王妍茜，王成虎，張競月，徐曼華，彭正虹，聶 業(yè)，康剛勁

0引言

人工智能(artificial intelligence，AI)最早出現(xiàn)于20世紀(jì)50年代，最初定義為“模擬人類心理推理、決策和行為的機(jī)器”。近年來AI引起了全球廣泛關(guān)注，現(xiàn)已應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域。隨著5G時(shí)代到來、計(jì)算能力飛速發(fā)展、存儲容量不斷擴(kuò)展、醫(yī)療大數(shù)據(jù)資源共享，無疑加速了AI在醫(yī)療實(shí)踐和研究中的應(yīng)用，為臨床診治和保健帶來創(chuàng)新及變革[1]。眼科是AI領(lǐng)域領(lǐng)先專業(yè)之一，AI技術(shù)現(xiàn)已運(yùn)用于眼科診療活動中的疾病篩查、臨床決策、眼健康管理以及眼科教育等方面，但其應(yīng)用于眼科診療活動中引發(fā)的倫理問題也涵蓋了醫(yī)學(xué)教育、研究和實(shí)踐相關(guān)領(lǐng)域[2]。

1 AI在眼科的發(fā)展現(xiàn)況及其帶來的變革

AI的自我改進(jìn)能力及圖像識別技術(shù)目前已廣泛應(yīng)用于放射科、皮膚科、眼科、病理、檢驗(yàn)等醫(yī)學(xué)領(lǐng)域[3]。作為可借助圖像進(jìn)行臨床診療的專業(yè)，眼科已成為AI研究的前沿領(lǐng)域之一。AI在眼科領(lǐng)域的作用不容忽視，其已成為影響行業(yè)發(fā)展的重要的科技技術(shù)之一。目前，AI在眼科診療中的應(yīng)用主要包括：(1)對糖尿病視網(wǎng)膜病變(diabetic retinopathy，DR)、青光眼、年齡相關(guān)性黃斑變性(age-related macular degeneration，ARMD)、早產(chǎn)兒視網(wǎng)膜病變(retinopathy of prematurity，ROP)、白內(nèi)障、角膜病、干眼等多種疾病的輔助篩查、診斷及治療；(2)輔助完成角膜、屈光、白內(nèi)障等相關(guān)手術(shù)；(3)幫助實(shí)現(xiàn)分級診療、遠(yuǎn)程醫(yī)療和改良眼科人才培養(yǎng)模式等[4]。

1.1改變常規(guī)診治模式AI近年來成為研究熱點(diǎn)，其深度學(xué)習(xí)模式已被廣泛應(yīng)用于圖像識別、語音識別和自然語言處理。AI是臨床診療和醫(yī)療保健最新且最有潛力的倡導(dǎo)者，圖像識別及分析是其最強(qiáng)能力之一。研究表明，AI的深度學(xué)習(xí)在眼科疾病早期篩查和診斷方面取得顯著成效，且具有篩查準(zhǔn)確性高、一致性好、可擴(kuò)展性好等優(yōu)點(diǎn)[5-7]，目前主要應(yīng)用于DR、ARMD、ROP、青光眼、白內(nèi)障、干眼、角膜病等。

1.1.1AI在DR中的應(yīng)用糖尿病是全球的健康負(fù)擔(dān)，其嚴(yán)重影響社會公共衛(wèi)生系統(tǒng)。目前1型和2型糖尿病患者患DR的概率分別為34.6%和7%，預(yù)計(jì)到2040年將有6億人患糖尿病，其中1/3并發(fā)DR。因此，臨床迫切需要創(chuàng)新的、變革性的新型醫(yī)療模式。AI是目前應(yīng)用于DR診治最先進(jìn)、最有效的技術(shù)，其遠(yuǎn)程眼底閱片能力可提高糖尿病患者眼底篩查、疾病分級、幫助眼科醫(yī)務(wù)人員協(xié)作提供醫(yī)護(hù)指導(dǎo)，及時(shí)對DR患者采取干預(yù)措施從而進(jìn)行管理，降低人力物力成本。另有研究表明AI可檢測新微動脈瘤形成和舊微動脈瘤消失的速率，稱為“微動脈瘤周轉(zhuǎn)率”，這可能成為未來研究糖尿病黃斑病變和DR惡化的標(biāo)志[8]。上述均是AI用于DR日益成熟的重要里程碑。面對目前局勢，應(yīng)積極應(yīng)用AI及時(shí)對糖尿病患者眼底進(jìn)行篩查、診斷及追蹤，在AI輔助下及時(shí)轉(zhuǎn)診和治療，這也是目前歐洲普遍接受的預(yù)防失明的策略之一[9]。

