患者知情權(quán)與AI決策解釋的倫理邊界演講人01引言：醫(yī)療AI時代的倫理命題與認知起點02患者知情權(quán)的內(nèi)涵、法理基礎(chǔ)與醫(yī)療場景特殊性03AI決策解釋的必要性：從信任構(gòu)建到責任歸屬的多維邏輯04構(gòu)建倫理邊界的實踐路徑：技術(shù)、制度與人文的協(xié)同治理05結(jié)論：回歸醫(yī)療本質(zhì)——以倫理邊界守護AI時代的人文溫度目錄患者知情權(quán)與AI決策解釋的倫理邊界01引言：醫(yī)療AI時代的倫理命題與認知起點引言：醫(yī)療AI時代的倫理命題與認知起點在數(shù)字化浪潮席卷全球醫(yī)療領(lǐng)域的今天，人工智能（AI）已從實驗室走向臨床實踐，成為輔助診斷、治療方案推薦、藥物研發(fā)乃至手術(shù)決策的重要工具。從肺癌CT影像的精準識別到糖尿病個性化治療方案的生成，從ICU患者的風險預(yù)警到基因測序數(shù)據(jù)的解讀，AI系統(tǒng)以其強大的數(shù)據(jù)處理能力和模式識別能力，正在重塑醫(yī)療決策的流程與效率。然而，當AI逐漸成為醫(yī)療決策的“參與者”甚至“主導者”時，一個核心倫理命題浮出水面：患者作為醫(yī)療服務(wù)的核心主體，其知情權(quán)如何在AI介入的場景下得到保障？AI決策的解釋需要達到何種程度，才能既滿足患者對自身醫(yī)療信息的合理期待，又不因過度解釋導致技術(shù)誤解或責任邊界模糊？引言：醫(yī)療AI時代的倫理命題與認知起點作為一名深耕醫(yī)療倫理與數(shù)字醫(yī)療交叉領(lǐng)域多年的實踐者，我曾親歷多起因AI決策解釋引發(fā)的醫(yī)患溝通案例：一位乳腺癌患者因無法理解“AI推薦的新輔助化療方案”的生成邏輯而對治療產(chǎn)生抵觸；一位神經(jīng)外科醫(yī)生在術(shù)中使用AI輔助定位系統(tǒng)時，面對患者家屬“AI會不會出錯”的追問陷入沉默；一位老年患者家屬質(zhì)疑：“機器說‘手術(shù)風險低’，但低到什么程度？和傳統(tǒng)手術(shù)比差多少？”這些案例折射出，AI決策的解釋已不再是單純的技術(shù)問題，而是關(guān)乎患者自主權(quán)、醫(yī)療信任、責任分配的倫理議題。本文旨在從患者知情權(quán)的法理基礎(chǔ)與醫(yī)療實踐本質(zhì)出發(fā)，剖析AI決策解釋的必要性與現(xiàn)實挑戰(zhàn)，進而探討構(gòu)建倫理邊界的原則框架與實踐路徑。唯有在技術(shù)效率與人文關(guān)懷之間找到平衡點，才能確保AI醫(yī)療的發(fā)展始終以“患者為中心”，避免技術(shù)異化對醫(yī)療倫理根基的侵蝕。02患者知情權(quán)的內(nèi)涵、法理基礎(chǔ)與醫(yī)療場景特殊性患者知情權(quán)的核心內(nèi)涵：從“形式告知”到“實質(zhì)理解”患者知情權(quán)是指患者在醫(yī)療過程中，有權(quán)獲取與自身健康狀況、診療方案、預(yù)期效果及潛在風險等相關(guān)的真實、完整信息，并基于自主判斷做出醫(yī)療選擇的權(quán)利。這一權(quán)利的內(nèi)涵并非靜態(tài)的“信息接收”，而是動態(tài)的“理解—評估—決策”過程。世界醫(yī)學會《赫爾辛基宣言》明確指出：“每位潛在的受試者必須被告知研究的目的、方法、資金來源、可能的利益沖突、研究者的隸屬關(guān)系、預(yù)期的益處與潛在的風險、研究引起的不適，以及任何其他相關(guān)方面，并告知其有權(quán)拒絕參與試驗或在任何時候退出試驗而不受報復(fù)?！边@一表述強調(diào)，知情權(quán)的核心是“患者的理解能力”而非“信息的單向傳遞”。