当医疗 AI 成为侵权主角，法律如何 “接招”？

实践背景
随着医疗人工智能技术的快速发展，其在医疗领域的应用日益广泛，在提高诊疗效率、精准度和可及性等方面发挥了重要作用。然而，随之而来的侵权问题、伦理挑战和法律困境也日益凸显。为推进医疗人工智能侵权责任认定问题的研究，实践队深入学习习近平总书记系列重要讲话及重要回信精神，积极践行共青团员的优良传统。在此基础上，实践队成立临时团支部，明确分工，李紫瑶担任临时团支部书记，统筹全局；李静珊担任组织委员，负责组织协调；胡文卿担任宣传委员，主抓宣传工作。这为实践队的顺利推进筑牢了组织根基，注入了强大动力。
线下实践
    在2025年1月9日至1月31日期间，“智医引领，律定责明”——医疗人工智能侵权责任问题研究实践队先后进行了实地考察、专家访谈和文献研究等实践活动，共完成个人实践28次，覆盖湖北、河南、江苏等多个省份，被采访人员包含医学、法学专家等领域专业人才；完成集体实践共12次，成就33篇实践日志，收集954份线上问卷，对调研人员对人工智能的了解与各地区分布等做出较为详尽的分析；对每一次实践内容进行了深入的了解与分析，深入了解医疗人工智能的发展现状、法律挑战及应对策略，以期为构建更加科学、合理的相关法律体系贡献青年的力量。
01走访医院，实地观察技术应用
1.武汉大学中南医院
2025年1月11日，实践队员们在武汉大学中南医院访谈了妇产科教研室教学主任刘文慧。刘主任指出，医院对新技术的引入不仅依赖于市场调研和设备评估，还需要加强培训和后续的技术支持，这样才能确保医疗人工智能真正为患者带来福祉，而不是成为潜在的风险。
2.襄阳市中心医院
1月17日，在襄阳市中心医院通过与医院副主任刘东操的访谈，实践队得知该医院已较大规模地引入了医疗人工智能设备，并积累了丰富的经验。刘主任强调，在医疗人工智能的使用过程中，医务人员始终发挥着监督和执行的主体作用，这是避免侵权问题发生的关键。
实践队队员访谈刘东操主任图片
3.福建医科大学附属协和医院
同一时间，在福建医科大学附属协和医院进行实践活动的实践队员们在与医院副主任医师林贤超的交谈中，了解到了该医院已经引进了多台内窥镜手术器械控制系统、骨科手术台等先进设备，广泛应用于外科腔内手术、骨科手术等多个领域。林医生提到，医院在引入设备前会进行充分的调研和报批，操作医生也需参加专业培训并取得资格证书。此外，医院还建立了严格的准入制度与评估机制，以确保手术的安全性与有效性。
实践队队员访谈林贤超医生照片
4.无锡市人民医院
1月21日，在无锡市人民医院，实践队分别采访了肝胆外科主治医师乔谦和手术室护士长朱天婵，深入了解了手术机器人在临床中的应用以及可能引发的医疗责任问题。主治医师乔谦介绍，手术机器人在肝叶切除、胆道修复等高精度手术中发挥了重要作用，显著提高了手术效率和安全性。然而，手术机器人的使用也带来了法律责任归属不明确等问题。
实践队队员与乔谦医生、朱天婵护士长合影
5.其他基层医院
此外，实践队在1月22日至1月30日期间还走访了汤阴县人民医院、上海市闵行区精神卫生中心、浙江大学第四附属医院、湖南省衡南县第四人民医院、南昌健源康复医院等多家医疗机构，深入了解了基层医院在医疗人工智能引入和应用过程中的现状、问题与期望，以及医疗人工智能在辅助诊断、心理治疗等方面的应用现状和挑战。
02访谈法学专家，深入了解法律困境
1. 侵权法专家宁园
1月9日至11日，在武汉大学法学院，实践队有幸访谈了多位法学专家，深入了解了医疗人工智能引发的法律困境。侵权法专家宁园指出，尽管目前无需构建全新的归责原则，但应持续关注技术发展对归责原则的潜在影响。在责任主体界定方面，不真正连带责任的设置为解决医疗人工智能侵权纠纷提供了有效思路。此外，宁老师还强调了专业鉴定机构在因果关系认定中的重要作用，以及多因一果模式的普遍性。
