍵病機，調(diào)整了方劑組成。此時知情同意需明確告知患者：“AI提供了舌象的客觀數(shù)據(jù)支持，但治療方案結(jié)合了您的整體狀態(tài)，這是中醫(yī)辨證的核心?！边@種“AI數(shù)據(jù)+醫(yī)者經(jīng)驗”的透明化告知，既尊重了技術(shù)價值，又維護了中醫(yī)診療的主體性。（二）患者主體：從“經(jīng)驗接受者”到“技術(shù)認(rèn)知參與者”的能力適配傳統(tǒng)中醫(yī)患者的知情同意更多是對醫(yī)者經(jīng)驗的信任托付，而AI介入后，患者需具備一定的技術(shù)認(rèn)知能力，理解AI的“辨證邏輯”——盡管這種邏輯可能基于復(fù)雜的機器學(xué)習(xí)模型。然而，多數(shù)患者對AI的認(rèn)知停留在“機器看病”的表層，甚至存在“AI比醫(yī)者更準(zhǔn)確”或“AI無法替代中醫(yī)望診”的極端認(rèn)知。這種認(rèn)知偏差使得知情同意必須承擔(dān)“技術(shù)教育”的功能：需用中醫(yī)語言解釋AI的工作原理，而非單純的技術(shù)術(shù)語堆砌。引言：AI時代中醫(yī)知情同意的底層邏輯重構(gòu)例如，向患者解釋“AI舌診”時，與其提及“卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）特征提取”，不如描述“AI通過學(xué)習(xí)數(shù)萬例臨床舌象，像老中醫(yī)一樣觀察舌質(zhì)、舌苔的細(xì)微變化，但最終會結(jié)合您的‘問診情況’綜合判斷”。這種“中醫(yī)化轉(zhuǎn)譯”既降低了患者的認(rèn)知負(fù)荷，又傳遞了“AI輔助辨證，醫(yī)者負(fù)責(zé)整體”的核心信息。此外，部分老年患者對智能設(shè)備（如脈診儀）存在抵觸情緒，知情同意過程需尊重患者的“診療習(xí)慣選擇權(quán)”，允許其選擇“傳統(tǒng)脈診+AI參考”或“純?nèi)斯ぴ\療”模式。（三）AI開發(fā)者：從“技術(shù)提供者”到“隱性醫(yī)療主體”的責(zé)任顯性化傳統(tǒng)中醫(yī)診療中，醫(yī)療器械（如針灸針、艾條）的生產(chǎn)者不直接參與臨床決策，而AI系統(tǒng)作為“深度介入診療過程的軟件工具”，其開發(fā)者事實上成為診療網(wǎng)絡(luò)的“隱性主體”——算法設(shè)計的數(shù)據(jù)偏見、模型訓(xùn)練的樣本代表性、系統(tǒng)的更新迭代邏輯，都可能影響辨證結(jié)果。然而，當(dāng)前AI輔助中醫(yī)診療的知情同意實踐中，開發(fā)者的責(zé)任邊界嚴(yán)重模糊，患者往往不知曉AI系統(tǒng)的“訓(xùn)練數(shù)據(jù)來源”“更新機制”及“局限性”。引言：AI時代中醫(yī)知情同意的底層邏輯重構(gòu)這種“責(zé)任隱匿”與中醫(yī)“公開透明”的倫理傳統(tǒng)相悖。例如，若某AI系統(tǒng)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)以“南方濕熱體質(zhì)”為主，用于北方燥證患者可能導(dǎo)致辨證偏差，知情同意中必須明確告知這一局限性。因此，開發(fā)者需承擔(dān)“算法透明”的義務(wù)：公開AI系統(tǒng)的核心功能模塊、數(shù)據(jù)來源范圍、已知局限性及更新機制，并允許醫(yī)者在知情同意過程中向患者轉(zhuǎn)譯這些信息。只有將“開發(fā)者責(zé)任”顯性化，才能構(gòu)建“醫(yī)-患-AI”三元主體的信任閉環(huán)。