急诊室的灯光昼夜不熄，ICU（重症监护室）内的监护仪滴答作响，是与死神赛跑的前沿阵地。医护人员的每一次临床决策都可能关乎生死，其中暗藏的伦理决策矛盾突出，考验着他们的专业能力。

AI上岗助力伦理决策

急诊与ICU的患者生命体征极不稳定、病情进展迅猛，且医疗支持相对有限。以往，医务人员必须在极短时间内，依据专业经验和道德自觉，处理好救治次序判断、治疗风险权衡、患者意愿维护等一系列伦理难题。但面对海量的临床数据和复杂的伦理矛盾时，单纯依赖人工判断易出现决策滞后、结论不一等问题。

随着AI的快速发展，这一困境有了突破的可能。AI可在急诊与ICU伦理决策支持中实现多场景应用，成为医护人员的“得力助手”。在患者救治中，AI通过大数据分析提供辅助决策，如多发伤患者急诊时，可辅助评估病情严重程度、确定优先救治顺序；ICU资源紧张时，能基于预后预测模型，为呼吸机等设备分配提供依据。在治疗方案选择上，针对急诊创伤患者，AI可结合大量相似病例数据，对比不同手术方案的成功率、并发症发生率及患者基本信息，生成综合评估报告，明确各方案优劣。此外，AI还能助力医患沟通，将专业医学术语转化为通俗表达、监测患者及家属情绪，其记录的沟通关键信息还可为后续伦理决策追溯复盘、减少医患纠纷提供支撑。

带来四大隐忧

AI在为急危重症伦理决策提供便利的同时，也引发了一系列伦理争议，数据隐私、算法偏见、责任界定、医患信任等问题逐渐凸显，成为制约其健康发展的“绊脚石”。

AI伦理决策支持依赖大量患者的临床数据（如病历信息、检查结果、基因数据等），数据采集、存储、使用过程中存在隐私泄露与信息安全风险。有的医疗机构在数据获取过程中，未能充分履行告知义务，违背了医疗伦理中的“知情同意”基本原则。尤其在急诊抢救等紧急场合，知情同意的流程可能被简化甚至忽略，增加患者隐私泄露风险。同时，医疗数据在存储环节易遭受网络攻击、数据篡改，若缺乏严格的数据脱敏与安全保障机制，可能导致患者个人信息被非法利用，既侵犯患者隐私权，又破坏了医疗领域的数据伦理秩序。

算法偏见导致的决策公平性缺失问题同样不可忽视。AI伦理决策模型基于历史临床数据训练而成，若训练数据存在偏差，算法就会产生偏见。一方面，历史数据可能存在代表性不足问题，难以充分反映老年人、少数民族、低收入人群等特定群体的特征和需求，导致AI在资源分配、治疗方案选择中可能忽视这些群体的合理医疗需求，违背医疗公平原则。另一方面，临床数据可能隐含医护人员的主观偏见，被AI算法学习并放大后，可能引发不公平决策。

责任界定模糊与伦理追责困境，是AI介入伦理决策带来的又一突出问题。以往决策主体是医护人员，责任归属清晰，而AI介入后，主体转变为“医护人员+AI系统”，一旦决策失误导致患者权益受损，责任究竟归属于技术开发方、医护人员还是医疗机构，目前尚无明确的法律与伦理界定。算法本身的“黑箱”特性导致错误归因困难，难以判定失误源于模型缺陷、数据偏差，还是使用不当；同时，部分医务人员可能因过度依赖AI输出而弱化自身专业判断，此时是否应认定其未履行应尽的审慎义务存在争议。

医患信任失衡与医疗人文关怀弱化，加剧了AI伦理决策的应用困境。AI介入让决策过程复杂且不透明，易使患者及家属质疑决策的可靠性，进而减少对医护人员的信任；当AI推荐的治疗方案与家属预期不符时，家属更会怀疑医护人员过度依赖AI、忽视患者个体需求，造成信任裂痕。此外，AI侧重数据与算法的理性分析，缺乏对患者情感、心理需求的关注，易忽视医疗人文关怀。如在ICU终末期患者决策中，AI可能仅依据预后数据推荐姑息治疗，未充分考量患者及家属的情感诉求、文化背景等，违背“以患者为中心”的伦理理念，长期来看还可能导致医护人员情感沟通能力退化，加剧人文关怀缺失。

多维度构建保障体系

面对挑战，唯有构建完善的保障体系，才能推动AI在急诊与ICU伦理决策支持中合理应用。

构建数据隐私保护与信息安全保障体系是基础。在技术层面，可通过数据脱敏、加密传输、权限分级控制等方法强化信息保护，对临床资料进行匿名化处理，借助区块链等技术支持数据操作的可审计性与防篡改性，保证数据全流程安全。在制度层面，医疗机构应制定明确的数据管理规范，细化知情同意程序。针对急救等特殊场景，可采取“预设授权、事后追认”的弹性机制，同时建立跨机构数据协作的审批流程，严禁数据商业化滥用。在法律层面，应健全医疗数据保护的相关法规，厘清数据使用各环节的权责边界，并对数据泄露、违规使用等行为设定严格法律责任，筑牢法治防线。

优化算法设计是提升决策公平性的关键。在算法设计阶段，引入对抗去偏、再采样等公平性算法框架，减少训练数据偏见对模型的影响，确保AI决策对不同群体一视同仁。在数据优化方面，扩大训练数据样本范围，增加弱势群体患者数据收集数量，保障数据代表性与多样性；建立数据质量审核机制，定期检查训练数据的准确性、完整性与公平性，及时修正偏差。在模型评估阶段，构建包含公平性等指标的评估体系，结合准确率、召回率等传统性能指标，对AI模型进行全面检测，合格的才能投入使用。

明确责任划分并建立伦理追责机制，才能有效破解追责困境。需通过法律框架与行业准则相结合的方式，明确各相关方的权责范围，清晰界定技术开发企业、临床医务人员及医疗机构各自的责任范畴：算法供应商应对其模型的安全性与有效性负主体责任，如因系统固有缺陷引发临床决策错误，企业须承担相应责任；医护人员负有专业审慎义务，批评性评估AI输出结果；医疗机构应完善AI应用管理规范，做好准入评估、操作培训与质量监控。同时，建立AI决策追溯机制，记录数据来源、算法参数、决策依据等，确保决策过程可追溯、可审计。此外，成立由医疗专家、法律专家、伦理专家组成的AI医疗伦理纠纷仲裁机构，明确责任认定标准，保障患者权益受损时能够获得公正裁决与合理赔偿。

推动AI在急危重症伦理决策支持中健康发展，需通过完善制度保障、优化技术设计、强化人文关怀，破解伦理困境，规范应用边界。同时，加强医学、伦理学、计算机科学、法学等跨学科协同研究，让AI真正成为急危重症医疗实践的“好帮手”。

文：同济大学附属同济医院 李紫薇 宣淼

编辑：张昊华 魏鑫瑶（实习） 仵坤冉（实习）

校对：马杨