2. 刑法专家陈金林
刑法专家陈金林围绕医疗人工智能的刑法问题进行了深入剖析。他提到，医疗人工智能的特殊性质给传统刑法主体理论带来了挑战，需要我们突破传统思维定式，探索创新的法律解释路径。在行为类型分析方面，陈老师指出数据篡改、算法操纵等潜在犯罪形式的存在，要求刑法及时回应并完善罪名体系和量刑标准。
实践队队员与陈金林老师合影
3. 侵权法专家李承亮
侵权法专家李承亮则从法律主体认定的角度探讨了医疗人工智能的困境。他指出，医疗人工智能的非主体却能实施类人行为的特性打破了传统法律责任认定的模式。在责任界定问题上，李老师依据民法典相关条款分析了医疗人员和相关方的责任范畴变化，并揭示了医疗人工智能产品责任的无过错归责原则与医疗实践结合的复杂性。
实践队队员与李承亮老师合影
03调研公司法务，探讨侵权责任分配
1月14日在国药集团湖北省医疗器械有限公司，实践队与公司法务何姗进行了深入交流。她指出，医疗人工智能侵权责任的分配复杂且主体多元，涉及生产商、供应商、中间商、医疗机构、医务人员以及人工智能的生产者、研发者和设计者等多个方面。目前尚无专门针对医疗人工智能侵权的明确规定，因此处理此类问题时往往缺乏明确的法律依据。针对这一问题，何姗提出了完善相关法律制度、加强技术和伦理规范建设以及建立多元化的赔偿机制等应对策略。她特别强调，应加快构建医疗人工智能技术标准体系，明确产品的研发、生产、使用等环节的技术标准，以提高产品质量并减少侵权风险。
实践队队员与何珊女士合影
04访谈法院法官，了解司法视角
1. 洪山区人民法院
1月15日实践队来到了洪山区人民法院，访谈资深法官张婵和李慧。两位法官一致认为，人工智能不能作为自然人意义上的主体，在责任分配方面需根据医院与技术提供方的合作模式来确定。她们指出，医疗损害责任纠纷中人工智能的应用幅度是关键因素，而“技术黑箱”现象使得AI的算法难以控制，给因果关系的认定带来了巨大挑战。两位法官还分享了她们在处理医疗人工智能侵权责任案件时的经验和思考，强调尽管目前人工智能技术仍处于初级阶段，但现行的司法实践问题可以通过传统侵权责任方面的法律来解决。然而，随着技术的不断发展，未来可能需要借助技术手段来辅助法律判断，如算法透明化、可解释性研究等。
实践队队员与李慧法官、张婵法官合影
2. 温县人民法院与宣恩县人民法院
在河南省温县人民法院、邵阳市中级人民法院和湖北省宣恩县人民法院的实践中，实践队得知受访法院尚未受理过医疗人工智能侵权案件，这反映出医疗人工智能尚未广泛普及，相关法律纠纷未进入司法领域。同时，实践队与受访法院也探讨了责任主体界定模糊、因果关系认定困难等法律挑战，并提出了构建侵权责任认定框架等建议。
线上实践
对954份关于医疗人工智能的问卷调查结果进行全面而深入的分析显示，有202例调查对象或其家人曾使用过医疗人工智能，占比为21.2%。其中，55.9%的使用经历来自外科手术，30.7%来自内科介入手术，其余则来自其他手术或非手术（互联网诊断AI）场景。反映了我国医疗行业外科手术中医疗人工智能应用的普遍性。根据调查结果，年龄是影响医疗人工智能使用经历的重要因素，相关系数0.142表示年龄与是否使用过医疗人工智能总体上正相关关系，年龄越大的群体越有可能使用过医疗人工智能。
1. 使用领域
在具体使用领域上，医疗人工智能在辅助开展手术、疾病诊断和治疗方案推荐等领域的使用率分别为20.54%、26.74%和20.54%，而在康复治疗和其他领域的使用率相对较低，分别为15.12%和8.53%。
