特殊疾病AI診斷的公平性挑戰(zhàn)演講人01特殊疾病AI診斷的公平性挑戰(zhàn)02引言：特殊疾病診斷的困境與AI介入的雙刃劍效應03數(shù)據(jù)層面的公平性困境：特殊疾病AI的“先天營養(yǎng)不良”04算法設計層面的公平性挑戰(zhàn)：技術邏輯中的“價值選擇”05社會倫理與政策層面的公平性責任：構建多方協(xié)同的治理框架06結論：回歸醫(yī)學初心，讓AI成為特殊疾病診斷的“公平使者”目錄01特殊疾病AI診斷的公平性挑戰(zhàn)02引言：特殊疾病診斷的困境與AI介入的雙刃劍效應引言：特殊疾病診斷的困境與AI介入的雙刃劍效應作為長期深耕于醫(yī)學人工智能領域的從業(yè)者，我親歷了醫(yī)療AI從實驗室走向臨床的艱難歷程。在特殊疾病——包括罕見病、高變異性的遺傳病、地域高發(fā)但資源匱乏的疾?。ㄈ缒承┑胤叫詡魅静。┑取脑\斷領域，AI曾被視為破局的“銀彈”。這類疾病因發(fā)病率低、癥狀隱匿、診斷標準復雜，常被臨床經驗不足的醫(yī)生忽視，導致患者平均確診時間長達5-8年，部分罕見病甚至面臨“無醫(yī)可診”的窘境。AI憑借其強大的模式識別能力，能在海量醫(yī)學影像、基因測序數(shù)據(jù)中捕捉人類醫(yī)生難以察覺的細微特征，理論上可大幅提升診斷效率與準確性。然而，隨著AI系統(tǒng)在特殊疾病診斷中逐步落地，一個愈發(fā)嚴峻的問題浮出水面：公平性。當AI的決策依賴于數(shù)據(jù)、算法與臨床應用的全鏈條時，其“技術中立”的表象下，潛藏著加劇醫(yī)療資源分配不均、群體間診斷差異擴大的風險。引言：特殊疾病診斷的困境與AI介入的雙刃劍效應這種風險不僅違背了醫(yī)學“以人為本”的核心倫理，更可能讓特殊疾病這一弱勢群體在數(shù)字化醫(yī)療浪潮中被進一步邊緣化。正如我在某次基層醫(yī)院調研中聽到的一位患者家屬的哭訴：“城里大醫(yī)院的AI能一眼看出孩子的怪病是罕見綜合征，可我們縣醫(yī)院連基本的基因檢測都做不了，這AI再好，跟我們有關系嗎？”這句話如同一記警鐘，讓我深刻意識到：特殊疾病AI診斷的公平性，已不再是單純的技術問題，而是關乎醫(yī)療正義、社會公平與個體生存權的系統(tǒng)性挑戰(zhàn)。本文將從數(shù)據(jù)、算法、臨床應用、社會倫理四個維度，層層剖析特殊疾病AI診斷面臨的公平性困境，并結合行業(yè)實踐與思考，探索可能的破解路徑。03數(shù)據(jù)層面的公平性困境：特殊疾病AI的“先天營養(yǎng)不良”數(shù)據(jù)層面的公平性困境：特殊疾病AI的“先天營養(yǎng)不良”數(shù)據(jù)是AI系統(tǒng)的“食糧”，對于特殊疾病診斷而言，數(shù)據(jù)的稀缺性與分布不均，直接決定了AI性能的“天花板”，更埋下了公平性的隱患。這一層面的挑戰(zhàn)，主要體現(xiàn)在三個相互關聯(lián)的維度。（一）特殊疾病數(shù)據(jù)的“稀缺性悖論”：樣本量不足與群體代表性缺失特殊疾病的“特殊”之處，首先在于其低發(fā)病率。全球已知的7000余種罕見病中，每種患者數(shù)量通常僅數(shù)萬至數(shù)十萬，且分散在全球各地。而AI模型的訓練需要海量數(shù)據(jù)支撐——以深度學習模型為例，通常需要數(shù)萬甚至數(shù)十萬例標注數(shù)據(jù)才能達到穩(wěn)定性能。這種“數(shù)據(jù)需求”與“疾病稀少”之間的天然矛盾，導致特殊疾病AI訓練面臨“無米之炊”的困境。數(shù)據(jù)層面的公平性困境：特殊疾病AI的“先天營養(yǎng)不良”更嚴峻的是，有限的數(shù)據(jù)往往存在嚴重的群體代表性偏差。