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拒絕基于AI的既定護理指南推薦以提供更多個性化藥物的醫師，如果患者受到傷害，則很有可能因瀆職被起訴。

當AI建議采用非標準治療方法并導致不良患者預后時，也是如此。

在JAMA中運行的分析的作者打破了使用AI的從業者在假說成為實際案例之前會考慮的場景。

密西根大學的W. Nicholson Price II，JD，PhD及其同事指出，由于侵權法在本質上是保守的，因此“依靠醫療AI偏離原先已知的護理標準很可能是對責任的辯護。醫生應對拒絕AI建議負責。”

他們補充說，但是醫生應該注意事態發展，因為法律環境可能會迅速改變。

作者提供了醫生現在應采取的幾項措施，以減少日后合法接觸的風險，包括：

1.了解實踐中如何使用和解釋AI算法。Price和同事建議，在此過程中，請考慮可能會應用現有醫療AI的情況以及您對算法建議的信心如何。

他們寫道：“這是一個挑戰，評估工具仍在開發中。”

他們同時指出，醫生在圍繞責任和醫療AI進行討論方面可以發揮主要作用。

2.鼓勵您的專業組織采取積極措施來評估特定于實踐的算法。作者寫道：“由FDA進行的審查將提供一定的質量保證，但社會將處于有利地位，可以提供額外的指導方針，以在實施時評估AI產品并評估針對個別患者的AI建議。”

3.推動附屬醫院和衛生系統內的高層管理工作，以指導符合臨床需求的AI部署。普萊斯和合著者寫道：“在采購外部AI產品時，醫生應提倡采取安全措施，以確保在購買前像對其他新穎的醫療設備一樣，對此類產品進行嚴格的審查。”

4.讓您的醫療事故保險公司詳細介紹其在實踐中使用醫療AI的承保政策。作者問：依靠AI建議的照護與沒有此類建議的照護是一樣的，還是保險公司對這種做法有不同的對待?對于提供很少或根本沒有推理的更加不透明的算法，做法是否有所不同?

他們寫道：“集體而言，醫生及其醫院系統可能能夠對保險范圍做出變更要求，以更好地適應AI技術的未來需求。”

Price等人，隨著AI進入醫學實踐，醫生“需要知道法律將如何為算法和從業者之間的交互作用所造成的傷害承擔責任”。得出結論。“這些問題很可能遲早會出現。”