在傳統(tǒng)醫(yī)療場景中，知情權(quán)通過知情同意書簽署、醫(yī)患溝通談話等環(huán)節(jié)實現(xiàn)，其邏輯基礎(chǔ)是“醫(yī)患共同決策模型”——醫(yī)生基于專業(yè)知識提供診療方案，患者基于對信息的理解表達意愿?；颊咧闄?quán)的核心內(nèi)涵：從“形式告知”到“實質(zhì)理解”這一模型中，解釋的主體是醫(yī)生，解釋的內(nèi)容聚焦于醫(yī)學科學范疇（如疾病機制、治療原理、并發(fā)癥概率），解釋的邊界以“患者能夠理解”為限度。例如，醫(yī)生告知患者“胃大部切除術(shù)后可能發(fā)生傾倒綜合征”，無需詳述手術(shù)的具體縫合步驟，只需說明“進食后可能出現(xiàn)腹脹、腹瀉，可通過少食多餐緩解”?；颊咧闄?quán)的法理基礎(chǔ)：權(quán)利保障與醫(yī)療契約的雙重維度患者知情權(quán)的確立具有堅實的法理基礎(chǔ)，既體現(xiàn)對個體自主權(quán)的尊重，也構(gòu)成醫(yī)療契約的核心要素?；颊咧闄?quán)的法理基礎(chǔ)：權(quán)利保障與醫(yī)療契約的雙重維度自主權(quán)保障的延伸自主權(quán)是現(xiàn)代倫理學的基石原則，指個體有權(quán)基于自身價值觀和目標做出決定。在醫(yī)療領(lǐng)域，自主權(quán)要求患者不受欺騙、脅迫或不當影響，能夠自主選擇是否接受診療。知情權(quán)是自主權(quán)的前提——若患者無法獲取足夠信息，其選擇便可能淪為“形式自由”。我國《民法典》第一千二百一十九條規(guī)定：“醫(yī)務(wù)人員在診療活動中應(yīng)當向患者說明病情和醫(yī)療措施。需要實施手術(shù)、特殊檢查、特殊治療的，醫(yī)務(wù)人員應(yīng)當及時向患者醫(yī)療活動的情況并取得其明確同意；不能或者不宜向患者說明的，應(yīng)當向患者的近親屬說明，并取得其明確同意。”這一條款從法律層面明確了知情權(quán)的強制性與范圍，將“說明病情和醫(yī)療措施”作為醫(yī)務(wù)人員的法定義務(wù)?；颊咧闄?quán)的法理基礎(chǔ)：權(quán)利保障與醫(yī)療契約的雙重維度醫(yī)療契約關(guān)系的內(nèi)在要求醫(yī)患關(guān)系本質(zhì)上是一種以信任為基礎(chǔ)的契約關(guān)系：患者讓渡部分自主權(quán)（接受專業(yè)診療），醫(yī)生承諾以患者利益為核心提供醫(yī)療服務(wù)。知情同意是契約成立的核心要件——若醫(yī)生隱瞞關(guān)鍵信息（如治療方案的高風險、替代方案的存在），患者可能因錯誤認識做出違背意愿的決定，此時契約因“意思表示不真實”而存在瑕疵。例如，若醫(yī)生未告知患者“某藥物存在嚴重肝損傷風險”，患者用藥后發(fā)生肝衰竭，醫(yī)生需承擔侵權(quán)責任。醫(yī)療場景下知情權(quán)的特殊性：信息不對稱與決策復(fù)雜性與傳統(tǒng)醫(yī)療場景相比，AI介入后的醫(yī)療場景在知情權(quán)保障上面臨新的特殊性，主要體現(xiàn)在信息不對稱的加劇與決策復(fù)雜性的提升。醫(yī)療場景下知情權(quán)的特殊性：信息不對稱與決策復(fù)雜性信息不對稱的“技術(shù)鴻溝”傳統(tǒng)醫(yī)療中的信息不對稱主要體現(xiàn)為“醫(yī)學專業(yè)知識與患者常識的差異”，而AI介入后，這種差異進一步擴大為“醫(yī)學知識+AI技術(shù)知識”與“患者常識”的雙重鴻溝。例如，AI通過深度學習分析10萬份病歷后推薦“某靶向藥物治療”，醫(yī)生可能僅能告知“AI基于大數(shù)據(jù)認為該方案有效率高于傳統(tǒng)化療”，卻無法解釋AI的具體判斷邏輯（如模型識別的基因突變亞型、權(quán)重系數(shù)等）。