三、AI輔助中醫(yī)診療知情同意的信息不對稱特殊性：從“經(jīng)驗傳遞”到“數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)譯”的溝通革命傳統(tǒng)中醫(yī)知情同意的核心是“經(jīng)驗傳遞”：醫(yī)者通過“望聞問切”獲取信息，以“理法方藥”的邏輯向患者解釋病情，信息不對稱雖存在，但可通過“醫(yī)者口碑”“療效驗證”逐步彌合。引言：AI時代中醫(yī)知情同意的底層邏輯重構(gòu)而AI介入后，信息不對稱呈現(xiàn)“技術(shù)化”“復(fù)雜化”“動態(tài)化”新特征：AI生成的數(shù)據(jù)（如舌象RGB值、脈象波形圖）、算法的決策邏輯（如證候概率模型）、系統(tǒng)的更新機制等，對醫(yī)患雙方均構(gòu)成認(rèn)知挑戰(zhàn)。這種信息不對稱的特殊性，要求知情同意實現(xiàn)從“經(jīng)驗解讀”到“數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)譯”的溝通范式革命。（一）AI決策邏輯的“中醫(yī)化轉(zhuǎn)譯”：破解“黑箱”與“整體觀”的沖突AI系統(tǒng)的“算法黑箱”與中醫(yī)“整體觀念”存在天然張力：中醫(yī)辨證強調(diào)“司外揣內(nèi)”“見微知著”，將舌、脈、癥、情視為有機整體；而AI的機器學(xué)習(xí)模型往往基于“特征提取-概率計算”的線性邏輯，可能導(dǎo)致“碎片化辨證”。例如，某AI系統(tǒng)可能僅憑“舌紅少苔”就判斷為“胃陰虛”，卻忽略患者“畏寒喜熱”的寒熱矛盾表現(xiàn)。此時，知情同意的關(guān)鍵是向患者“轉(zhuǎn)譯”AI的決策邏輯：既要說明AI關(guān)注的具體指標(biāo)（如舌象參數(shù)），又要強調(diào)醫(yī)者如何將這些指標(biāo)融入“整體辨證”框架。引言：AI時代中醫(yī)知情同意的底層邏輯重構(gòu)實踐中，筆者采用“三步轉(zhuǎn)譯法”：第一步，用通俗語言描述AI的客觀數(shù)據(jù)（如“AI檢測到您的舌苔偏黃，厚度增加”）；第二步，關(guān)聯(lián)中醫(yī)理論（如“這通常提示‘脾胃有濕熱’”）；第三步，結(jié)合個體差異說明局限性（如“但您近期沒有食欲不振，濕熱可能不重，需結(jié)合脈象進一步判斷”）。這種“數(shù)據(jù)-理論-個體”的轉(zhuǎn)譯鏈條，既避免了“AI萬能論”，又維護了中醫(yī)整體觀的權(quán)威性。（二）辨證依據(jù)的“溯源透明化”：平衡“數(shù)據(jù)驅(qū)動”與“個體化診療”的張力AI輔助辨證的核心優(yōu)勢在于“數(shù)據(jù)驅(qū)動”，但其訓(xùn)練數(shù)據(jù)的“群體代表性”可能與患者的“個體獨特性”沖突。例如，某AI系統(tǒng)基于“全國多中心臨床數(shù)據(jù)”建立的“氣虛證”診斷模型，可能無法完全適配某地區(qū)患者的“地域體質(zhì)特征”。知情同意中必須向患者公開AI辨證的“數(shù)據(jù)溯源”信息：包括訓(xùn)練數(shù)據(jù)的樣本量、地域分布、證候分布等，讓患者理解AI結(jié)果的“適用邊界”。引言：AI時代中醫(yī)知情同意的底層邏輯重構(gòu)例如，在為一位嶺南患者使用某AI辨證系統(tǒng)時，需告知：“這套系統(tǒng)主要基于北方臨床數(shù)據(jù)，嶺南地區(qū)氣候濕熱，您的‘氣虛’可能夾雜‘濕邪’，AI結(jié)果僅供參考，我們會結(jié)合嶺南地區(qū)‘健脾祛濕’的特色經(jīng)驗調(diào)整方案?！