以某種罕見神經疾病為例，目前全球公開的基因-臨床數(shù)據(jù)集中，80%來自歐洲裔患者，10%來自東亞裔，而非洲裔、拉丁裔等群體的數(shù)據(jù)占比不足5%。這種偏差直接導致AI模型對非優(yōu)勢群體的診斷能力顯著下降：曾有研究團隊測試某罕見病AI模型，發(fā)現(xiàn)其對歐洲裔患者的診斷準確率達92%，但對非洲裔患者的準確率僅為63%，主要原因是模型未充分學習非洲裔人群特有的基因突變位點與臨床表現(xiàn)變異。作為親歷者，我曾在2021年參與一個基于AI的遺傳性腫瘤綜合征診斷項目。初期模型在歐美數(shù)據(jù)上表現(xiàn)優(yōu)異，但當引入中國人群數(shù)據(jù)后，發(fā)現(xiàn)模型對BRCA1基因的某些亞洲特有突變（如c.5266dupC）的識別率下降了20%。團隊耗費半年時間補充了200余例中國患者數(shù)據(jù)，才將準確率提升至可接受水平。這段經歷讓我深刻體會到：數(shù)據(jù)層面的“先天不足”，不僅影響AI性能，更可能在無形中構建“數(shù)據(jù)特權”——讓優(yōu)勢群體享受AI帶來的診斷紅利，而弱勢群體則被排除在外。數(shù)據(jù)層面的公平性困境：特殊疾病AI的“先天營養(yǎng)不良”（二）數(shù)據(jù)標注與共享的“雙重壁壘”：專業(yè)資源匱乏與協(xié)作機制缺失特殊疾病數(shù)據(jù)的“質”同樣堪憂。與高血壓、糖尿病等常見病不同，特殊疾病的診斷往往需要多學科專家（如遺傳咨詢師、罕見病?？漆t(yī)生）進行復雜標注，包括基因變異的致病性評估、臨床癥狀的標準化描述、影像特征的精細劃分等。這類標注工作對專業(yè)知識要求極高，而全球范圍內，特殊疾病領域的專業(yè)人才本就稀缺，集中在美國、歐洲等少數(shù)國家的頂尖醫(yī)療中心。這導致兩個突出問題：一是“標注偏差”，即數(shù)據(jù)標注標準因專家經驗、地域習慣而異。例如，同一例疑似馬凡綜合征的患者，在歐美專家的標注中可能被標記為“陽性”，而在亞洲專家的標注中可能因表型差異被標記為“待觀察”，這種不一致性會直接影響AI模型的判斷邏輯。數(shù)據(jù)層面的公平性困境：特殊疾病AI的“先天營養(yǎng)不良”二是“數(shù)據(jù)孤島”，由于擔心數(shù)據(jù)隱私、知識產權競爭，以及缺乏有效的共享激勵機制，醫(yī)療機構往往將特殊疾病數(shù)據(jù)視為“核心資產”，不愿對外公開。我曾遇到國內某罕見病中心負責人，他坦言：“我們積累的10萬例罕見病病例數(shù)據(jù)是幾代人的心血，怎么可能免費給國外公司用？”這種心態(tài)導致全球特殊疾病數(shù)據(jù)碎片化嚴重，重復建設現(xiàn)象普遍——多個團隊可能在同一類小樣本數(shù)據(jù)上“閉門造車”，不僅浪費資源，更加劇了數(shù)據(jù)分布的不均衡。“數(shù)據(jù)偏見”的代際傳遞：從歷史不公到算法歧視特殊疾病數(shù)據(jù)的分布偏差，本質上是醫(yī)療資源歷史分配不公的數(shù)字化映射。過去數(shù)十年，全球醫(yī)學研究的資源主要集中在高加索人群、經濟發(fā)達地區(qū)，導致特定疾病的研究數(shù)據(jù)過度集中于這些群體。當基于這些歷史數(shù)據(jù)訓練AI時，算法會“繼承”并放大這種偏見，形成“數(shù)據(jù)偏見→算法歧視→診斷不公”的惡性循環(huán)。以某種高發(fā)于非洲地區(qū)的遺傳性腎病為例，由于當?shù)亻L期缺乏基因研究設施，相關患者數(shù)據(jù)幾乎空白。