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醫療人工智慧相關錯誤增加醫院的責任

人工智慧逐漸在醫療領域中確立其地位，用於輔助診斷、治療規劃以及與患者的溝通。醫院已經在使用基於這項技術的系統，以改善某些癌症的早期檢測、優化病床管理，甚至簡化行政任務。然而，其採用也引入了一種新型風險：與使用人工智慧相關的醫療錯誤。

醫療錯誤是指患者因醫療照護而遭受非故意的傷害，而非因疾病本身造成。傳統上，這些錯誤主要歸因於人為因素，例如知識不足或協調失靈。隨著人工智慧的整合，當這些系統產生的結果（不正確或不完整）被應用於醫療照護時，也可能發生錯誤。例如，一個影像分析模型可能錯誤解讀醫學影像，導致重要診斷延遲。同樣，某些工具可能對特定人口群體的症狀輕視，從而負面影響醫療決策。

這些錯誤可能對醫院造成嚴重後果。它們往往導致患者信任度下降，一旦公開，還可能損害醫院的聲譽。在美國，每年有近17,000起醫療過失申訴，賠償金額高達數十億美元。雖然現有關於公眾對人工智慧反應的研究尚未直接探討涉及這項技術的錯誤反應，但某些研究表明，人們對其在醫療實踐中的使用通常持負面態度。

一項近期研究通過兩項實驗探討了這些反應。第一項實驗考察了公眾在醫療錯誤源自醫生、人工智慧或兩者時，對醫院責任的看法。參與者閱讀了一個虛構情境：一個最初被判定為正常的診斷解讀後來被證明是錯誤的，導致治療延遲和患者並發症。結果顯示，當錯誤涉及人工智慧時，尤其是人工智慧單獨行動時，參與者更傾向於將責任歸咎於醫院，並更可能考慮提出申訴或提起法律訴訟。相反，當醫生積極與工具合作時，對醫院的負面反應會減少。

第二項研究進一步探討了這一問題，通過改變醫生與人工智慧之間的合作類型。參與者面對五種情境：由人工智慧單獨做出的決策、僅由醫生做出的決策，或兩者合作做出的決策，且人類參與程度不同。結果證實，當初始決策完全依賴人工智慧時，公眾的負面反應最為強烈。然而，當醫生不僅檢查工具標記的區域，還全面審查所有影像，並將這些資訊整合到自身判斷中時，公眾的反應與純人類決策時的反應相當。

這些結果揭示，公眾的認知與其說取決於技術本身，不如說取決於其在醫療中的整合方式。因此，醫院可以利用這一發現，強調醫生與技術工具之間的緊密合作。患者似乎在醫療專業人員的參與明顯且深入時（例如醫生審查所有數據而非僅依賴工具產生的結果），對決策的信任度更高。

這種方法可以幫助醫療機構在享受人工智慧帶來的優勢的同時，保持患者對醫療專業的信任。

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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