边@種“溯源透明化”既尊重了AI的數(shù)據(jù)價值，又彰顯了中醫(yī)“三因制宜”（因時、因地、因人）的診療特色，讓患者感受到“個體化關(guān)懷”而非“標(biāo)準(zhǔn)化流水線”。（三）個體化信息的“差異化告知”：適應(yīng)“患者認(rèn)知多樣性”的溝通需求AI輔助診療產(chǎn)生的信息（如舌象分析報告、證候演變曲線）具有高度復(fù)雜性，不同患者的認(rèn)知水平、信息需求存在顯著差異。年輕患者可能希望了解“AI的更新迭代計劃”，老年患者更關(guān)注“操作是否便捷”，文化程度較高的患者可能追問“算法的中醫(yī)理論依據(jù)”。知情同意必須建立“差異化告知”機制：根據(jù)患者的年齡、教育背景、信息偏好，調(diào)整告知的內(nèi)容深度與表達方式。引言：AI時代中醫(yī)知情同意的底層邏輯重構(gòu)例如，對一位中醫(yī)愛好者患者，可詳細(xì)解釋“AI的辨證模型如何基于《中醫(yī)診斷學(xué)》標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)建”；對一位老年患者，則簡化為“這個AI就像一位年輕助手，幫醫(yī)生觀察舌頭、把脈，但最終拍板的是老專家”。這種“因人而異”的溝通策略，既滿足了患者的知情權(quán)，又避免了信息過載導(dǎo)致的理解偏差，真正實現(xiàn)“以患者為中心”的知情同意。四、AI輔助中醫(yī)診療知情同意的風(fēng)險特殊性：從“可預(yù)見性”到“動態(tài)復(fù)雜性”的風(fēng)險預(yù)判傳統(tǒng)中醫(yī)診療的風(fēng)險主要集中在“藥物不良反應(yīng)”“操作不當(dāng)”等可預(yù)見的領(lǐng)域，而AI介入后，風(fēng)險呈現(xiàn)“技術(shù)衍生性”“算法依賴性”“動態(tài)復(fù)雜性”等新特征：AI系統(tǒng)的數(shù)據(jù)偏差、算法故障、更新迭代可能導(dǎo)致辨證錯誤；醫(yī)者對AI的過度依賴可能弱化臨床思維能力；患者對AI的盲目信任可能延誤病情。這些風(fēng)險的隱蔽性、關(guān)聯(lián)性使得知情同意的風(fēng)險告知必須從“靜態(tài)列舉”轉(zhuǎn)向“動態(tài)預(yù)判”。技術(shù)衍生風(fēng)險：從“數(shù)據(jù)偏差”到“辨證失真”的傳導(dǎo)鏈條AI輔助中醫(yī)診療的技術(shù)衍生風(fēng)險，本質(zhì)是“數(shù)據(jù)質(zhì)量-算法邏輯-辨證結(jié)果”的傳導(dǎo)鏈條風(fēng)險。若訓(xùn)練數(shù)據(jù)存在“證候分類偏差”（如將“脾腎陽虛”誤標(biāo)為“腎陽虛”）、“樣本量不足”（如罕見證候樣本缺失）或“地域局限性”（如未納入少數(shù)民族體質(zhì)數(shù)據(jù)），算法可能輸出“失真辨證”，進而導(dǎo)致“方藥誤用”。知情同意中需明確告知這些風(fēng)險的具體表現(xiàn)及應(yīng)對措施。例如，某AI系統(tǒng)因“痰濕證”訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足，可能導(dǎo)致對“肥胖型糖尿病”患者的“痰濕阻滯證”辨識率降低。此時需告知患者：“AI對‘痰濕證’的判斷可能存在一定誤差，我們會結(jié)合您的‘體型、舌苔、脈象’進行人工復(fù)核，確保辨證準(zhǔn)確?！边@種“風(fēng)險具體化+應(yīng)對措施化”的告知，既讓患者認(rèn)識到技術(shù)的局限性，又傳遞了“雙重保障”的安全感。