實踐背景
隨著醫療人工智能技術的快速發展，其在醫療領域的應用日益廣泛，在提高診療效率、精準度和可及性等方面發揮了重要作用。然而，隨之而來的侵權問題、倫理挑戰和法律困境也日益凸顯。為推進醫療人工智能侵權責任認定問題的研究，實踐隊深入學習習近平總書記系列重要講話及重要回信精神，積極踐行共青團員的優良傳統。在此基礎上，實踐隊成立臨時團支部，明確分工，李紫瑤擔任臨時團支部書記，統籌全局；李靜珊擔任組織委員，負責組織協調；胡文卿擔任宣傳委員，主抓宣傳工作。這為實踐隊的順利推進筑牢了組織根基，注入了強大動力。
 
線下實踐
在2025年1月9日至1月31日期間，“智醫引領，律定責明”——醫療人工智能侵權責任問題研究實踐隊先后進行了實地考察、專家訪談和文獻研究等實踐活動，共完成個人實踐28次，覆蓋湖北、河南、江蘇等多個省份，被采訪人員包含醫學、法學專家等領域專業人才；完成集體實踐共12次，成就33篇實踐日志，收集954份線上問卷，對調研人員對人工智能的了解與各地區分布等做出較為詳盡的分析；對每一次實踐內容進行了深入的了解與分析，深入了解醫療人工智能的發展現狀、法律挑戰及應對策略，以期為構建更加科學、合理的相關法律體系貢獻青年的力量。

1. 走訪醫院，實地觀察技術應用

• 武漢大學中南醫院

2025年1月11日，實踐隊員們在武漢大學中南醫院訪談了婦產科教研室教學主任劉文慧。劉主任指出，醫院對新技術的引入不僅依賴于市場調研和設備評估，還需要加強培訓和后續的技術支持，這樣才能確保醫療人工智能真正為患者帶來福祉，而不是成為潛在的風險。

• 襄陽市中心醫院

1月17日，在襄陽市中心醫院通過與醫院副主任劉東操的訪談，實踐隊得知該醫院已較大規模地引入了醫療人工智能設備，并積累了豐富的經驗。劉主任強調，在醫療人工智能的使用過程中，醫務人員始終發揮著監督和執行的主體作用，這是避免侵權問題發生的關鍵。

• 福建醫科大學附屬協和醫院

同一時間，在福建醫科大學附屬協和醫院進行實踐活動的實踐隊員們在與醫院副主任醫師林賢超的交談中，了解到了該醫院已經引進了多臺內窺鏡手術器械控制系統、骨科手術臺等先進設備，廣泛應用于外科腔內手術、骨科手術等多個領域。林醫生提到，醫院在引入設備前會進行充分的調研和報批，操作醫生也需參加專業培訓并取得資格證書。此外，醫院還建立了嚴格的準入制度與評估機制，以確保手術的安全性與有效性。

• 無錫市人民醫院

1月21日，在無錫市人民醫院，實踐隊分別采訪了肝膽外科主治醫師喬謙和手術室護士長朱天嬋，深入了解了手術機器人在臨床中的應用以及可能引發的醫療責任問題。主治醫師喬謙介紹，手術機器人在肝葉切除、膽道修復等高精度手術中發揮了重要作用，顯著提高了手術效率和安全性。然而，手術機器人的使用也帶來了法律責任歸屬不明確等問題。

 
（2）訪談法學專家，深入了解法律困境訪談法學專家
1.侵權法專家寧園
1月9日至11日，在武漢大學法學院，實踐隊有幸訪談了多位法學專家，深入了解了醫療人工智能引發的法律困境。侵權法專家寧園指出，盡管目前無需構建全新的歸責原則，但應持續關注技術發展對歸責原則的潛在影響。在責任主體界定方面，不真正連帶責任的設置為解決醫療人工智能侵權糾紛提供了有效思路。此外，寧老師還強調了專業鑒定機構在因果關系認定中的重要作用，以及多因一果模式的普遍性。

