人工智能正在快速改变医疗保健行业，为提升诊断能力、优化工作流程和改善患者预后带来新机遇。然而，伴随着技术革新，AI的安全性、监管和治理问题也引发严峻挑战。医生和医疗机构需深刻理解这些问题，以维护患者信任并防范潜在风险。
最大的风险之一是在缺乏健全治理结构的前提下引入AI技术。若缺乏安全机制，医生可能面临输出不准确、推荐存在偏见或责任归属不清等问题，从而损害患者护理质量。尽管医疗行业已开始建立AI安全标准，但监管体系仍存在漏洞，需更完善的框架确保工具的透明性、验证性和临床应用责任性。
对于个体医生而言，这意味着在依赖AI工具前需提出关键问题：系统训练数据来源是什么？是否经过真实世界环境验证？监测精度、偏差和实际可靠性等指标对于患者安全至关重要。
传统的治理模式已难以适应大语言模型的需求，因其行为逻辑与早期医疗软件截然不同。医疗机构需重新思考工具的评估、监测和审计机制。此外，“暗影人工智能”——即医疗系统内未经授权使用的AI工具——的兴起，使识别和管理隐藏应用成为治理新挑战。
医疗行业可借鉴如自动驾驶汽车等安全关键领域的经验，通过严格测试、持续监管和明确责任划分构建更安全的人工智能环境。随着AI深度融入医疗体系，优先关注治理、安全和责任的机构与医生，将在创新与患者保护间实现平衡。
《Medical Economics》杂志采访了Qualified Health首席医疗官兼联合创始人Kedar Mate博士，探讨医生应如何应对这些问题。Mate在访谈中详细分析了医生面对AI技术时需提出的核心问题。
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