医疗人工智能临床应用的法律挑战及应对内容摘要：随着人工智能技术的不断进展与进步，医疗 AI 的临床应用逐渐普及，在疾病诊断、治疗、护理、健康管理等方面大显身手，对于提高医疗效率、改善医疗资源配置、降低医疗成本等发挥着重要作用。但是，AI 背后的“技术黑箱”和“自主学习”使得医疗 AI 的临床应用蕴藏着巨大的风险，给现行法律规制提出了众多挑战，尤其是医疗损害发生后的法律责任承担以及医疗数据的保护和利用等问题亟需探讨解决。我国应当在明确医疗 AI 法律地位的基础上，通过加强解释和完善立法，建立医疗 AI 的技术准入标准，完善医疗损害的法律归责制度，平衡好患者、医务人员、医疗机构、医疗 AI 设计者和生产者的利益与责任。在数据保护上，出台专门的医疗信息保护法，在保护好患者隐私的基础上，充分发挥医疗大数据的价值，造福国民健康。关键词：医疗人工智能法律地位医疗损害医疗数据随着《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》《新一代人工智能产业进展规划》和《促进新一代人工智能产业进展三年行动计划（2024-2024 年）》等文件的相继出台，人工智能进展迎来重大机遇。人工智能在疾病诊断、治疗、护理、健康管理等医疗领域大显身手，对于提高诊断效率和治疗效果、改善医疗资源配置、降低医疗成本等发挥着重要作用。然而，人工智能背后的“技术黑箱”和“自主学习”使得医疗人工智能（以下简称：医疗 AI）在临床应用上蕴藏着巨大风险。医疗 AI 诊断失误以及手术损害等不良事件的发生引发理论界和实务界对医疗 AI 的法律地位、医疗损害的责任承担等法律问题展开激烈争议。此外，医疗 AI 的“自主学习”离不开巨量医疗大数据的喂投，涉及医疗数据的保护和利用，但我国目前对医疗大数据的保护和利用等还未有明确的法律法律规范。基于此，笔者在归纳和提炼医疗 AI 在临床应用中所引发的法律问题基础上，重点分析医疗 AI 的法律地位，探讨其引发医疗损害时的法律责任，明确医疗 AI 背景下的医疗信息的保护和利用的边界，为我国医疗 AI 的进展与完善提供建议。一、医疗 AI 临床应用的现状（一）医疗 AI 诊断目前，医疗 AI 在医学诊疗、治疗、护理以及健康管理等环节均已实现临床应用。利用 AI 影像辅助诊断，可以帮助医生提高癌症或心脏疾病的诊断准确率。日本的 CAD（电脑辅助诊断）系统，通过胸部 CT 照片分析，能以较高的准确率检查出肺结核等疾病。在日本 2024 年举办的一次转移性...