某國際公司開發(fā)的AI腎病診斷系統(tǒng)，在訓練時未納入非洲人群數(shù)據(jù)，導致其對非洲患者特有的基因突變（如APOL1基因的G1/G2等位基因）完全無識別能力。當這套系統(tǒng)被引入非洲某國醫(yī)院時，多名攜帶該突變的患者被AI誤判為“非遺傳性腎病”，延誤了針對性治療。這一案例暴露了數(shù)據(jù)偏見背后的倫理困境：當AI系統(tǒng)被標榜為“普適性工具”時，卻因數(shù)據(jù)的歷史局限性，對某些群體產生了“隱形排斥”。04算法設計層面的公平性挑戰(zhàn)：技術邏輯中的“價值選擇”算法設計層面的公平性挑戰(zhàn)：技術邏輯中的“價值選擇”如果說數(shù)據(jù)是AI的“原材料”，那么算法就是“加工廠”。在特殊疾病AI診斷中，算法的設計邏輯、優(yōu)化目標與可解釋性，直接影響其決策的公平性。這一層面的挑戰(zhàn)，本質上是技術選擇中“效率”與“公平”、“整體”與“個體”的價值權衡問題。單一目標導向下的“公平性盲區(qū)”：準確率至上的陷阱當前，大多數(shù)特殊疾病AI模型的開發(fā)仍以“整體準確率最大化”為核心目標。這種導向在常見病診斷中或許可行，但在特殊疾病領域卻可能掩蓋嚴重的群體差異。例如，某AI系統(tǒng)在診斷某種罕見代謝病時，整體準確率達85%，但進一步分析發(fā)現(xiàn)：其對男性患者的準確率為90%，對女性患者僅為70——原因是該疾病的女性患者常因激素水平變化導致癥狀不典型，而模型訓練數(shù)據(jù)中男性樣本占比達70%，導致算法對“非典型表現(xiàn)”的學習不足。這種“平均數(shù)掩蓋下的不公平”，根源在于算法設計者對“公平性指標”的忽視。目前，AI領域雖已提出多種公平性定義（如“群體公平”“個體公平”“機會公平”），但在特殊疾病診斷實踐中，這些指標往往被置于“次要位置”。開發(fā)團隊更傾向于追求在主流數(shù)據(jù)上的亮眼表現(xiàn)，以獲得學術認可或投資青睞，而對弱勢群體的性能下降缺乏足夠重視。單一目標導向下的“公平性盲區(qū)”：準確率至上的陷阱我曾參與一個AI診斷項目的評審，當提出“模型對低收入地區(qū)患者的診斷準確率是否達標”時，開發(fā)者的回答是：“整體準確率已經達到90%，個別群體的差異可以通過‘人工復核’彌補。”這種將公平性責任推給臨床用戶的思維，本質上是技術惰性的體現(xiàn)。算法偏見的技術放大：“黑箱”決策中的群體不公特殊疾病AI的算法偏見，不僅源于數(shù)據(jù)偏差，更可能因模型結構的復雜性而被技術性放大。深度學習模型（如CNN、Transformer）的“黑箱”特性，使得其決策邏輯難以追溯——當AI對某位患者做出“非罕見病”的判斷時，醫(yī)生無法快速定位是基于哪些特征（如基因位點、影像指標）得出的結論，更無法判斷這一判斷是否受到患者種族、性別、地域等無關因素的影響。我曾遇到一個典型案例：某基于AI的罕見病初篩系統(tǒng)，在診斷一位來自西部農村的患兒時，因患兒家庭經濟條件有限，提供的病史信息不完整（如缺乏詳細家族史），AI將其歸類為“癥狀不典型，暫不考慮罕見病”，導致后續(xù)基因檢測被延遲。事后分析發(fā)現(xiàn)，模型在訓練時，將“病史完整度”作為重要特征之一，而這一特征與患者地域、經濟水平高度相關——本質上，算法通過“病史完整度”間接歧視了弱勢群體。這種“間接歧視”因黑箱特性更難被發(fā)現(xiàn)，也更難糾正。算法偏見的技術放大：“黑箱”決策中的群體不公（三）可解釋性缺失對信任的侵蝕：特殊疾病診斷中的“知情同意困境”特殊疾病診斷往往涉及重大生命決策（如是否進行基因治療、是否終止妊娠），患者及醫(yī)生對AI決策的“可解釋性”有極高需求。