此時，患者不僅面臨“醫(yī)學黑箱”，還需面對“AI黑箱”，其理解信息的難度呈指數(shù)級上升。醫(yī)療場景下知情權(quán)的特殊性：信息不對稱與決策復(fù)雜性決策復(fù)雜性的“多主體參與”傳統(tǒng)醫(yī)療決策中，責任主體清晰（醫(yī)生對決策負責），而AI介入后，決策主體呈現(xiàn)“醫(yī)生—AI—開發(fā)者”的多主體結(jié)構(gòu)。例如，AI輔助診斷系統(tǒng)提示“疑似早期肺癌”，醫(yī)生據(jù)此建議穿刺活檢，若AI存在算法偏見（如對特定人種的影像特征識別不足）導致誤診，責任應(yīng)如何劃分？是醫(yī)生的“監(jiān)督不力”，開發(fā)者的“算法缺陷”，還是醫(yī)院的“系統(tǒng)采購不當”？這種責任模糊性直接影響患者對決策信任度，也使知情同意的內(nèi)容（如“是否告知AI系統(tǒng)的開發(fā)商信息”）變得更加復(fù)雜。03AI決策解釋的必要性：從信任構(gòu)建到責任歸屬的多維邏輯保障患者自主權(quán)：避免“算法家長主義”的倫理風險“算法家長主義”指AI系統(tǒng)基于預(yù)設(shè)規(guī)則替患者“做最優(yōu)選擇”，而剝奪患者的決策參與權(quán)。例如，某AI診療系統(tǒng)自動生成“最優(yōu)治療方案”并拒絕提供替代選項，實質(zhì)上是將“算法效率”凌駕于“患者自主權(quán)”之上。解釋是破解家長主義的關(guān)鍵——通過向患者說明AI推薦的依據(jù)、可能的替代方案及各方案的利弊，才能確保患者在“知”的基礎(chǔ)上行使“選擇權(quán)”。我曾參與一項關(guān)于AI輔助癌癥治療的倫理審查，某醫(yī)院引入AI系統(tǒng)后，醫(yī)生直接告知患者“AI建議的方案是最佳選擇”，導致部分患者因“對AI不信任”而拒絕治療。倫理委員會最終要求修改流程：醫(yī)生必須告知患者“AI推薦方案的依據(jù)（如基于XX臨床試驗數(shù)據(jù)）、其他可選方案（傳統(tǒng)化療、免疫治療）、各方案的有效率與副作用差異”，并明確“您有權(quán)選擇是否接受AI推薦的方案”。這一修改使患者接受率提升37%，印證了解釋對自主權(quán)保障的重要性。構(gòu)建醫(yī)患信任：彌合“技術(shù)焦慮”的情感紐帶患者對AI的天然distrust（不信任）是阻礙其臨床應(yīng)用的重要因素。2023年《柳葉刀》子刊的一項調(diào)查顯示，68%的患者擔心“AI可能隱藏錯誤”，52%的患者認為“機器無法理解個體差異”。這種技術(shù)焦慮的根源在于“不可解釋性”——若患者無法理解AI決策的邏輯，便容易將其視為“冷冰冰的機器指令”，從而對整個診療過程產(chǎn)生抵觸。解釋是建立信任的橋梁。例如，在AI輔助手術(shù)中，醫(yī)生可通過可視化技術(shù)向患者展示“AI規(guī)劃的手術(shù)路徑與關(guān)鍵血管的關(guān)系”，說明“系統(tǒng)通過3D重建避免了損傷主動脈的風險”，這種“具象化解釋”能有效緩解患者恐懼。一位接受AI輔助骨科手術(shù)的患者曾告訴我：“醫(yī)生給我看了AI模擬的手術(shù)過程，告訴我哪里會打釘子、避開哪些神經(jīng)，我一下子就放心了。”可見，解釋不僅是信息傳遞，更是情感共鳴的過程——它讓患者感受到“AI不是替代醫(yī)生，而是醫(yī)生手中的‘透明工具’”。明確責任歸屬：為醫(yī)療糾紛提供倫理與法理依據(jù)AI決策的責任問題是醫(yī)療倫理與法律領(lǐng)域的熱點爭議。若AI出現(xiàn)錯誤（如算法誤判、數(shù)據(jù)偏差），誰應(yīng)承擔責任？