人工智能正在加速变革医疗领域，为诊断优化、流程精简和患者预后改善带来新机遇。但伴随技术发展而来的AI安全性、监管及治理挑战同样严峻。对医疗机构和从业者而言，理解这些挑战对于维护患者信任和防范非故意伤害至关重要。
医疗领域采用AI技术的最大风险之一是缺乏完善治理结构。缺乏防护措施可能导致医生面临不准确的输出结果、存在偏见的诊疗建议或责任归属争议等风险。虽然医疗行业已开始建立AI安全标准，但监管体系仍存在明显空白，这为应用失误留下空间。当前亟需强化治理框架，确保临床使用的工具具备透明性、经过验证且符合伦理规范。
对于执业医师而言，这意味着在使用AI工具前需提出关键性问题。医生应掌握系统训练方式、依赖数据来源及真实环境测试情况等核心信息。监测具有实际意义的指标（如临床准确性、偏差度和可靠性）对保障患者安全至关重要。
传统治理模型在应对大语言模型时已显不足，因其行为模式与早期医疗软件存在本质差异。医疗机构必须重构工具评估、监测和审计的长效机制。更为复杂的是，"影子AI"（系统内未经授权的AI应用）正在兴起，识别和管控此类隐蔽应用已成为医疗AI治理的重要环节。
医疗行业可借鉴其他安全敏感型领域（如自动驾驶）的经验，建立严格的测试规范、持续监管机制和明确责任体系。通过应用这些原则，医疗管理者和医生能够构建更安全、透明的AI应用环境。
随着AI深度融入医疗体系，优先落实治理、安全和责任机制的医疗机构及从业者，将能更好地平衡技术创新与患者保护。《医疗经济学》杂志采访了Qualified Health联合创始人兼首席医疗官Kedar Mate医学博士，探讨医师应如何应对这些挑战。Mate在访谈中重点解析了当前AI监管现状及改进方向。
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