AI赋能医疗：法律视角下的机遇与挑战——梦海律所专业解读

在人工智能技术迅猛发展的当下，医疗健康与生命科学领域正迎来一场深刻的变革。英伟达发布的《人工智能在医疗保健和生命科学中的现状》报告揭示，AI技术已广泛应用于医疗技术工具与诊断、数字医疗、生物科技、医院及支付端四大核心赛道，推动行业迈向智能化新阶段。然而，在这场技术革命背后，法律合规、数据安全与伦理风险亦成为不可忽视的关键议题。梦海谢伟俊联营律师事务所基于多年深耕医疗健康法律服务的经验，为您深度解析AI医疗领域的法律痛点与应对策略。

一、AI医疗应用的合规性挑战：从数据隐私到责任界定

报告显示，81%的医疗健康企业已通过AI实现收入增长，但68%的受访者认为当前AI投入仍显不足。这一矛盾凸显了行业对技术落地的迫切需求，同时也暴露了法律合规层面的滞后性。

1. 医疗数据合规风险

AI医疗的核心在于数据驱动，而医疗数据的敏感性使其面临严格的隐私保护要求。例如，我国《个人信息保护法》《数据安全法》及《医疗卫生机构网络安全管理办法》均对患者数据的收集、存储与使用设定高标准。企业在应用AI进行疾病诊断、基因组学分析或个性化医疗时，若未建立完善的数据脱敏与访问控制机制，可能面临行政处罚甚至诉讼风险。

2. 算法透明度与责任划分

当AI系统参与临床决策（如医学影像诊断或治疗方案推荐）时，若出现误诊或不良后果，责任应由医疗机构、技术供应商还是算法开发者承担？现行法律法规对此尚未形成明确指引。梦海谢伟俊联营律师事务所建议，企业应通过合同条款明确各方权责，并引入第三方审计机制以增强算法可解释性。

二、技术落地场景的法律差异化需求

不同AI应用场景的法律风险呈现显著差异：

医疗技术工具与诊断领域（如手术机器人、影像分析）：需重点关注医疗器械审批合规性（如NMPA认证）及产品责任。例如，若AI辅助诊断系统因算法缺陷导致漏诊，制造商可能面临产品责任索赔。

制药与生物科技领域：生成式AI加速新药研发的同时，亦引发专利归属争议。例如，由AI生成的化合物结构是否可作为专利申请？研发过程中的人类干预程度如何界定？这些问题均需通过定制化法律方案解决。

数字医疗与远程服务：跨境数据传输、电子病历共享及在线诊疗的资质许可（如互联网医院牌照）构成主要合规障碍。

三、前瞻性法律建议：构建风险防控体系

面对AI医疗的爆发式增长，梦海谢伟俊联营律师事务所提出以下战略建议：

1. 全流程合规设计：从AI系统开发阶段即介入法律评估，确保算法训练数据合法合规，并通过隐私计算技术平衡数据利用与保护。

2. 合同风险管控：针对技术研发、数据合作及商业化落地环节，起草详尽的权责划分协议，明确违约责任与赔偿机制。

3. 监管动态跟踪：密切关注国内外AI医疗立法趋势（如欧盟《人工智能法案》），协助客户提前适应监管要求。

结语：以专业法律服务护航技术革新

AI医疗的浪潮不可逆转，但其可持续发展离不开法律的坚实保障。梦海谢伟俊联营律师事务所凭借在医疗健康与科技创新领域的跨界经验，致力于为客户提供“技术+法律”一体化解决方案。无论您是AI医疗企业、医疗机构还是投资方，我们愿以严谨的法律洞察与丰富的实务经验，助您规避风险、把握机遇，共同推动医疗行业的智能化升级。

章商秋子

梦海谢伟俊（前海）联营律师事务所主任

专业方向：信托、跨境民商纠纷解决