1.1.2AI在ARMD中的應(yīng)用ARMD是一種慢性視網(wǎng)膜退行性疾病，是老年人視力損害最常見的原因。美國眼科學(xué)會建議中度ARMD患者至少應(yīng)每2a就診一次。據(jù)預(yù)測到2040年，將有2.88億ARMD患者，其中約10%患中度或更嚴(yán)重的黃斑疾病。因此，隨著人口的老齡化，臨床迫切需要健全的AI醫(yī)療系統(tǒng)用以篩查這些患者及這類疾病，以便進(jìn)一步追蹤隨訪、評估治療效果。Ting等[5]研究表明，基于多中心眼底圖像的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)檢測ARMD的靈敏度高達(dá)93.2%，這無疑是ARMD患者及醫(yī)護(hù)人員的福音，具有深度學(xué)習(xí)功能的AI與云數(shù)據(jù)儲存功能的結(jié)合成為滿足醫(yī)生和患者迫切需要的不二選擇。

1.1.3AI在青光眼中的應(yīng)用青光眼損害視神經(jīng)將導(dǎo)致不可逆盲，但可以通過早期診斷和合理治療延緩病情進(jìn)展。目前，AI已應(yīng)用于臨床青光眼疾病的篩查和治療。據(jù)統(tǒng)計(jì)全球40～80歲人群中青光眼患病率為3.4%，到2040年預(yù)計(jì)全世界將有約1.12億青光眼患者。Aloudat等[10]提出了一種完全自動化的基于機(jī)器學(xué)習(xí)方法，從眼睛正面圖像中提取瞳孔/虹膜比、鞏膜充血程度、鞏膜輪廓等6個(gè)特征進(jìn)行研究從而識別高眼壓的存在，其診斷精確度高達(dá)95.5%。在視覺缺陷分析方面，Wang等[11]提出了一種無人監(jiān)督AI方法，基于空間模式分析的原型方法監(jiān)測視野進(jìn)展，與現(xiàn)有的方法相比，該方法不僅提供了視野進(jìn)展?fàn)顟B(tài)，而且量化了進(jìn)展模式，準(zhǔn)確性和一致性方面優(yōu)于臨床醫(yī)生。上述研究為青光眼的診斷、監(jiān)測及隨訪提供了新的方法。

1.1.4AI在ROP中的應(yīng)用ROP是全世界兒童失明的主要原因。研究表明通過早產(chǎn)兒眼底篩查或使用數(shù)字眼底攝影技術(shù)進(jìn)行遠(yuǎn)程醫(yī)療評估，可技術(shù)識別嚴(yán)重ROP的最早跡象，并通過及時(shí)治療、及時(shí)轉(zhuǎn)診等措施防止多數(shù)ROP導(dǎo)致的失明[12]。越來越多的研究表明使用眼底攝影記錄ROP病情，借助遠(yuǎn)程醫(yī)療及計(jì)算機(jī)圖像分析在ROP診治中具有重要作用。與人類相比，AI的優(yōu)勢在于不容易疲勞、不易受其他可能影響ROP嚴(yán)重程度評估偏差的影響。

1.1.5AI在白內(nèi)障中的應(yīng)用基于深度學(xué)習(xí)算法，AI已被應(yīng)用于不同類型的白內(nèi)障篩選、自動診斷和分級。Xu等[13]于2008/2009年進(jìn)行的一項(xiàng)名為“北京眼科公共衛(wèi)生保健項(xiàng)目”對北京周邊農(nóng)村地區(qū)55～85歲老年患者進(jìn)行篩查，通過建立系統(tǒng)方案，納入遠(yuǎn)程醫(yī)療系統(tǒng)，將50多萬患者視力數(shù)據(jù)、前段照片和眼底照片傳到北京眼科大數(shù)據(jù)研究中心對白內(nèi)障進(jìn)行篩查及診斷，此項(xiàng)目的結(jié)果得到了一致好評。Wu等[14]建立深度學(xué)習(xí)模型實(shí)現(xiàn)白內(nèi)障的協(xié)同管理，采用三步策略即通過捕獲識別模式，識別正常晶狀體、白內(nèi)障或白內(nèi)障術(shù)后的診斷以及對白內(nèi)障病因和嚴(yán)重程度進(jìn)行相關(guān)檢測及分析。該模型在年齡相關(guān)性白內(nèi)障、兒童白內(nèi)障和后囊膜混濁的白內(nèi)障綜合識別診斷中表現(xiàn)令人結(jié)果滿意。除使用圖像外，該研究還建立了幾個(gè)使用臨床和生物計(jì)量變量的預(yù)測模型。這些模型可用于優(yōu)化術(shù)后屈光狀態(tài)和評估兒童白內(nèi)障。

1.1.6AI在干眼中的應(yīng)用干眼的患病率為5%～50%，然而其仍然是眼科診斷和治療最不足的疾病之一。目前，AI深度學(xué)習(xí)能力已被用于干眼圖像自動分類和診斷。Stor?s等[15]在最新研究報(bào)告中指出AI在干眼中的積極應(yīng)用，其強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)能力可用于干眼患者圖像的細(xì)微識別、干眼診斷及嚴(yán)重程度分級，該研究結(jié)果還表明AI在干眼的臨床診療中具有極大潛力。在干眼相關(guān)研究中，淚膜滲透壓的測量方法在干眼評估中一直受到質(zhì)疑，Cartes等[16]使用AI機(jī)器學(xué)習(xí)用以量化干眼淚液滲透性的辨別能力，該研究選取20例干眼患者和20例對照組進(jìn)行研究，結(jié)果指出對照組和干眼組的平均滲透壓分別為295.1±7.3、300.6±11.2mOsm/L(P=0.004)，對照組和干眼組的滲透壓變異性分別為7.5±3.6、16.7±11.9mOsm/L(P<0.01)，在此研究中AI的干眼滲透壓診斷準(zhǔn)確率高達(dá)85%，因此機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可精確地對干眼進(jìn)行分類。另有研究發(fā)現(xiàn)，通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析淚膜蛋白模式可以作為檢測干眼的診斷工具，該人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的受試者工作特征曲線下面積(AUC)為0.93，特異性和敏感性均約為90%，為干眼的準(zhǔn)確診斷提供了線索[17-18]。