開發(fā)者、醫(yī)院還是醫(yī)生？解釋是劃分責任的前提——只有明確AI決策的生成邏輯、數(shù)據(jù)來源、局限性，才能厘清各方責任邊界。例如，某AI影像識別系統(tǒng)將良性肺結(jié)節(jié)誤判為惡性，導致患者不必要的手術(shù)。若系統(tǒng)能提供“誤判依據(jù)”（如該結(jié)節(jié)在CT上的紋理特征與惡性結(jié)節(jié)相似度達85%，但存在鈣化——鈣化是良性標志），則責任可能歸于“算法對鈣化特征的權(quán)重不足”（開發(fā)者責任）；若醫(yī)生未核實AI結(jié)果（如未結(jié)合患者病史判斷鈣化意義），則責任可能歸于“醫(yī)生監(jiān)督不力”（醫(yī)生責任）。反之，若AI系統(tǒng)完全“黑箱”，無法提供任何解釋，責任劃分將陷入“無人負責”的困境。四、AI決策解釋的倫理邊界核心問題：在“充分性”與“可行性”之間尋求平衡解釋充分性：從“技術(shù)細節(jié)”到“患者需求”的解釋層次解釋的充分性并非指“向患者揭示AI的全部技術(shù)細節(jié)”（如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)、參數(shù)矩陣），而是指“提供與患者決策相關(guān)的關(guān)鍵信息”。根據(jù)患者認知能力與決策需求，解釋可分為三個層次：解釋充分性：從“技術(shù)細節(jié)”到“患者需求”的解釋層次基礎(chǔ)層：AI決策的“輸入—輸出”邏輯向患者說明“AI基于哪些數(shù)據(jù)（如影像、化驗單、病歷）做出判斷”“最終推薦了什么方案”。例如：“AI分析了您的CT影像（輸入），發(fā)現(xiàn)肺部有8mm結(jié)節(jié)，邊界模糊（中間過程），建議您做增強CT進一步檢查（輸出）。”這一層次的解釋滿足患者“知道AI做了什么”的基本需求，無需涉及技術(shù)原理。解釋充分性：從“技術(shù)細節(jié)”到“患者需求”的解釋層次進階層：AI決策的“依據(jù)與不確定性”進一步解釋“AI為什么推薦該方案”“方案的成功概率與風險”“可能的替代方案及比較”。例如：“AI之所以建議增強CT，是因為該結(jié)節(jié)在CT上的‘毛刺征’與惡性結(jié)節(jié)高度相關(guān)（依據(jù)），但根據(jù)臨床數(shù)據(jù)，有20%的毛刺結(jié)節(jié)是良性的（不確定性）；另一種方案是觀察3個月復(fù)查，優(yōu)點是避免有創(chuàng)檢查，缺點是可能延誤診斷（替代方案）。”這一層次幫助患者理解決策的合理性，權(quán)衡利弊。解釋充分性：從“技術(shù)細節(jié)”到“患者需求”的解釋層次深度層：AI系統(tǒng)的“局限性與責任邊界”告知患者“AI系統(tǒng)的適用范圍”“可能存在的錯誤類型”“醫(yī)生在決策中的作用”。例如：“該AI系統(tǒng)主要針對直徑＞5mm的肺結(jié)節(jié)設(shè)計，對＜3mm的結(jié)節(jié)識別率較低（局限性）；所有AI結(jié)果都需要醫(yī)生結(jié)合您的病史綜合判斷，AI只是輔助工具，最終決策由醫(yī)生和您共同做出（責任邊界）?！边@一層次避免患者對AI產(chǎn)生“絕對信任”，明確醫(yī)療決策的“人機協(xié)作”本質(zhì)。解釋可行性：技術(shù)局限與認知能力的雙重約束解釋的可行性需滿足兩個條件：技術(shù)上可解釋，認知上可理解。當前，AI系統(tǒng)的“黑箱特性”與患者的“認知局限”構(gòu)成解釋可行性的主要約束。