【医院管理】新质生产力视角下的医疗风险和应对策略

★ 作者简介：吴集龙 广东省东莞市妇幼保健院助理研究员

新质生产力在医疗领域推动高质量发展，强调技术创新和管理模式变革。尽管带来积极变革，但也可能引发技术故障、数据隐私泄露、伦理和法律争议等风险。应对策略包括加强技术监管、强化数据保护、遵守伦理标准、患者期望管理、明确责任划分等。这些措施旨在提升医疗服务效率与安全，保障患者权益，推动医疗行业的可持续发展。

一、新质生产力的概述和应用

《中华人民共和国基本医疗卫生与健康促进法》第49条规定，"国家推进全民健康信息化，推动健康医疗大数据、人工智能等的应用发展"，这是国家层面以法律形式对人工智能等新质生产力在医疗健康领域的应用发展作出引导规范。新质生产力正成为新时期推动医疗卫生事业高质量发展的重要着力点，为医疗带来广阔前景。新质生产力具有高科技、高效能等特征，符合新发展理念的先进生产力质态。在医疗健康领域，不仅仅是技术和设备在更新换代，医院管理和服务模式也在不断创新，主要体现在以下方面：临床诊疗技术的创新，包括基于大语言环境的智能诊疗模型、可穿戴健康监测设备以及自动预约系统等智能设备，辅助病理诊断、影像分析等智能辅助应用取得了明显成效；服务模式的创新，在急诊急救、多学科融合、全链条服务、医防协同等方面推陈出新；智慧医疗、精准医疗、手术机器人、远程医疗等应用提升了服务质量；大力推动云计算、大数据、物联网、5G等新一代信息技术与医疗服务深度融合。

在新质生产力的视角下，医务人员需要应对技术驱动的医疗变革，包括数据驱动的医疗决策、高级技术操作、跨学科协作、创新思维、伦理与法律遵守以及持续评估与优化，这要求医务人员具备高度的技术适应能力、数据处理能力和伦理意识，并能够在快速变化的医疗环境中有效工作。通过提升这些技能，医务人员能够更好地利用新技术提高医疗服务的效率和质量，同时保障患者的安全和权益。

二、新质生产力可能引发的医疗风险

新质生产力在医疗领域的应用虽然带来了许多积极的变革，但也可能会引发新的医疗风险，包括技术故障与误诊、数据衍生问题、伦理与法律争议、医患沟通问题、责任划分与赔偿等。

（一）技术故障与误诊

1.设备故障

智能医疗设备或机器人手术系统的故障可能导致治疗失败或不必要的风险。例如，医疗机器人出现故障可能会影响手术结果，进而引发医疗安全不良事件。国外已有相关案例，医生使用达芬奇手术机器人进行手术治疗，术中发生机械臂故障致患者死亡。

2.系统崩溃

电子健康记录（HER）系统的崩溃或数据丢失可能导致重要信息无法获取，从而影响临床决策，影响诊疗顺利进行，产生医疗安全不良事件。例如，医疗AI的发展依赖于移动设备及无线传感仪等智能终端的应用，而这些智能终端需要稳定和可靠的网络环境作为支撑，网络环境异常将会导致智能沟通中断。

3.AI误诊

基于人工智能的诊断工具可能存在误诊或漏诊的风险。AI系统如果训练数据不完整或存在偏见，可能会导致错误的诊断结果。医生在诊疗过程中应综合AI建议与自己的专业判断，尤其是罕见病或复杂病例，AI作为辅助工具，而非完全替代，减少误诊风险。

（二）数据衍生问题

1.算法偏见

缺乏算法透明度和可解释性可能导致患者或医生对AI系统的决策过程产生疑虑。如接受能力较差的老年人、文化程度较低的群体等，容易在繁杂的信息流转中被边缘化，其医疗诉求、健康状况等信息游离在人工智能医疗之外。对人工智能技术接纳度低、较少普及智慧医疗的科室，其产生的诊疗数据不会被算法正确收集和处理，忽视弱势群体将会加剧技术方面的不平等。

2.数据隐私

《中华人民共和国个人信息保护法》第28条明确了医疗健康信息是"敏感个人信息"。 患者医疗健康信息的泄露或未经授权的访问可能导致隐私侵犯。网络攻击或数据盗窃可能影响电子健康记录系统的安全，导致敏感数据被非法访问或篡改。人工智能医疗数据存储的病历信息、不良反应报告、临床诊疗方案等各类医疗健康信息，一旦发生泄露或被非法使用，容易导致自然人的人格尊严受到侵害或者人身、财产安全受到危害，医疗机构需要处理数据泄露引发的法律纠纷和信誉损失。

3.数据集异常

医疗健康数据在采集、使用、处理等各个环节都存在着一定程度的安全风险。例如，在数据采集环节过度收集自然人信息、屏蔽或限缩自然人知情同意的权利；在数据处理环节的"数据脱敏"不到位，导致患者的医疗健康信息泄露等，患者数据的不准确或不完整可能影响患者权益保障，进而引发医疗纠纷。