然而，當前多數(shù)高性能AI模型（如復雜神經網(wǎng)絡）的可解釋性技術仍不成熟，難以用通俗語言向非專業(yè)人士說明判斷依據(jù)。這種“可解釋性鴻溝”直接影響了AI在特殊疾病診斷中的公平應用。一方面，資深醫(yī)生可能因無法理解AI邏輯而對其產生不信任，進而拒絕使用，導致AI在基層醫(yī)院、資源匱乏地區(qū)難以落地；另一方面，患者可能因擔心“AI誤診且無法追責”而抵觸AI輔助診斷，尤其當涉及遺傳病診斷時，對數(shù)據(jù)隱私與決策透明的擔憂更為強烈。我曾在一所縣級醫(yī)院調研時，一位醫(yī)生坦言：“AI說孩子是‘疑似罕見病’，但我說不出它為什么這么判斷，家長怎么敢信？”這種信任缺失，使得AI技術無法真正惠及最需要它的特殊疾病患者群體。算法偏見的技術放大：“黑箱”決策中的群體不公四、臨床應用層面的公平性障礙：從“技術可行”到“可用可及”的距離即便AI模型在數(shù)據(jù)與算法層面解決了公平性問題，其在臨床應用中的落地仍面臨諸多現(xiàn)實障礙。這些障礙源于醫(yī)療資源分布不均、臨床認知差異、患者健康素養(yǎng)不足等多重因素，將特殊疾病AI診斷的“技術紅利”擋在了“最后一公里”之外。醫(yī)療資源分配不均：“數(shù)字鴻溝”下的診斷機會不平等特殊疾病AI診斷的廣泛應用，依賴于完善的醫(yī)療基礎設施：包括高性能計算設備（支持AI模型本地化部署）、電子病歷系統(tǒng)（與AI數(shù)據(jù)接口）、基因測序平臺（提供分子診斷數(shù)據(jù)）等。然而，全球醫(yī)療資源的分布極不均衡——歐美頂尖醫(yī)院已實現(xiàn)AI輔助診斷的常態(tài)化，而許多發(fā)展中國家的基層醫(yī)院甚至缺乏基本的影像設備和檢驗能力。這種“數(shù)字鴻溝”在特殊疾病診斷中尤為突出。以非洲某國為例，全國僅3家醫(yī)院能開展全外顯子組測序，而AI輔助診斷系統(tǒng)需要與測序數(shù)據(jù)聯(lián)動才能發(fā)揮作用。這意味著，即使開發(fā)出針對非洲高發(fā)罕見病的AI模型，也因基礎設施缺失而無法在基層落地。我曾參與過一個“AI+移動醫(yī)療”項目，試圖通過便攜式超聲設備+云端AI模型為偏遠地區(qū)患者提供篩查服務，但因當?shù)鼐W(wǎng)絡帶寬不足、電力供應不穩(wěn)定，最終效果大打折扣。這讓我意識到：AI技術的公平性，不僅取決于算法本身，更取決于其能否與當?shù)蒯t(yī)療基礎設施“適配”——脫離現(xiàn)實的“技術移植”，只會加劇不平等。醫(yī)療資源分配不均：“數(shù)字鴻溝”下的診斷機會不平等（二）臨床醫(yī)生認知與使用能力的差異：“AI依賴癥”與“AI排斥癥”并存特殊疾病AI診斷的有效應用，離不開臨床醫(yī)生的正確使用與判斷。然而，不同地區(qū)、不同層級的醫(yī)生對AI的認知與能力存在顯著差異，形成了“AI依賴癥”與“AI排斥癥”并存的局面。在資源豐富的三甲醫(yī)院，部分年輕醫(yī)生過度依賴AI診斷，缺乏獨立思考能力。我曾遇到一位住院醫(yī)師，在面對一例罕見病患者時，完全依據(jù)AI的判斷開具檢查方案，忽略了患者的特殊臨床表現(xiàn)（如藥物過敏史），導致檢查方案存在風險。這種“AI依賴”本質上是醫(yī)生專業(yè)能力的退化，一旦AI出現(xiàn)偏差（如數(shù)據(jù)偏差導致的誤判），后果不堪設想。醫(yī)療資源分配不均：“數(shù)字鴻溝”下的診斷機會不平等而在資源匱乏的基層醫(yī)院，許多醫(yī)生因缺乏AI使用培訓，對其持懷疑態(tài)度。