解釋可行性：技術(shù)局限與認知能力的雙重約束技術(shù)可解釋性（XAI）的發(fā)展現(xiàn)狀與局限可解釋AI（XAI）旨在打開AI的“黑箱”，通過可視化、規(guī)則提取、注意力機制等技術(shù)呈現(xiàn)決策邏輯。例如，LIME（局部可解釋模型無關(guān)解釋）可生成“哪些特征對AI判斷結(jié)節(jié)惡性貢獻最大”（如“毛刺征”“分葉征”權(quán)重占70%），Grad-CAM可生成“AI關(guān)注影像的哪些區(qū)域”（如結(jié)節(jié)邊緣的高亮區(qū)域）。然而，XAI技術(shù)仍存在局限：-局部解釋的片面性：LIME等工具只能解釋“單個決策”的依據(jù)，無法說明模型的整體訓練邏輯（如“為什么模型認為毛刺征與惡性相關(guān)”）；-動態(tài)解釋的滯后性：對于實時決策系統(tǒng)（如術(shù)中AI導航），生成解釋需額外計算時間，可能影響診療效率；-多模型解釋的復(fù)雜性：若AI集成多個模型（如影像模型+病理模型），整合各模型解釋的難度極大。解釋可行性：技術(shù)局限與認知能力的雙重約束患者認知能力的個體差異不同患者的教育背景、年齡、疾病認知能力差異顯著，導致其對解釋內(nèi)容的理解程度不同。例如，老年患者可能無法理解“敏感性”“特異性”等統(tǒng)計術(shù)語，而年輕患者可能追問“算法是否經(jīng)過FDA認證”。解釋者需根據(jù)患者特征調(diào)整表達方式：對文化程度較低的患者，可用“比喻解釋”（如“AI就像一個經(jīng)驗豐富的醫(yī)生，看了10萬張片子，所以能發(fā)現(xiàn)普通人看不到的細節(jié)”）；對專業(yè)背景較強的患者，可提供部分技術(shù)參數(shù)（如“該模型對惡性結(jié)節(jié)的AUC達0.92”）。公平性：解釋資源分配的倫理考量解釋的公平性指“所有患者（無論年齡、地域、經(jīng)濟狀況）都能獲得同等質(zhì)量的解釋資源”，避免因“數(shù)字鴻溝”導致知情權(quán)的差異。當前，解釋公平性面臨三重挑戰(zhàn)：公平性：解釋資源分配的倫理考量城鄉(xiāng)差異導致的解釋資源不均三甲醫(yī)院與基層醫(yī)院在AI系統(tǒng)配置、醫(yī)生XAI培訓上存在顯著差距。三甲醫(yī)院醫(yī)生可能熟練使用可視化工具向患者解釋，而基層醫(yī)生可能僅能口頭告知“AI建議某方案”，導致基層患者獲得的信息更少。公平性：解釋資源分配的倫理考量特殊群體的解釋障礙視覺障礙患者無法理解可視化解釋，語言不通的患者無法理解文字或口頭解釋，認知障礙患者（如阿爾茨海默病患者）無法理解復(fù)雜邏輯。這些群體需要“無障礙解釋”（如語音交互、多語言翻譯、簡化圖文）。公平性：解釋資源分配的倫理考量經(jīng)濟因素對解釋深度的影響部分高端AI系統(tǒng)（如基因測序AI）的解釋模塊需額外付費，可能導致經(jīng)濟條件差的患者僅能獲得“基礎(chǔ)層解釋”，而富?；颊呖色@取“深度層解釋”，加劇醫(yī)療資源的不平等。04構(gòu)建倫理邊界的實踐路徑：技術(shù)、制度與人文的協(xié)同治理技術(shù)層面：發(fā)展“以患者為中心”的可解釋AI系統(tǒng)分層解釋模型設(shè)計開發(fā)者應(yīng)根據(jù)不同用戶（患者、醫(yī)生、監(jiān)管者）的需求，設(shè)計分層解釋模塊：對患者提供“基礎(chǔ)層+進階層”的通俗化解釋，對醫(yī)生提供“進階層+深度層”的技術(shù)細節(jié)，對監(jiān)管者提供“深度層”的算法邏輯與數(shù)據(jù)溯源信息。例如，IBMWatsonforOncology為患者端提供“為什么推薦該藥”的通俗解釋（如“根據(jù)您的基因檢測結(jié)果，該藥對您的突變類型有效率為70%”），為醫(yī)生端提供“臨床試驗數(shù)據(jù)、藥物相互作用警告”等技術(shù)信息。