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在医疗领域，AI技术的迅猛发展正在引领一场前所未有的变革，数据驱动的决策支持系统逐渐成为提升诊疗效率与精准度的关键力量。然而，随着AI在医疗，特别是在心理服务这一复杂且敏感的领域的应用，一系列挑战也随之浮现。

在医疗领域，AI主要扮演辅助工具角色，无法全面替代医生的专业诊疗与服务。在使用智能系统时，确保其反馈信息的准确性是保障患者安全的关键。值得肯定的是，一些专业AI心理服务工具的问世，为改善医疗资源供需不平衡、医院接诊压力大等问题提供了新解法。这得益于医疗机构在日常运营中积累了大量临床数据，为AI工具的研发提供了坚实基础。

然而，在关注社会效益的同时，我们还应深入探讨其背后的技术与伦理问题。与手术机器人等AI工具相比，AI心理服务的使用人群更为广泛，涵盖了从有轻微情绪问题到患严重精神疾病的各类人群。随着用户人数增多，如何妥善处理这些庞大的数据，确保数据的安全、隐私与合规性，成为亟待解决的问题。数据伦理与算法伦理这两大核心挑战，共同构成了医疗AI领域不可忽视的议题。

数据伦理贯穿于数据从收集、存储、处理到应用的每一个环节，其核心在于确保数据的代表性、全面性和无偏性，即避免数据偏见，这是服务准确性与可靠性的根本保障。然而，现实情况往往复杂多变，即便样本规模庞大，数据偏见仍是一个难以彻底消除的问题。此外，随着技术的不断进步，数据的安全性、隐私保护以及使用者的知情同意权也应该引起高度重视。对此，我们期待研发与管理团队建立严格的数据管理机制，确保每位数据提供者的权益得到充分尊重与保护，这是各个利益相关方不可回避的责任。

算法伦理聚焦于算法设计、实施及其结果的公正性、透明度和可解释性。在医疗AI领域，算法不仅关乎诊疗的准确性、治疗的有效性，更直接影响患者的预后。我们必须高度警惕算法可能带来的偏见与不公平结果，同时正视算法的不确定性及其难以解释性所带来的决策风险。研发与管理团队也需要不断探索更加公正、透明且易于解释的算法设计，推动技术健康发展。

在医疗实践中应用AI技术，其过程与结果可能都存在不确定性，而医患之间的有效沟通机制则是应对这种不确定性的重要途径。

AI技术的参与虽然改变了传统的医患互动模式，但并未削弱医患沟通的重要性，相反，它还在促进医患沟通、提升服务质量方面具有一定潜力。AI工具能鼓励患者积极参与治疗过程，及时获取并响应其反馈。借此，医生能更准确地了解病情变化与治疗效果，做出更具个性化的治疗决策。这种基于患者反馈的迭代升级模式，不仅有助于提升AI心理服务的准确性和有效性，还能让AI工具成为医患关系的新纽带。

但在此过程中，我们必须严格遵守相关法律法规与伦理准则，确保在收集、处理和使用患者数据之前，已经获得了他们的知情同意，并详细告知数据使用的目的、范围及可能的风险。这是维护患者权益、保障技术健康发展的基本前提。

诚然，我坚信开发者在产品的研发与调试阶段会不遗余力地扩大数据集规模，并力求构建一个最优化的模型，但是，必须正视的是，任何技术产品都难以达到绝对的完美无瑕。因此，持续强化系统的强健性，不断提升准确性，并密切关注及纠正可能存在的偏见，是医疗AI领域持续发展的关键所在。对此，医疗机构应建立完善的伦理审查机制，对AI心理服务工具的研发、应用及后续改进进行全程监督。

同时，社会各界还需共同努力，持续关注AI在医疗领域可能带来的长远影响，通过积极推动制定完善的法律法规、伦理准则及行业规范，确保技术的发展始终服务于人类福祉。唯有如此，AI心理服务方能稳健前行，实现技术与人文的和谐共融。

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文：北京大学医学人文学院医学伦理与法律学系长聘副教授 陈海丹

整理：健康报记者 孙艺

编辑：魏婉笛 李诗尧

校对：杨真宇

审核：秦明睿 徐秉楠

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