2. 使用体验
在使用体验方面，使用者满意率为80.7%。163例使用者满意主要因为“手术效果好，恢复快”（3.07分，满分5分）和“操作过程精准，减少创伤口”（2.73分），均与手术过程和术后效果直接相关，可见医疗人工智能是否能对手术过程和术后效果产生积极助益，是让使用者感到满意的关键所在。而39位使用者不满意的原因主要是“费用过高”（3.89分）和“手术效果未达预期”（3.44分）这表明经济负担和治疗效果是影响患者满意度的关键因素。另外，调查结果也显示调查对象中近两成使用者虽有知情权却无法自主决定使用程度，10.4%的使用者未被医生告知风险。
3. 技术认知
在技术认知方面，使用者对医疗人工智能的主要改进需求集中在提高设备稳定性和可靠性以及加强数据隐私保护上。在政策需求上，大多数的调查对象支持通过立法来完善医疗人工智能领域的相关规范。
4. 责任认定
在责任认定方面，71%的调查对象认为医疗人工智能造成患者损害时应视情况而定，综合多种因素判断是否担责；63%的调查对象认为应构建专门的责任体系。大部分法学从业者呼吁深入研究医疗人工智能技术与法律，提升专业能力，以平衡患者权益保护和技术创新发展。
实践总结
1. 面临困境
法律主体认定难题：医疗人工智能的非主体特性给传统法律责任认定模式带来挑战，其类人行为导致责任主体界定模糊。
归责原则适用争议：尽管目前无需构建全新的归责原则，但医疗人工智能的特殊性质对归责原则产生了潜在影响，如何适用现有归责原则存在争议。
因果关系认定困难：医疗人工智能引发的侵权案件中，因果关系的认定面临巨大挑战，尤其是“技术黑箱”现象导致算法难以控制。
侵权责任分配复杂：医疗人工智能侵权责任的分配涉及生产商、供应商、医疗机构、医务人员等多个主体，缺乏明确的法律规定，导致责任分配复杂。
2. 相关建议
对于法律主体认定难题，应明确医疗人工智能在法律框架中的定位，据此确定相应的法律责任同时可以探索建立多方责任分担机制。根据具体情况，明确医疗机构、医务人员、软件开发者、设备制造商等各方的责任比例。
针对归责原则适用争议，应在现有法律框架内，灵活应用过错责任、无过错责任等归责原则，根据医疗人工智能的具体应用场景和损害后果进行具体分析；也要持续关注医疗人工智能技术的发展对归责原则产生的潜在影响，必要时可适时调整法律条款以适应技术变化。
解决因果关系认定困难应推动医疗人工智能算法的透明化、可解释性研究，以减少“技术黑箱”对因果关系认定的影响；引入具备相关技术和法律知识的专业鉴定机构，对因果关系进行科学、公正的认定；遵循减轻受害人举证负担的原则，合理分配举证责任。对于智能化程度高的医疗人工智能工具，可以考虑倒置举证责任，要求技术提供方证明自身无过错或损害与己无关。
面对侵权责任分配复杂问题实践队建议细化法律规定，在相关法律法规中细化医疗人工智能侵权责任的规定，明确生产商、供应商、医疗机构、医务人员等主体的具体责任范围和承担方式；加强司法机关与卫生健康部门、市场监管部门等相关部门的协作，形成处理合力，共同应对医疗人工智能侵权责任分配复杂的问题；鼓励医疗人工智能行业建立自律机制，制定行业标准和技术规范，提高产品质量和服务水平，降低侵权责任风险。
3. 实践感想
在实践过程中我们也深刻认识到医疗人工智能技术虽提高了诊疗效率，却也带来了侵权、伦理和法律问题。目前，针对医疗人工智能侵权的法律规定尚不完善，需加快完善。此外，跨学科合作至关重要，需法学、医学、工程学等专家共同应对挑战。同时，必须尊重和保护患者权益，加强告知义务和隐私保护措施。未来实践队将持续关注法律体系动态、患者权益保护，为构建科学法律体系、公平医疗环境贡献力量。