随着人工智能（AI）在胃肠（GI）内窥镜领域的应用日益普及，其引发了一系列数据隐私、医生责任及公平性与偏见问题。世界内窥镜组织发布共识声明，旨在帮助临床医生、技术开发者、监管机构和医学协会应对这些挑战。
伦敦大学学院医院顾问胃肠病学家兼介入性内窥镜专家奥马尔·F·艾哈迈德（Omer F. Ahmad）医学博士、哲学博士向《Medscape医学新闻》表示："胃肠内窥镜领域拥有最具转化潜力的AI应用场景，新用例正快速涌现。"
作者指出，结肠息肉计算机辅助检测（CADe）作为验证最充分的AI应用已进入临床实践，而新兴应用——计算机辅助诊断（CADx）、自动报告生成及AI衍生质量指标正引发广泛关注。艾哈迈德强调："随着这些工具能力与复杂度的提升，亟需基于专家共识的指导方针，以支持其安全负责任地融入临床实践。"该十点共识声明发表于《内科医学年鉴》，由来自11个国家的14位专家共同制定。
隐私与透明度
作者指出，AI工具生成处理海量患者数据，引发数据隐私、所有权及算法开发等疑问。声明建议：胃肠内窥镜AI算法应遵守当地患者隐私与数据共享协议；内窥镜检查室内，商业AI算法及研究项目须遵循数据隐私法规；医疗机构应建立明确的数据所有权政策，使患者知晓数据用途。此外，AI工具开发者需建立机制，向监管与临床相关方透明报告算法修改、更新及性能结果。
作者写道："这些实践能强化监管监督、支持上市后监测，并帮助临床医生理解日常使用中的模型变化与局限性。"
医疗法律考量
作者指出，AI在胃肠内窥镜中的应用要求医生实时平衡AI建议与自身临床判断，可能模糊传统医疗责任边界。例如：医生依赖错误CADx或忽视正确建议时责任如何界定？当内窥镜医师因异议驳回AI生成的"黏膜检查不充分"报告时会产生哪些风险？
声明建议：医生与医疗机构应确保AI系统使用符合制造商预期用途。作者补充："医学协会与法律专家的明确指导可缓解责任担忧，尤其在胶囊内窥镜半自动解读及CADx应用兴起之际。"在AI驱动报告生成与性能指标广泛应用前，必须评估其准确性、明确临床相关性并厘清医疗法律影响。
艾哈迈德表示，需进一步研究评估AI在胃肠内窥镜中的真实临床影响，理想情况下应提供AI与患者实际结局关联的证据，特别是在自动报告和AI质量指标领域。
公平性与偏见
医疗研究表明，若训练数据集不能代表患者群体，AI工具可能产生偏见结果。声明要求：胃肠内窥镜AI算法应在反映服务人群种族、民族和性别构成的数据集上训练验证。作者强调："AI研发需透明报告研究人群特征，使临床医生能评估技术普适性与公平性。"
作者补充："需研究确定AI应用是否会因训练集代表性不足或技术获取不平等加剧医疗差距。"他们指出："尽管并非每个胃肠内窥镜AI模型都需要按种族或性别分层，但默认假设其无关性可能忽略重要的不平等根源。数据集多样性应被视为普适性保障而非负担。"
艾哈迈德表示，前瞻性实施研究对理解AI如何改变胃肠内窥镜工作流程、责任界定及护理标准至关重要。"证明AI在不同人群和医疗场景中性能的研究，将有助于避免现有差距进一步扩大。"
重要补充
杜克大学医学中心胃肠病学家、医学助理教授杰里米·格利森·布朗（Jeremy Glissen Brown）医学博士向《Medscape医学新闻》表示："该共识声明是对近期指南的有力补充，包括世界内窥镜组织关于CADe与CADx的立场声明、MAGIC循证生态系统基金会与BMJ动态临床实践指南，以及美国胃肠病学会关于CADe辅助结肠镜检查的动态临床实践指南。"
未参与声明制定的格利森·布朗指出："正如作者所言，当前正是构建结构化框架的关键时机，用于审慎评估AI在内窥镜中的责任整合、安全验证与治理。结肠镜CADe自2019年在欧洲、2020年在亚洲、2021年在美国陆续进入临床应用。此外，环境语音记录技术、自动报告系统、CADq（计算机辅助质量评估）及多项CADx应用已进入开发到部署的关键阶段。"
格利森·布朗认为，尽管在医疗责任、数据治理、隐私、透明度、数据所有权及偏见风险等关键领域仍需深入研究，但该共识声明提供了重要的基础框架。
该共识声明是欧洲委员会资助项目"OperA（通过人工智能个性化治疗优化结直肠癌预防）"的组成部分。作者声明无相关财务利益冲突。格利森·布朗披露曾担任美敦力和奥林巴斯/OdinVision的顾问，并获得Magentiq的演讲酬金。
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