實踐背景
隨著醫(yī)療人工智能技術的快速發(fā)展，其在醫(yī)療領域的應用日益廣泛，在提高診療效率、精準度和可及性等方面發(fā)揮了重要作用。然而，隨之而來的侵權問題、倫理挑戰(zhàn)和法律困境也日益凸顯。為推進醫(yī)療人工智能侵權責任認定問題的研究，實踐隊深入學習習近平總書記系列重要講話及重要回信精神，積極踐行共青團員的優(yōu)良傳統(tǒng)。在此基礎上，實踐隊成立臨時團支部，明確分工，李紫瑤擔任臨時團支部書記，統(tǒng)籌全局；李靜珊擔任組織委員，負責組織協(xié)調(diào)；胡文卿擔任宣傳委員，主抓宣傳工作。這為實踐隊的順利推進筑牢了組織根基，注入了強大動力。
線下實踐
    在2025年1月9日至1月31日期間，“智醫(yī)引領，律定責明”——醫(yī)療人工智能侵權責任問題研究實踐隊先后進行了實地考察、專家訪談和文獻研究等實踐活動，共完成個人實踐28次，覆蓋湖北、河南、江蘇等多個省份，被采訪人員包含醫(yī)學、法學專家等領域?qū)�業(yè)人才；完成集體實踐共12次，成就33篇實踐日志，收集954份線上問卷，對調(diào)研人員對人工智能的了解與各地區(qū)分布等做出較為詳盡的分析；對每一次實踐內(nèi)容進行了深入的了解與分析，深入了解醫(yī)療人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀、法律挑戰(zhàn)及應對策略，以期為構建更加科學、合理的相關法律體系貢獻青年的力量。
01走訪醫(yī)院，實地觀察技術應用
1.武漢大學中南醫(yī)院
2025年1月11日，實踐隊員們在武漢大學中南醫(yī)院訪談了婦產(chǎn)科教研室教學主任劉文慧。劉主任指出，醫(yī)院對新技術的引入不僅依賴于市場調(diào)研和設備評估，還需要加強培訓和后續(xù)的技術支持，這樣才能確保醫(yī)療人工智能真正為患者帶來福祉，而不是成為潛在的風險。
2.襄陽市中心醫(yī)院
1月17日，在襄陽市中心醫(yī)院通過與醫(yī)院副主任劉東操的訪談，實踐隊得知該醫(yī)院已較大規(guī)模地引入了醫(yī)療人工智能設備，并積累了豐富的經(jīng)驗。劉主任強調(diào)，在醫(yī)療人工智能的使用過程中，醫(yī)務人員始終發(fā)揮著監(jiān)督和執(zhí)行的主體作用，這是避免侵權問題發(fā)生的關鍵。
實踐隊隊員訪談劉東操主任圖片
3.福建醫(yī)科大學附屬協(xié)和醫(yī)院
同一時間，在福建醫(yī)科大學附屬協(xié)和醫(yī)院進行實踐活動的實踐隊員們在與醫(yī)院副主任醫(yī)師林賢超的交談中，了解到了該醫(yī)院已經(jīng)引進了多臺內(nèi)窺鏡手術器械控制系統(tǒng)、骨科手術臺等先進設備，廣泛應用于外科腔內(nèi)手術、骨科手術等多個領域。林醫(yī)生提到，醫(yī)院在引入設備前會進行充分的調(diào)研和報批，操作醫(yī)生也需參加專業(yè)培訓并取得資格證書。此外，醫(yī)院還建立了嚴格的準入制度與評估機制，以確保手術的安全性與有效性。
實踐隊隊員訪談林賢超醫(yī)生照片
4.無錫市人民醫(yī)院
