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涉及人工智能的医疗错误增加了医院的责任

人工智能正逐步在医疗健康领域中确立其地位，用于支持诊断、治疗计划以及与患者的沟通。医院已经在使用基于该技术的系统来改善某些癌症的早期检测、优化病床管理，甚至简化行政任务。然而，其采用也引入了一种新的风险类型：与使用人工智能相关的医疗错误。

医疗错误是指患者因治疗过程中而非疾病本身遭受无意的伤害。传统上，这些错误主要归因于人为因素，如知识缺陷或协调失误。随着人工智能的集成，当这些系统生成的结果（不正确或不完整）被应用于医疗护理时，也可能导致错误。例如，图像分析模型可能错误解读医学影像，从而延误重要诊断。同样，某些工具可能对特定人群的症状评估不足，从而负面影响医疗决策。

这些错误可能对医院产生严重后果。它们通常会导致患者信任度下降，一旦公开，还可能损害医院的声誉。在美国，每年有近17,000起医疗过失投诉，赔偿金额高达数十亿美元。虽然现有关于公众对人工智能反应的研究尚未直接研究涉及该技术的错误的反应，但某些研究表明，人们对其在医疗实践中的使用往往持负面态度。

一项近期研究通过两项实验探讨了这些反应。第一项实验考察了公众在错误源自医生、人工智能或两者时，如何看待医院的责任。参与者阅读了一个虚构情境：一个最初被判断为正常的诊断解释后来被证明是错误的，导致治疗延误并给患者带来并发症。结果显示，当错误涉及人工智能时，尤其是人工智能单独行动时，参与者更倾向于将责任归咎于医院，并更可能考虑提起投诉或法律诉讼。而当医生积极与工具合作时，公众对医院的负面反应会减少。

第二项研究进一步探讨了这一问题，通过改变医生与人工智能之间的合作类型。参与者面对五种情境：完全由人工智能做出的决定、完全由医生做出的决定，或两者合作做出的决定，且人类参与程度不同。结果证实，当初始决定完全依赖人工智能时，公众的负面反应最强烈。然而，当医生不仅检查工具标记的区域，还全面审查所有图像，并将信息整合到自身判断中时，公众的反应与完全由人类做出的决定相似。

这些结果揭示，公众的感知更多取决于技术如何被整合到医疗护理中，而非技术本身。因此，医院可以利用这一发现，强调医生与技术工具之间的密切合作。当医护人员的参与可见且深入时，例如医生审查所有数据而非仅依赖工具生成的结果时，患者似乎会对决策给予更多信任。

这种方法可以帮助医疗机构在保持患者对医疗专业知识信任的同时，充分利用人工智能带来的优势。

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Références et sources

À propos de cette étude

DOI : https://doi.org/10.1038/s44482-026-00021-x

Titre : Public reactions to hospitals after adverse events involving AI

Revue : npj Digital Public Health

Éditeur : Springer Science and Business Media LLC

Auteurs : Jungmin Choi; Yeun Joon Kim; Pengzhao Lyu; Yingyue Luna Luan; Soo Min Toh