一位鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院的醫(yī)生告訴我：“我們連基本的CT都看不太懂，更別說AI了，它說的對錯我們分不清，不用反而更安心。”這種“AI排斥”導致AI系統(tǒng)在基層被閑置，成為“昂貴的擺設”。更值得關注的是，這種認知差異與地域、職稱、年齡相關——年輕醫(yī)生、大城市醫(yī)生更易接受AI，而年長醫(yī)生、基層醫(yī)生則更傾向于傳統(tǒng)診斷方式，這進一步放大了AI診斷的“地域差異”。（三）患者健康素養(yǎng)與經濟承受能力的制約：“用不起”與“不會用”的雙重困境特殊疾病AI診斷的普及，還需要患者具備一定的健康素養(yǎng)（如理解AI的作用、知曉如何獲取AI診斷服務）和經濟承受能力（如支付AI檢測的費用、承擔基因測序的成本）。然而，特殊疾病患者多為弱勢群體——他們可能因長期患病導致經濟拮據(jù)，因信息閉塞缺乏對AI的認知，因地域偏遠難以獲得服務。醫(yī)療資源分配不均：“數(shù)字鴻溝”下的診斷機會不平等以某罕見病AI基因檢測套餐為例，其費用包括AI分析費、測序費、專家解讀費，總計約5000元。對于許多農村家庭而言，這筆費用是數(shù)月的收入，即便AI能提高診斷準確率，他們也因經濟原因望而卻步。此外，部分老年患者因不熟悉智能手機、互聯(lián)網(wǎng)操作，無法使用線上AI診斷平臺，即便子女想幫助其預約，也可能因流程復雜而放棄。我曾接觸過一位患有罕見肌萎縮的患者，他的女兒多次嘗試通過醫(yī)院APP預約AI診斷，但因“需要上傳近半年內的所有檢查報告”“需要填寫詳細的家族史問卷”等復雜流程，最終放棄。這種“用不起”與“不會用”的雙重困境，將特殊疾病患者排除在AI診斷的受益范圍之外。05社會倫理與政策層面的公平性責任：構建多方協(xié)同的治理框架社會倫理與政策層面的公平性責任：構建多方協(xié)同的治理框架特殊疾病AI診斷的公平性挑戰(zhàn)，已超越技術與臨床范疇，成為涉及社會倫理、政策法規(guī)、公共治理的系統(tǒng)性問題。要破解這一難題，需要政府、企業(yè)、醫(yī)療機構、患者組織等多方主體協(xié)同發(fā)力，構建“技術向善”的治理框架。數(shù)據(jù)倫理：平衡隱私保護與數(shù)據(jù)共享，破解“數(shù)據(jù)孤島”數(shù)據(jù)是特殊疾病AI公平性的基石，而“數(shù)據(jù)孤島”是最大的障礙。解決這一問題，需要在數(shù)據(jù)倫理層面建立“保護與共享并重”的機制。首先，應推動建立國家級乃至全球性的特殊疾病數(shù)據(jù)共享平臺。借鑒歐盟“GDPR”中“數(shù)據(jù)可攜權”的理念，明確醫(yī)療機構、科研機構對特殊疾病數(shù)據(jù)的共享義務，同時通過“數(shù)據(jù)脫敏”“聯(lián)邦學習”等技術手段保護患者隱私。例如，我國可依托國家罕見病診療協(xié)作網(wǎng)，建立統(tǒng)一的罕見病數(shù)據(jù)平臺，要求成員單位按比例貢獻數(shù)據(jù)，并設置“數(shù)據(jù)使用收益反哺機制”——即數(shù)據(jù)貢獻單位可優(yōu)先使用平臺數(shù)據(jù)開發(fā)AI模型，并獲得一定收益分成。其次，應加強患者數(shù)據(jù)權益保障。在數(shù)據(jù)采集前，需以通俗語言向患者說明數(shù)據(jù)用途、共享范圍及潛在風險，確?！爸橥狻钡恼鎸嵭浴？商剿鹘ⅰ皵?shù)據(jù)信托”制度，由獨立第三方機構代表患者管理數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)使用符合患者利益。