第264章(2/2)
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- 全球合作与交流加强:AI 技术的全球性挑战需国际间加强合作,各国在技术研发、应用推广、伦理法规制定等方面开展交流与协作,共同推动 AI 技术进步,促进其在全球范围内的合理应用和健康发展.
人工智能在医疗领域的应用存在一定风险,主要体现在以下几方面:
数据隐私与安全风险
在数据收集、存储和传输过程中,若保护不当,患者的个人健康信息容易被泄露、篡改或滥用,如医疗机构的网络系统遭黑客攻击,导致大量患者数据外泄,进而侵犯患者隐私.
诊断准确性与可靠性风险
尽管人工智能在疾病诊断方面表现出色,但仍可能出现误诊或漏诊。一方面,其模型的准确性取决于数据质量和算法的优劣,若数据存在偏差或算法不完善,会影响诊断结果;另一方面,对于复杂、罕见病或病情不典型的患者,人工智能可能难以做出准确判断,导致延误治疗.
医疗责任归属风险
当人工智能参与医疗决策并导致不良后果时,责任界定困难。目前相关法律不完善,不清楚责任应由开发者、使用者(医疗机构或医生)还是其他相关方承担,易引发法律纠纷和问责难题.
算法偏见与公平性风险
算法可能存在偏见,若训练数据不具有代表性或存在偏差,会导致人工智能对不同种族、性别、年龄等群体做出不公平的诊断或治疗建议,影响医疗资源的合理分配和患者的权益.
医生过度依赖风险
医生可能会过度依赖人工智能的建议,而忽略自身专业判断和对患者个体情况的综合考虑,削弱医生的临床思维和决策能力,甚至当机器建议不合理时,也盲目遵循,影响医疗质量.
技术故障与系统稳定性风险
如软件漏洞、硬件故障、网络中断等技术问题,可能导致人工智能系统无法正常工作或出现错误,尤其在远程医疗、手术导航等对实时性和稳定性要求高的场景中,技术故障可能引发严重后果.