（三）伦理与法律争议

1.伦理诉求

患者和智能健康产品消费者更侧重自身健康医疗数据和隐私的保护，他们追求医疗AI技术的可及性和平等性；AI企业更关注技术创新的营利性；医务人员更注重医疗AI作为辅助工具以降低自身工作负荷的功能；卫生部门期望借助AI智能为社会提供更好的医疗卫生保障，实现医疗普惠。

2.法律合规

医疗机构在使用新技术时需遵守相关法律法规，如禁止类技术和限制类技术要进行备案，所有新技术均要进行伦理审查，不符合合规要求的，可能引发法律纠纷。

（四）医患沟通与期望管理

1.医患沟通

在使用新技术或实验性治疗时，如果医务人员未充分告知患者相关风险和不确定性，可能引发知情同意争议。医务人员与患者在技术使用中的沟通不畅可能导致误解和不信任，进而引发纠纷。

2.期望管理

患者可能对新技术的效果有过高期望。如果实际效果未能达到预期，可能导致患者不满和纠纷。

（五）责任划分与赔偿

1.责任划分

新质生产力涉及多方（如技术开发者、运营者、供应商、医护人员、医疗机构等）的合作，责任划分复杂，容易引发法律纠纷。在出现医疗纠纷时，确定是技术开发者、运营者、供应商、医疗机构还是医务人员的责任可能存在争议。

2.赔偿标准

因新技术引发的医疗纠纷，涉及原因力大小和赔偿标准的问题，如因技术故障或数据泄露带来的损害等，目前暂无相关法律法规明确规定，同时有必要建立医疗AI侵权赔偿分担机制。

三、新质生产力的医疗安全应对策略

面对未来高度集成的智能医疗系统，医务人员需要具备高级的数据分析与处理能力、智能技术操作与系统集成技能、伦理与法律知识、跨学科协作能力、创新与解决问题的能力、患者管理与体验优化技能，以及伦理决策与社会责任意识。提升新质生产力的应对技能，将帮助医务人员有效应对技术革命带来的挑战，实现更高效、更精准的医疗服务，同时保障患者的安全和权益。

（一）加强技术监管

在新技术投入使用前，进行充分的临床验证，确保其安全性和有效性。定期对设备和系统进行性能评估和升级，确保技术运行正常，减少故障率。建立技术故障的实时报告和跟踪机制，及时发现和处理潜在问题。实施持续的数据监控和分析，以识别和解决可能影响诊疗质量的技术问题。

（二）强化数据保护

使用强加密技术保护患者的电子健康记录（EHR）和其他敏感数据。实施严格的访问控制，确保只有授权人员可以访问和操作患者数据，且全程留痕，具备可追溯性。提供清晰的隐私政策和患者知情同意书，告知患者其数据的使用方式和保护措施。遵守相关数据保护法规，确保数据处置和权益分配合规。

（三）遵守伦理标准

让患者和医生理解AI系统的决策过程，阐明算法决策的透明解释机制。对新技术和AI算法进行伦理审查，确保其应用符合伦理标准，并确保公平性。在使用新技术或实验性治疗前，全面告知患者相关风险、效益和不确定性。培训医务人员提升沟通技能，确保患者充分理解医疗选择和决策。建立定期的医患沟通机制，及时回答患者的问题和关切，增加信任感。提供便捷的反馈渠道，让患者能够快速报告不满或提出建议。

（四）质量持续改进

建立和维护标准的质量管理体系，确保医疗服务的规范化和高效运作。实施持续改进计划，通过审计和反馈不断优化技术和服务流程。培训医务人员应对技术故障和医疗纠纷的应急响应技能，提升整体服务质量。

（五）患者期望管理

尽可能清晰地设定和管理患者对新技术的期望，避免过度宣传和误导。对患者进行教育培训，帮助他们理解新技术的真实效果和潜在风险。鼓励患者参与医疗决策过程，尊重患者的意愿和选择。

（六）明确责任划分

在技术采购和服务协议中明确各方的责任和义务，减少未来纠纷的可能。为新技术应用和医疗服务购买适当的保险，提供风险保障。定期咨询法律专家，确保医疗机构在技术应用和服务过程中符合相关法律法规。建立有效的争议处理机制，迅速解决医疗纠纷，减少对患者的负面影响。

总之，新质生产力正成为推动医疗行业发展的新引擎。新质生产力的出现，对于医疗健康产业而言，不仅意味着生产力、经济层面的变迁，还意味着生产关系、社会制度层面的深刻变革。以"新"提"质"、以"质"催"新"，走出一条生产要素投入少、资源配置效率高、资源环境成本低、经济社会效益好的新增长路径。通过技术创新，不仅能够提升医疗服务的质量和效率，还能够为患者提供更加精准和个性化的治疗方案。随着技术的不断进步和应用的不断深入，新质生产力将为医疗行业带来更加广阔的发展前景。

中国研究型医院学会医药法律专业委员会忠言法语微信公众号2025年第52期

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