數(shù)據(jù)倫理：平衡隱私保護與數(shù)據(jù)共享，破解“數(shù)據(jù)孤島”我曾參與某罕見病數(shù)據(jù)倫理指南的制定，提出“患者數(shù)據(jù)分紅”設想——即企業(yè)利用患者數(shù)據(jù)開發(fā)AI產品并獲利后，需按一定比例向患者群體反哺，用于醫(yī)療救助或科研支持。這一設想雖尚未落地，但為數(shù)據(jù)倫理提供了新思路。（二）算法倫理：將公平性納入AI設計全流程，建立“公平性評估”標準算法層面的公平性，需要從“事后補救”轉向“事前預防”。應將公平性作為特殊疾病AI模型的“核心指標”，納入設計、訓練、測試的全流程。首先，在模型設計階段，需明確“公平性目標”。例如，針對不同地域、種族的患者群體，設定“診斷準確率差異不超過5%”的硬性指標；在優(yōu)化函數(shù)中加入“公平性懲罰項”，當模型對某群體的性能偏差過大時，自動調整參數(shù)。數(shù)據(jù)倫理：平衡隱私保護與數(shù)據(jù)共享，破解“數(shù)據(jù)孤島”其次，建立獨立的“算法公平性評估機制”。可借鑒美國FDA“醫(yī)療器械真實世界證據(jù)”的思路，要求特殊疾病AI上市前，需通過多中心、多人群的臨床驗證，提交包含不同子群體性能數(shù)據(jù)的公平性評估報告。評估機構應由醫(yī)學專家、倫理學家、數(shù)據(jù)科學家、患者代表組成，確保評估結果的客觀性與公信力。此外，應推動“可解釋AI”技術落地。對于特殊疾病診斷AI，強制要求提供“決策依據(jù)解釋”功能，如“判斷為某罕見病的依據(jù)是：基因檢測發(fā)現(xiàn)XX位點突變（致病性證據(jù)等級：Pathogenic），影像學顯示XX特征（匹配度：90%）”，幫助醫(yī)生與患者理解AI邏輯，建立信任。政策倫理：優(yōu)化資源配置與監(jiān)管框架，推動AI“普惠化”政策是保障特殊疾病AI診斷公平性的“最后防線”。政府需在資源分配、監(jiān)管激勵、人才培養(yǎng)等方面發(fā)力，縮小“數(shù)字鴻溝”。首先，加大對基層醫(yī)療機構的AI基礎設施投入。可將特殊疾病AI診斷設備納入醫(yī)保采購目錄，或通過“中央+地方”補貼的方式，降低基層醫(yī)院的使用成本。例如，我國可借鑒“遠程醫(yī)療”經驗，在縣級醫(yī)院部署“AI輔助診斷云平臺”，使其能共享三甲醫(yī)院的AI算力與模型資源，無需本地部署高性能設備。其次，建立“特殊疾病AI診斷綠色通道”。對針對罕見病、地方高發(fā)病的AI模型，實行“優(yōu)先審批”“審評前置溝通”機制，縮短上市時間，同時要求企業(yè)在獲批后3年內，以成本價向基層醫(yī)院提供技術支持。政策倫理：優(yōu)化資源配置與監(jiān)管框架，推動AI“普惠化”再次，加強醫(yī)生AI能力培訓。將AI輔助診斷知識納入繼續(xù)教育必修課程，針對基層醫(yī)生開展“AI+特殊疾病”專項培訓，提升其使用AI的信心與能力。我曾參與為西部某省鄉(xiāng)鎮(zhèn)醫(yī)生開展的AI診斷培訓，通過“理論+實操+案例”模式，使80%的醫(yī)生掌握了基本操作，這一實踐證明，針對性培訓能有效緩解“AI排斥癥”。（四）社會倫理：構建多方參與的共治機制，提升患者“公平性獲得感”特殊疾病AI診斷的公平性，最終需要患者與社會的共同監(jiān)督。應建立“患者-企業(yè)-醫(yī)療機構”三方對話機制，讓患者群體參與到AI研發(fā)、應用的全流程中。例如，在AI模型設計階段，邀請患者代表參與需求調研，了解