随着人工智能（AI）更深入地嵌入诊断影像学领域，关于AI如何影响医生决策、患者安全和法律责任的疑问正在浮现。1新的研究表明，看似微小的工作流程选择——例如放射科医生使用AI时对图像判读一次还是两次——可以塑造陪审团在诊断错误发生时如何解读责任归属。
在本次与《美国管理式医疗杂志®》（AJMC®）的访谈中，实验心理学家、沃伦·阿尔珀特医学院诊断影像学系助理教授迈克尔·伯恩斯坦医生（Michael Bernstein, MD）讨论了AI辅助工作流程如何影响责任认知、认知偏差以及放射学实践的未来。
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AJMC： 您的研究表明，工作流程——特别是放射科医生在使用AI时对图像判读一次还是两次——会影响陪审团对责任的认知。这些发现如何为真实临床环境中将AI整合到放射学工作流程的最佳实践提供指导？
伯恩斯坦： 这些发现指出了放射学实践可能需要权衡的一个方面。让放射科医生对影像进行两次判读会增加判读时间，但我们的研究表明，当放射科医生最终未能发现病理时，这将减轻法律上的责任。
AJMC： 结果显示，当放射科医生在看到AI反馈后进行单次判读时，陪审团明显更倾向于支持原告。这对临床医生在使用AI辅助诊断时如何平衡效率与防止自动化偏差的防护措施有何启示？
伯恩斯坦： 是的，这正是我上面提到的观点。然而，如何平衡这些因素是各实践机构需要自行解决的问题。权衡法律责任制与效率的利弊会因不同机构而异，每个机构都必须独立考虑这些权衡。
AJMC： AI通常被宣传为能够提高诊断准确率、减少漏诊的工具。基于您的研究，您认为某些工作流模型，例如在咨询AI之前进行独立判读，是否也有助于减轻诊断风险并提高患者安全？
伯恩斯坦： AI确实常以这种方式被讨论，并且有新兴证据表明，放射科医生在使用AI时整体诊断准确性更高。但有趣的是，我们的工作显示，在AI犯错的情况下，它可能导致原本在没有AI时正确的放射科医生也犯下错误。需要更多的研究来实证检验这个问题及相关问题。然而，基于认知科学数十年的研究，很可能特定的AI工作流模型可以得到优化，以提升放射科医生的诊断表现。
AJMC： 公众信任在AI的医疗应用中起着关键作用。您认为患者会将AI辅助诊断视为提高了准确性和安全性，还是涉及AI的高调医疗过失案件会削弱对这些技术的信心？
伯恩斯坦： 我们的一些其他实验发现，当人们了解AI的错误率时，他们会更同情那些错误地反对了AI结论的放射科医生。正如我们在《环球》专栏中提到的，这可能是因为人们对AI存在“魔法思维”。换句话说，在AI受到合理炒作的情况下，人们容易相信AI比实际更准确。如果真是这样，那么患者可能对AI的能力抱有不切实际的过高期望，这就有助于解释为什么放射科医生在做出假阴性判断并与AI相悖时，相比于在没有AI的情况下做出假阴性判断，会被认为应承担更多责任。然而，向人们告知AI的错误率可能会降低这种对AI能力的过高估计。换言之，我确实认为患者可能会将AI辅助诊断视为提高了准确性和安全性，但每个人都应了解AI的局限性，以便恰当地校准期望值。而我们的研究表明，这样做（如上面提到的告知错误率）可以减轻放射科医生的法律责任。
AJMC： 研究强调了AI影响医生决策和认知偏差（如锚定偏差或自动化偏差）的潜力。您认为哪些防护措施（技术或程序上的）对于确保AI支持而非凌驾于临床判断最为重要？
伯恩斯坦： 这是一个持续研究的领域。这项研究明显指出了一种可能的解决方案：让放射科医生对影像判读两次：一次在AI之前，一次与AI一起。我们最近发表的另一项研究建议，如果AI将用于检出低患病率疾病异常的分诊环境（如筛查性乳房X线摄影），我们应该密切关注分诊阈值。该阈值指的是用于区分哪些图像被视为无病理学异常（无需放射科医生判读）与哪些被视为较高病理风险（需要放射科医生判读）的严重程度评分。这是实践机构必须自行权衡的又一个方面——更保守的阈值将减少AI错误判定阴性（从而无需放射科医生判读）的情况，但代价是放射科医生需要判读的病例总数增加。关于这个主题的其他相关项目正在进行中，我很乐意在结果发表后进一步讨论。
AJMC： 展望未来，还需要哪些额外的研究来理解AI在放射学中的整合不仅如何影响责任，还如何影响真实世界的患者结局，如诊断准确率、治疗时机和长期健康结果？
伯恩斯坦： 研究AI整合如何影响患者结局通常要求研究者采用所谓的多病例多阅片者设计。在这种设计中，放射科医生在多种不同的AI整合模型下判读同一组病例，以便我们比较诊断表现。这类研究可能耗时且资源密集，但却是考察放射科医生在不同AI整合工作流选项之间表现差异的最佳方法。另一个值得探索的领域是将AI整合到患者的在线门户中。例如，我们进行了一项研究，考察（在其他结局中）将AI报告纳入乳房X线摄影患者门户将如何影响患者的随访行为（例如寻求第二意见）。
参考文献
- McCrear S. AI double reads may reduce radiologist malpractice liability. AJMC®. March 11, 2026.
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