2.刑法專家陳金林
刑法專家陳金林圍繞醫療人工智能的刑法問題進行了深入剖析。他提到，醫療人工智能的特殊性質給傳統刑法主體理論帶來了挑戰，需要我們突破傳統思維定式，探索創新的法律解釋路徑。在行為類型分析方面，陳老師指出數據篡改、算法操縱等潛在犯罪形式的存在，要求刑法及時回應并完善罪名體系和量刑標準。

3.侵權法專家李承亮
侵權法專家李承亮則從法律主體認定的角度探討了醫療人工智能的困境。他指出，醫療人工智能的非主體卻能實施類人行為的特性打破了傳統法律責任認定的模式。在責任界定問題上，李老師依據民法典相關條款分析了醫療人員和相關方的責任范疇變化，并揭示了醫療人工智能產品責任的無過錯歸責原則與醫療實踐結合的復雜性。
 
（3）調研公司法務，探討侵權責任分配
1月14日在國藥集團湖北省醫療器械有限公司，實踐隊與公司法務何姍進行了深入交流。她指出，醫療人工智能侵權責任的分配復雜且主體多元，涉及生產商、供應商、中間商、醫療機構、醫務人員以及人工智能的生產者、研發者和設計者等多個方面。目前尚無專門針對醫療人工智能侵權的明確規定，因此處理此類問題時往往缺乏明確的法律依據。針對這一問題，何姍提出了完善相關法律制度、加強技術和倫理規范建設以及建立多元化的賠償機制等應對策略。她特別強調，應加快構建醫療人工智能技術標準體系，明確產品的研發、生產、使用等環節的技術標準，以提高產品質量并減少侵權風險。


（4）訪談法院法官，了解司法視角
1.洪山區人民法院
1月15日實踐隊來到了洪山區人民法院，訪談資深法官張嬋和李慧。兩位法官一致認為，人工智能不能作為自然人意義上的主體，在責任分配方面需根據醫院與技術提供方的合作模式來確定。她們指出，醫療損害責任糾紛中人工智能的應用幅度是關鍵因素，而“技術黑箱”現象使得AI的算法難以控制，給因果關系的認定帶來了巨大挑戰。兩位法官還分享了她們在處理醫療人工智能侵權責任案件時的經驗和思考，強調盡管目前人工智能技術仍處于初級階段，但現行的司法實踐問題可以通過傳統侵權責任方面的法律來解決。然而，隨著技術的不斷發展，未來可能需要借助技術手段來輔助法律判斷，如算法透明化、可解釋性研究等。
 
2.溫縣人民法院與宣恩縣人民法院
在河南省溫縣人民法院、邵陽市中級人民法院和湖北省宣恩縣人民法院的實踐中，實踐隊得知受訪法院尚未受理過醫療人工智能侵權案件，這反映出醫療人工智能尚未廣泛普及，相關法律糾紛未進入司法領域。同時，實踐隊與受訪法院也探討了責任主體界定模糊、因果關系認定困難等法律挑戰，并提出了構建侵權責任認定框架等建議。
 
線下實踐
對954份關于醫療人工智能的問卷調查結果進行全面而深入的分析顯示，有202例調查對象或其家人曾使用過醫療人工智能，占比為21.2%。其中，55.9%的使用經歷來自外科手術，30.7%來自內科介入手術，其余則來自其他手術或非手術（互聯網診斷AI）場景。反映了我國醫療行業外科手術中醫療人工智能應用的普遍性。根據調查結果，年齡是影響醫療人工智能使用經歷的重要因素，相關系數0.142表示年齡與是否使用過醫療人工智能總體上正相關關系，年齡越大的群體越有可能使用過醫療人工智能。
 