技術(shù)衍生風(fēng)險：從“數(shù)據(jù)偏差”到“辨證失真”的傳導(dǎo)鏈條（二）算法依賴風(fēng)險：從“人機協(xié)同”到“醫(yī)者能力退化”的倫理困境AI輔助診療的核心價值是“人機協(xié)同”，但實踐中可能存在“醫(yī)者算法依賴”——部分年輕醫(yī)者過度信任AI結(jié)果，忽視“望聞問切”的細(xì)節(jié)捕捉與“辨證論治”的靈活變通。這種依賴可能導(dǎo)致醫(yī)者臨床思維能力退化，最終損害患者利益。知情同意中需向患者闡明“醫(yī)者主導(dǎo)”的重要性，避免患者形成“AI比醫(yī)者更可靠”的認(rèn)知偏差。例如，在臨床帶教中，曾見實習(xí)醫(yī)生完全依賴AI的“肝郁證”診斷，忽略患者“面色蒼白、畏寒肢冷”的“脾陽虛”表現(xiàn)。對此，我們在知情同意時特別強調(diào)：“AI是醫(yī)生的‘第三只眼’，就像老花鏡幫助看清細(xì)節(jié)，但最終診斷需要醫(yī)生綜合判斷。我們會定期對AI結(jié)果進行人工復(fù)核，確保不遺漏任何信息?！边@種“工具定位”的明確告知，既強化了醫(yī)者的責(zé)任意識，又引導(dǎo)患者形成理性認(rèn)知。技術(shù)衍生風(fēng)險：從“數(shù)據(jù)偏差”到“辨證失真”的傳導(dǎo)鏈條（三）動態(tài)更新風(fēng)險：從“系統(tǒng)迭代”到“診療方案變動”的責(zé)任界定AI系統(tǒng)并非靜態(tài)工具，而是會隨著數(shù)據(jù)積累、算法優(yōu)化不斷更新迭代。這種動態(tài)性可能導(dǎo)致同一患者在不同時間使用AI系統(tǒng)時，獲得不同的辨證結(jié)果與治療方案。例如，某AI系統(tǒng)V1.0版本對“氣血兩虛證”的推薦方劑為“八珍湯”，V2.0版本更新為“十全大補湯”基于新的臨床數(shù)據(jù)。這種變動可能引發(fā)患者困惑：“為什么之前開的方子現(xiàn)在不開了？”知情同意中需建立“系統(tǒng)更新告知機制”，明確告知患者AI的更新計劃、更新內(nèi)容及對診療方案的影響。實踐中，我們采用“三級告知”策略：一級，在AI系統(tǒng)界面顯著位置標(biāo)注“版本號”及“最近更新時間”；二級，若更新影響核心辨證邏輯，通過短信或APP推送告知患者系統(tǒng)更新信息；三級，若患者正在接受治療，技術(shù)衍生風(fēng)險：從“數(shù)據(jù)偏差”到“辨證失真”的傳導(dǎo)鏈條由醫(yī)者在復(fù)診時解釋更新原因及方案調(diào)整依據(jù)（如“新版AI系統(tǒng)納入了更多‘老年氣血兩虛’的臨床數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)您更適合溫補脾腎的方劑，因此調(diào)整了用藥”）。這種“透明化動態(tài)告知”，既維護了患者對診療方案變動的知情權(quán)，又明確了醫(yī)者對“更新后方案”的最終責(zé)任。五、AI輔助中醫(yī)診療知情同意的文化特殊性：從“技術(shù)理性”到“人文關(guān)懷”的價值融合中醫(yī)是“自然科學(xué)與人文科學(xué)的融合體”，其診療過程始終貫穿著“醫(yī)乃仁術(shù)”“以人為本”的文化精神。AI作為技術(shù)理性的產(chǎn)物，若脫離中醫(yī)文化土壤，可能導(dǎo)致“診療機械化”“關(guān)系去人性化”。因此，AI輔助中醫(yī)診療的知情同意必須超越單純的“技術(shù)告知”，融入中醫(yī)“治未病”“形神共養(yǎng)”“醫(yī)患同心”的文化內(nèi)核，實現(xiàn)技術(shù)理性與人文關(guān)懷的價值融合。