技術(shù)層面：發(fā)展“以患者為中心”的可解釋AI系統(tǒng)“人機協(xié)同”解釋機制將AI解釋與醫(yī)生解釋結(jié)合，避免“純機器解釋”的冰冷感。例如，AI生成解釋初稿后，醫(yī)生需審核并補充“個體化信息”（如“您有高血壓史，該藥可能影響血壓，需要監(jiān)測”），最終形成“AI+醫(yī)生”的聯(lián)合解釋。這種模式既利用了AI的客觀性，又保留了醫(yī)生的人文關(guān)懷。技術(shù)層面：發(fā)展“以患者為中心”的可解釋AI系統(tǒng)無障礙解釋技術(shù)開發(fā)針對特殊群體，開發(fā)語音交互解釋（如盲人患者通過語音獲取解釋）、多語言實時翻譯解釋（如外籍患者）、簡化圖文解釋（如用漫畫展示AI決策流程）。例如，某醫(yī)院為聾啞患者開發(fā)了手語視頻解釋模塊，由AI生成手語動作，同步顯示文字說明，有效解決了溝通障礙。制度層面：構(gòu)建AI決策解釋的規(guī)范框架與責任體系制定AI解釋的行業(yè)標準由衛(wèi)健委、藥監(jiān)局等部門牽頭，制定《醫(yī)療AI決策解釋指南》，明確解釋的核心要素（如輸入數(shù)據(jù)、輸出結(jié)果、不確定性、替代方案）、解釋的最低標準（如必須告知AI系統(tǒng)的局限性）、解釋的記錄要求（如知情同意書中需包含AI解釋的書面記錄）。例如，指南可規(guī)定：“使用AI輔助診斷時，醫(yī)生必須向患者說明‘AI的建議僅供參考，最終結(jié)果以醫(yī)生判斷為準’，并記錄患者對AI解釋的理解情況。”制度層面：構(gòu)建AI決策解釋的規(guī)范框架與責任體系建立“開發(fā)者—醫(yī)院—醫(yī)生”三級責任制度-開發(fā)者責任：需確保AI系統(tǒng)的可解釋性，提供清晰的用戶手冊與解釋工具，對算法偏見、數(shù)據(jù)缺陷等問題承擔主要責任；-醫(yī)院責任：負責AI系統(tǒng)的采購審核（如是否通過XAI認證）、醫(yī)生培訓（如如何向患者解釋AI結(jié)果），對系統(tǒng)應(yīng)用過程中的監(jiān)管不力承擔責任；-醫(yī)生責任：需核實AI結(jié)果的合理性，結(jié)合患者個體情況補充解釋，對“過度依賴AI未履行審核義務(wù)”承擔責任。制度層面：構(gòu)建AI決策解釋的規(guī)范框架與責任體系完善知情同意的AI專項條款在傳統(tǒng)知情同意書中增加“AI決策知情同意”部分，明確告知患者“本次診療中可能使用AI系統(tǒng)”“AI系統(tǒng)的功能與局限性”“患者有權(quán)拒絕AI輔助決策”等內(nèi)容。例如：“您本次的手術(shù)方案將參考AI輔助定位系統(tǒng)的建議，該系統(tǒng)基于1000例手術(shù)數(shù)據(jù)訓練，定位精度達95%，但存在0.5%的誤差風險。您可以選擇完全依賴醫(yī)生經(jīng)驗，或結(jié)合AI結(jié)果共同決策。”人文層面：強化醫(yī)生的“解釋能力”與“人文關(guān)懷”將“AI溝通能力”納入醫(yī)生培訓體系在醫(yī)學教育中增加“AI倫理與溝通”課程，培訓醫(yī)生如何向患者解釋AI決策、如何回應(yīng)患者的AI焦慮。例如，通過情景模擬訓練醫(yī)生應(yīng)對“AI會不會出錯”“AI比醫(yī)生更聰明嗎”等常見問題，培養(yǎng)“共情式解釋”能力（如“我理解您對AI的擔心，其實我和您一樣，也會先仔細核對AI的結(jié)果，確保萬無一失”）。人文層面：強化醫(yī)生的“解釋能力”與“人文關(guān)懷”推動“醫(yī)患共同決策”模式的AI化升級在傳統(tǒng)共同決策模式中引入AI元素，