1.使用領域
在具體使用領域上，醫療人工智能在輔助開展手術、疾病診斷和治療方案推薦等領域的使用率分別為20.54%、26.74%和20.54%，而在康復治療和其他領域的使用率相對較低，分別為15.12%和8.53%。
2.使用體驗
在使用體驗方面，使用者滿意率為80.7%。163例使用者滿意主要因為“手術效果好，恢復快”（3.07分，滿分5分）和“操作過程精準，減少創傷口”（2.73分），均與手術過程和術后效果直接相關，可見醫療人工智能是否能對手術過程和術后效果產生積極助益，是讓使用者感到滿意的關鍵所在。而39位使用者不滿意的原因主要是“費用過高”（3.89分）和“手術效果未達預期”（3.44分）這表明經濟負擔和治療效果是影響患者滿意度的關鍵因素。另外，調查結果也顯示調查對象中近兩成使用者雖有知情權卻無法自主決定使用程度，10.4%的使用者未被醫生告知風險。

3.技術認知
在技術認知方面，使用者對醫療人工智能的主要改進需求集中在提高設備穩定性和可靠性以及加強數據隱私保護上。在政策需求上，大多數的調查對象支持通過立法來完善醫療人工智能領域的相關規范。
4.責任認定
在責任認定方面，71%的調查對象認為醫療人工智能造成患者損害時應視情況而定，綜合多種因素判斷是否擔責；63%的調查對象認為應構建專門的責任體系。大部分法學從業者呼吁深入研究醫療人工智能技術與法律，提升專業能力，以平衡患者權益保護和技術創新發展。
 
實踐總結
1.面臨困境
法律主體認定難題：醫療人工智能的非主體特性給傳統法律責任認定模式帶來挑戰，其類人行為導致責任主體界定模糊。
歸責原則適用爭議：盡管目前無需構建全新的歸責原則，但醫療人工智能的特殊性質對歸責原則產生了潛在影響，如何適用現有歸責原則存在爭議。
因果關系認定困難：醫療人工智能引發的侵權案件中，因果關系的認定面臨巨大挑戰，尤其是“技術黑箱”現象導致算法難以控制。
侵權責任分配復雜：醫療人工智能侵權責任的分配涉及生產商、供應商、醫療機構、醫務人員等多個主體，缺乏明確的法律規定，導致責任分配復雜。
2.相關建議
對于法律主體認定難題，應明確醫療人工智能在法律框架中的定位，據此確定相應的法律責任同時可以探索建立多方責任分擔機制。根據具體情況，明確醫療機構、醫務人員、軟件開發者、設備制造商等各方的責任比例。
針對歸責原則適用爭議，應在現有法律框架內，靈活應用過錯責任、無過錯責任等歸責原則，根據醫療人工智能的具體應用場景和損害后果進行具體分析；也要持續關注醫療人工智能技術的發展對歸責原則產生的潛在影響，必要時可適時調整法律條款以適應技術變化。
解決因果關系認定困難應推動醫療人工智能算法的透明化、可解釋性研究，以減少“技術黑箱”對因果關系認定的影響；引入具備相關技術和法律知識的專業鑒定機構，對因果關系進行科學、公正的認定；遵循減輕受害人舉證負擔的原則，合理分配舉證責任。對于智能化程度高的醫療人工智能工具，可以考慮倒置舉證責任，要求技術提供方證明自身無過錯或損害與己無關。
面對侵權責任分配復雜問題實踐隊建議細化法律規定，在相關法律法規中細化醫療人工智能侵權責任的規定，明確生產商、供應商、醫療機構、醫務人員等主體的具體責任范圍和承擔方式；加強司法機關與衛生健康部門、市場監管部門等相關部門的協作，形成處理合力，共同應對醫療人工智能侵權責任分配復雜的問題；鼓勵醫療人工智能行業建立自律機制，制定行業標準和技術規范，提高產品質量和服務水平，降低侵權責任風險。
3.實踐感想
在實踐過程中我們也深刻認識到醫療人工智能技術雖提高了診療效率，卻也帶來了侵權、倫理和法律問題。目前，針對醫療人工智能侵權的法律規定尚不完善，需加快完善。此外，跨學科合作至關重要，需法學、醫學、工程學等專家共同應對挑戰。同時，必須尊重和保護患者權益，加強告知義務和隱私保護措施。未來實踐隊將持續關注法律體系動態、患者權益保護，為構建科學法律體系、公平醫療環境貢獻力量。