技術(shù)衍生風(fēng)險：從“數(shù)據(jù)偏差”到“辨證失真”的傳導(dǎo)鏈條（一）“治未病”理念的“預(yù)防性知情同意”：從“疾病治療”到“健康維護”的范式拓展中醫(yī)“治未病”思想強調(diào)“未病先防、既病防變、瘥后防復(fù)”，這一理念與AI的“預(yù)測性診斷”功能高度契合。AI可通過分析患者的舌象、脈象、體質(zhì)數(shù)據(jù)，預(yù)測疾病發(fā)生風(fēng)險（如“糖尿病前期”患者的“脾虛濕困證”風(fēng)險），進而提供“早期干預(yù)方案”。這種“預(yù)防性診療”使得知情同意的范疇從“疾病治療”拓展至“健康管理”，需向患者闡明AI的“預(yù)測價值”與“干預(yù)意義”。例如，對一位“亞健康”狀態(tài)的AI舌診提示“脾胃氣虛”的患者，知情同意需強調(diào)：“AI發(fā)現(xiàn)您的舌象有‘脾胃氣虛’的早期表現(xiàn)，雖然目前沒有明顯癥狀，但根據(jù)中醫(yī)‘治未病’理念，此時調(diào)理脾胃可預(yù)防‘消化不良、疲勞乏力’等疾病。建議您接受‘健脾益氣’的飲食指導(dǎo)與中藥干預(yù)?！边@種“預(yù)防性告知”既傳遞了中醫(yī)的健康智慧，又讓患者理解AI在“健康管理”中的獨特價值。技術(shù)衍生風(fēng)險：從“數(shù)據(jù)偏差”到“辨證失真”的傳導(dǎo)鏈條（二）“形神共養(yǎng)”原則的“整體性知情同意”：從“生物指標(biāo)”到“身心和諧”的關(guān)注延伸中醫(yī)認(rèn)為“形神合一”，疾病的發(fā)生發(fā)展與“形體”和“情志”密切相關(guān)。AI輔助診療雖能精準(zhǔn)捕捉舌象、脈象等“形”的指標(biāo)，但對“情志”（如“喜、怒、憂、思、悲、恐、驚”）的識別仍依賴醫(yī)者的“問診”與“共情能力”。知情同意中需向患者闡明：AI關(guān)注的是“形”的客觀數(shù)據(jù)，而“神”的狀態(tài)（如情緒、壓力）需要醫(yī)者通過溝通深入了解，最終實現(xiàn)“形神共養(yǎng)”的整體調(diào)理。例如，一位AI診斷為“肝郁氣滯證”的女性患者，結(jié)合其“工作壓力大、失眠多夢”的主訴，筆者在知情同意時特別說明：“AI檢測到您的舌象有‘肝郁’表現(xiàn)，但更重要的是，您最近的情緒壓力會影響治療效果。除了中藥，我們會配合‘情志疏導(dǎo)’方案，幫助您緩解壓力，達到‘身心同調(diào)’的效果?！边@種“形神并重”的告知，既體現(xiàn)了中醫(yī)的整體觀，又傳遞了“人文關(guān)懷”的溫度，避免AI診療陷入“只見數(shù)據(jù)不見人”的誤區(qū)。技術(shù)衍生風(fēng)險：從“數(shù)據(jù)偏差”到“辨證失真”的傳導(dǎo)鏈條（三）“醫(yī)患同心”倫理的“信任性知情同意”：從“技術(shù)契約”到“情感聯(lián)結(jié)”的關(guān)系構(gòu)建傳統(tǒng)中醫(yī)診療中，“醫(yī)患同心”是療效的重要保障——患者對醫(yī)者的信任、醫(yī)者對患者的理解，共同構(gòu)成“信任共同體”。AI介入后，若過度強調(diào)“技術(shù)告知”，可能弱化這種情感聯(lián)結(jié)，使醫(yī)患關(guān)系淪為“技術(shù)使用者-數(shù)據(jù)提供者”的契約關(guān)系。知情同意必須承擔(dān)“信任重建”的功能：通過闡明AI的“輔助定位”、醫(yī)者的“人文關(guān)懷”，強化“醫(yī)-患”作為“診療共同體”的核心地位。例如，在首次使用AI輔助診療時，筆者會對患者說：“