1月21日，在無錫市人民醫(yī)院，實踐隊分別采訪了肝膽外科主治醫(yī)師喬謙和手術室護士長朱天嬋，深入了解了手術機器人在臨床中的應用以及可能引發(fā)的醫(yī)療責任問題。主治醫(yī)師喬謙介紹，手術機器人在肝葉切除、膽道修復等高精度手術中發(fā)揮了重要作用，顯著提高了手術效率和安全性。然而，手術機器人的使用也帶來了法律責任歸屬不明確等問題。
實踐隊隊員與喬謙醫(yī)生、朱天嬋護士長合影
5.其他基層醫(yī)院
此外，實踐隊在1月22日至1月30日期間還走訪了湯陰縣人民醫(yī)院、上海市閔行區(qū)精神衛(wèi)生中心、浙江大學第四附屬醫(yī)院、湖南省衡南縣第四人民醫(yī)院、南昌健源康復醫(yī)院等多家醫(yī)療機構，深入了解了基層醫(yī)院在醫(yī)療人工智能引入和應用過程中的現(xiàn)狀、問題與期望，以及醫(yī)療人工智能在輔助診斷、心理治療等方面的應用現(xiàn)狀和挑戰(zhàn)。
02訪談法學專家，深入了解法律困境
1.侵權法專家寧園
1月9日至11日，在武漢大學法學院，實踐隊有幸訪談了多位法學專家，深入了解了醫(yī)療人工智能引發(fā)的法律困境。侵權法專家寧園指出，盡管目前無需構建全新的歸責原則，但應持續(xù)關注技術發(fā)展對歸責原則的潛在影響。在責任主體界定方面，不真正連帶責任的設置為解決醫(yī)療人工智能侵權糾紛提供了有效思路。此外，寧老師還強調(diào)了專業(yè)鑒定機構在因果關系認定中的重要作用，以及多因一果模式的普遍性。
2.刑法專家陳金林
刑法專家陳金林圍繞醫(yī)療人工智能的刑法問題進行了深入剖析。他提到，醫(yī)療人工智能的特殊性質(zhì)給傳統(tǒng)刑法主體理論帶來了挑戰(zhàn)，需要我們突破傳統(tǒng)思維定式，探索創(chuàng)新的法律解釋路徑。在行為類型分析方面，陳老師指出數(shù)據(jù)篡改、算法操縱等潛在犯罪形式的存在，要求刑法及時回應并完善罪名體系和量刑標準。
實踐隊隊員與陳金林老師合影
3.侵權法專家李承亮
侵權法專家李承亮則從法律主體認定的角度探討了醫(yī)療人工智能的困境。他指出，醫(yī)療人工智能的非主體卻能實施類人行為的特性打破了傳統(tǒng)法律責任認定的模式。在責任界定問題上，李老師依據(jù)民法典相關條款分析了醫(yī)療人員和相關方的責任范疇變化，并揭示了醫(yī)療人工智能產(chǎn)品責任的無過錯歸責原則與醫(yī)療實踐結(jié)合的復雜性。
實踐隊隊員與李承亮老師合影
03調(diào)研公司法務，探討侵權責任分配
1月14日在國藥集團湖北省醫(yī)療器械有限公司，實踐隊與公司法務何姍進行了深入交流。她指出，醫(yī)療人工智能侵權責任的分配復雜且主體多元，涉及生產(chǎn)商、供應商、中間商、醫(yī)療機構、醫(yī)務人員以及人工智能的生產(chǎn)者、研發(fā)者和設計者等多個方面。目前尚無專門針對醫(yī)療人工智能侵權的明確規(guī)定，因此處理此類問題時往往缺乏明確的法律依據(jù)。針對這一問題，何姍提出了完善相關法律制度、加強技術和倫理規(guī)范建設以及建立多元化的賠償機制等應對策略。她特別強調(diào)，應加快構建醫(yī)療人工智能技術標準體系，明確產(chǎn)品的研發(fā)、生產(chǎn)、使用等環(huán)節(jié)的技術標準，以提高產(chǎn)品質(zhì)量并減少侵權風險。
實踐隊隊員與何珊女士合影
04訪談法院法官，了解司法視角
1.洪山區(qū)人民法院
