财π新闻 据成都市律师协会2026年9月22日报道，2026年9月17日，市律协医药卫生专业委员会与数据合规与网络安全专业委员会联合举办了“数智赋能医疗高质量发展——AI诊疗合规与医疗信息系统数据治理实践沙龙”，围绕AI辅助诊疗责任划分及数据资产管理等法律风险应对相关议题展开深入探讨，为医疗领域智能化落地过程中的合规建设梳理清晰实践路径。

AI医疗责任认定的核心原则与典型情形

本次沙龙明确提出，人工智能本身不具备法律主体资格，属于医疗器械类工具，无法独立承担赔偿责任。在医院场景中，AI执行“人在环路”原则，医生拥有最终诊疗决策权，这一核心定位从根源上划定了人机协同开展诊疗服务的基本权责框架，避免出现技术替代临床决策主体的合规风险。

针对AI医疗责任认定的具体场景，相关内容梳理出三种典型情形。第一种情形是若医生盲目采信AI结论且未尽专业复核义务导致误诊漏诊，医疗机构承担首要赔偿责任，这一规则明确了医疗机构对临床诊疗行为的管理主体责任。第二种情形是若系算法本身存在缺陷，厂商需承担相应责任，将技术层面的问题责任直接指向产品提供方。第三种情形是因使用者过度依赖导致损害的，需溯源实际过错方，根据具体行为链条中的过错占比划分对应责任。

我国针对消费级AI健康咨询工具与院内持证医师使用的合规AI医疗器械实行差异化判定标准，两类不同应用场景的AI产品在准入要求、责任划分、监管力度上均设置了不同的执行尺度，适配不同使用场景下的风险等级。

AI医疗分级管理框架与行业落地现实门槛

业界已提出AI医疗体系责任认定分级框架，借鉴自动驾驶分级逻辑首创7级管理，根据AI智能程度与应用范围实行相适应的分级管理措施，这套分级体系能够针对不同智能化水平、不同应用场景的AI医疗产品匹配对应的准入标准、操作规范和责任追溯机制，避免采用统一标准带来的管理适配性不足问题。

近期行业论坛中，多地医院掌门人指出，数据主权、投资回报和责权归属是决定AI能否跨入临床手术室的最后门槛，亟待出台配套法律法规明确责任边界。当前AI医疗向高风险临床场景延伸的过程中，上述三个核心问题尚未形成统一的法律界定标准，直接影响医疗机构引入相关技术的决策意愿，也成为行业进一步突破应用边界的主要阻碍。

医疗AI落地前需将其明确为院级管理项目，建立从准入、试点、验收到变更、退出的完整机制，并按风险等级分类管理。这套全生命周期管理机制能够确保AI医疗产品从进入医院之初就处于规范的管控体系内，避免出现未经评估就投入临床使用的情况，同时也为后续产品迭代、调整甚至停用提供清晰的操作流程。

医疗AI落地的场景选择与成本规划要求

医疗AI落地的场景选择应满足四个核心条件，分别是业务高频或风险较高、数据可获得、流程稳定和结果量化。符合这些条件的场景能够最大程度发挥AI技术的效率优势，同时降低落地过程中的适配难度，也便于后续对AI应用的实际效果进行客观评估。

在落地筹备阶段，相关方必须将软件、算力、实施、培训等全生命周期成本纳入规划，不能仅关注前期的产品采购费用，忽略后续运行过程中产生的持续投入，避免出现项目上线后因配套资源不足无法稳定运行的情况，保障AI医疗应用能够长期可持续发挥作用。

目前医疗AI仍处于探索式浅度应用阶段，呈现重临床、轻管理的特点，且存在区域、层级与场景发展不均衡的问题。不同地区、不同等级的医疗机构在AI应用的覆盖范围和深度上存在明显差异，尚未形成全面均衡的发展格局。

我国医疗AI应用呈现差异化特征，公立医院实现全链条覆盖，省部级医院侧重创新探索，县级医院着力补齐临床短板。不同层级的医疗机构根据自身的资源禀赋和业务需求，选择了适配自身发展阶段的AI应用方向，形成了各有侧重的发展路径。

行业推进方向与应用风险防控准则

国家多部门正加速推进AI在疾病预防、精准诊断、智能治疗、健康管理及公共卫生防控等全流程深度应用，推广智能阅片、临床辅助决策、智能随访等工具，并推动优质医疗资源与智能技术下沉基层。相关政策引导下，AI技术正在从单一的辅助工具逐步融入医疗服务的各个环节，助力缩小不同区域之间的医疗服务水平差距。

AI医疗应用面临多重风险，必须坚守规范、理性、安全三大原则，这是所有相关主体开展AI医疗实践的核心行为准则，任何应用场景都不能突破这三条底线。

具体执行层面，相关要求明确划定了三条不可逾越的红线。第一是严禁将患者敏感信息输入AI工具以防范隐私泄露，从数据输入环节切断患者敏感信息不当外流的渠道，保障患者的个人信息安全。第二是AI仅作为辅助工具，禁止AI生成处方或独立做出诊断，始终将临床决策的最终权限牢牢掌握在具备相应资质的医护人员手中，避免技术越位带来的诊疗安全风险。第三是医护人员必须警惕自动化偏见，所有AI输出结果必须经人工严格核实，防止因过度信任AI输出内容而忽略临床实际情况，从操作层面筑牢诊疗质量的安全防线。

(编辑：徐松丽)