1月15日實踐隊來到了洪山區(qū)人民法院，訪談資深法官張嬋和李慧。兩位法官一致認為，人工智能不能作為自然人意義上的主體，在責任分配方面需根據(jù)醫(yī)院與技術提供方的合作模式來確定。她們指出，醫(yī)療損害責任糾紛中人工智能的應用幅度是關鍵因素，而“技術黑箱”現(xiàn)象使得AI的算法難以控制，給因果關系的認定帶來了巨大挑戰(zhàn)。兩位法官還分享了她們在處理醫(yī)療人工智能侵權責任案件時的經(jīng)驗和思考，強調(diào)盡管目前人工智能技術仍處于初級階段，但現(xiàn)行的司法實踐問題可以通過傳統(tǒng)侵權責任方面的法律來解決。然而，隨著技術的不斷發(fā)展，未來可能需要借助技術手段來輔助法律判斷，如算法透明化、可解釋性研究等。
實踐隊隊員與李慧法官、張嬋法官合影
2.溫縣人民法院與宣恩縣人民法院
在河南省溫縣人民法院、邵陽市中級人民法院和湖北省宣恩縣人民法院的實踐中，實踐隊得知受訪法院尚未受理過醫(yī)療人工智能侵權案件，這反映出醫(yī)療人工智能尚未廣泛普及，相關法律糾紛未進入司法領域。同時，實踐隊與受訪法院也探討了責任主體界定模糊、因果關系認定困難等法律挑戰(zhàn)，并提出了構建侵權責任認定框架等建議。
線上實踐
對954份關于醫(yī)療人工智能的問卷調(diào)查結(jié)果進行全面而深入的分析顯示，有202例調(diào)查對象或其家人曾使用過醫(yī)療人工智能，占比為21.2%。其中，55.9%的使用經(jīng)歷來自外科手術，30.7%來自內(nèi)科介入手術，其余則來自其他手術或非手術（互聯(lián)網(wǎng)診斷AI）場景。反映了我國醫(yī)療行業(yè)外科手術中醫(yī)療人工智能應用的普遍性。根據(jù)調(diào)查結(jié)果，年齡是影響醫(yī)療人工智能使用經(jīng)歷的重要因素，相關系數(shù)0.142表示年齡與是否使用過醫(yī)療人工智能總體上正相關關系，年齡越大的群體越有可能使用過醫(yī)療人工智能。
1.使用領域
在具體使用領域上，醫(yī)療人工智能在輔助開展手術、疾病診斷和治療方案推薦等領域的使用率分別為20.54%、26.74%和20.54%，而在康復治療和其他領域的使用率相對較低，分別為15.12%和8.53%。
2.使用體驗
在使用體驗方面，使用者滿意率為80.7%。163例使用者滿意主要因為“手術效果好，恢復快”（3.07分，滿分5分）和“操作過程精準，減少創(chuàng)傷口”（2.73分），均與手術過程和術后效果直接相關，可見醫(yī)療人工智能是否能對手術過程和術后效果產(chǎn)生積極助益，是讓使用者感到滿意的關鍵所在。而39位使用者不滿意的原因主要是“費用過高”（3.89分）和“手術效果未達預期”（3.44分）這表明經(jīng)濟負擔和治療效果是影響患者滿意度的關鍵因素。另外，調(diào)查結(jié)果也顯示調(diào)查對象中近兩成使用者雖有知情權卻無法自主決定使用程度，10.4%的使用者未被醫(yī)生告知風險。
3.技術認知
在技術認知方面，使用者對醫(yī)療人工智能的主要改進需求集中在提高設備穩(wěn)定性和可靠性以及加強數(shù)據(jù)隱私保護上。在政策需求上，大多數(shù)的調(diào)查對象支持通過立法來完善醫(yī)療人工智能領域的相關規(guī)范。
4.責任認定
在責任認定方面，71%的調(diào)查對象認為醫(yī)療人工智能造成患者損害時應視情況而定，綜合多種因素判斷是否擔責；63%的調(diào)查對象認為應構建專門的責任體系。大部分法學從業(yè)者呼吁深入研究醫(yī)療人工智能技術與法律，提升專業(yè)能力，以平衡患者權益保護和技術創(chuàng)新發(fā)展。
實踐總結(jié)
1.面臨困境
法律主體認定難題：醫(yī)療人工智能的非主體特性給傳統(tǒng)法律責任認定模式帶來挑戰(zhàn)，其類人行為導致責任主體界定模糊。
歸責原則適用爭議：盡管目前無需構建全新的歸責原則，但醫(yī)療人工智能的特殊性質(zhì)對歸責原則產(chǎn)生了潛在影響，如何適用現(xiàn)有歸責原則存在爭議。
因果關系認定困難：醫(yī)療人工智能引發(fā)的侵權案件中，因果關系的認定面臨巨大挑戰(zhàn)，尤其是“技術黑箱”現(xiàn)象導致算法難以控制。
侵權責任分配復雜：醫(yī)療人工智能侵權責任的分配涉及生產(chǎn)商、供應商、醫(yī)療機構、醫(yī)務人員等多個主體，缺乏明確的法律規(guī)定，導致責任分配復雜。
2.相關建議
對于法律主體認定難題，應明確醫(yī)療人工智能在法律框架中的定位，據(jù)此確定相應的法律責任同時可以探索建立多方責任分擔機制。根據(jù)具體情況，明確醫(yī)療機構、醫(yī)務人員、軟件開發(fā)者、設備制造商等各方的責任比例。
針對歸責原則適用爭議，應在現(xiàn)有法律框架內(nèi)，靈活應用過錯責任、無過錯責任等歸責原則，根據(jù)醫(yī)療人工智能的具體應用場景和損害后果進行具體分析；也要持續(xù)關注醫(yī)療人工智能技術的發(fā)展對歸責原則產(chǎn)生的潛在影響，必要時可適時調(diào)整法律條款以適應技術變化。
解決因果關系認定困難應推動醫(yī)療人工智能算法的透明化、可解釋性研究，以減少“技術黑箱”對因果關系認定的影響；引入具備相關技術和法律知識的專業(yè)鑒定機構，對因果關系進行科學、公正的認定；遵循減輕受害人舉證負擔的原則，合理分配舉證責任。對于智能化程度高的醫(yī)療人工智能工具，可以考慮倒置舉證責任，要求技術提供方證明自身無過錯或損害與己無關。
面對侵權責任分配復雜問題實踐隊建議細化法律規(guī)定，在相關法律法規(guī)中細化醫(yī)療人工智能侵權責任的規(guī)定，明確生產(chǎn)商、供應商、醫(yī)療機構、醫(yī)務人員等主體的具體責任范圍和承擔方式；加強司法機關與衛(wèi)生健康部門、市場監(jiān)管部門等相關部門的協(xié)作，形成處理合力，共同應對醫(yī)療人工智能侵權責任分配復雜的問題；鼓勵醫(yī)療人工智能行業(yè)建立自律機制，制定行業(yè)標準和技術規(guī)范，提高產(chǎn)品質(zhì)量和服務水平，降低侵權責任風險。
3.實踐感想
在實踐過程中我們也深刻認識到醫(yī)療人工智能技術雖提高了診療效率，卻也帶來了侵權、倫理和法律問題。目前，針對醫(yī)療人工智能侵權的法律規(guī)定尚不完善，需加快完善。此外，跨學科合作至關重要，需法學、醫(yī)學、工程學等專家共同應對挑戰(zhàn)。同時，必須尊重和保護患者權益，加強告知義務和隱私保護措施。未來實踐隊將持續(xù)關注法律體系動態(tài)、患者權益保護，為構建科學法律體系、公平醫(yī)療環(huán)境貢獻力量。