1.1.7AI在角膜病中的應(yīng)用角膜炎是全世界范圍內(nèi)導(dǎo)致角膜失明的主要原因。多數(shù)視力喪失可以通過早期發(fā)現(xiàn)和治療而避免。目前角膜炎的診斷多需經(jīng)驗(yàn)豐富的眼科醫(yī)生。然而，在眼科醫(yī)生尤為缺乏、資源有限的環(huán)境下，特別是偏遠(yuǎn)和醫(yī)療服務(wù)不足的地區(qū)，角膜炎的早診斷、早治療仍具有挑戰(zhàn)性。Li等[19]研究中建立了一個(gè)可以自動檢測角膜炎和其他角膜疾病的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)，該系統(tǒng)可根據(jù)裂隙燈和智能手機(jī)拍攝的圖片對角膜炎進(jìn)行早期診斷和分類，從而預(yù)防角膜炎引起的角膜失明，這無疑是角膜炎患者又一福音，也是AI在眼科應(yīng)用中的又一次突破。因此，將AI應(yīng)用于眼科診療，可輔助醫(yī)務(wù)人員接診患者，收集病史，主動閱讀各種影像學(xué)資料，根據(jù)采集的病史、輔助報(bào)告，向醫(yī)師及患者第一時(shí)間提出診斷和治療方案，幫助眼科醫(yī)務(wù)人員節(jié)約大量人力、財(cái)力及時(shí)間，有助于患者第一時(shí)間得到有效診治。

1.2改變眼科手術(shù)模式隨著“精準(zhǔn)醫(yī)療”概念的提出，精準(zhǔn)治療在眼科得以應(yīng)用發(fā)展。精準(zhǔn)醫(yī)療是一種將個(gè)人基因、環(huán)境與生活習(xí)慣差異考慮在內(nèi)的疾病預(yù)防與處置的新興方法，是以個(gè)體化醫(yī)療為基礎(chǔ)，隨著基因組測序技術(shù)快速進(jìn)步以及生物信息與大數(shù)據(jù)科學(xué)的交叉應(yīng)用而發(fā)展起來的新型醫(yī)學(xué)概念與醫(yī)療模式。Siddiqui等[20]研究指出可將AI應(yīng)用于“精準(zhǔn)醫(yī)療”中，其可主動識別疾病類型，指導(dǎo)完成診療方案。目前，多種AI模型已被開發(fā)用于檢測角膜擴(kuò)張的整體或一種或多種特定形式，所有模型均基于角膜參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練[21-23]。圓錐角膜的早期檢測至關(guān)重要，發(fā)現(xiàn)早期可采用角膜膠原交聯(lián)手術(shù)防止角膜嚴(yán)重變形，而對于已經(jīng)發(fā)生角膜變形的圓錐角膜可以輔助選擇手術(shù)方案。Kovács等[24]開發(fā)深度學(xué)習(xí)分類機(jī)器區(qū)分臨床前期圓錐角膜眼和正常眼，其敏感度可達(dá)0.96。Rozema等[25]開發(fā)了一種SVM(support vector machine)算法識別5種不同的角膜模式，即圓錐角膜、錐狀圓錐角膜、屈光術(shù)后角膜、散光角膜和正常角膜，其準(zhǔn)確率為88.8%，平均靈敏度高達(dá)89.0%，特異性為95.2%。除角膜擴(kuò)張外，對角膜弧的自動診斷也進(jìn)行了相關(guān)研究，可識別角膜炎等眼表疾病，區(qū)分不同解剖部位和病灶，識別相關(guān)的診斷信息，并提供手術(shù)等相關(guān)治療建議。

白內(nèi)障占低收入和中等收入國家致盲人數(shù)的50%以上。白內(nèi)障的早期發(fā)現(xiàn)和及時(shí)治療可以提高患者的生活質(zhì)量并降低醫(yī)療費(fèi)用。目前白內(nèi)障手術(shù)主要是摘除混濁晶狀體聯(lián)合人工晶狀體植入。在白內(nèi)障手術(shù)的并發(fā)癥中，后囊膜混濁是最常見的并發(fā)癥。AI不僅可以應(yīng)用到人工晶狀體計(jì)算公式、提高計(jì)算準(zhǔn)確性，還可輔助醫(yī)師制定個(gè)性化白內(nèi)障手術(shù)。Gumbs等[26]指出AI除了篩查或診斷疾病，還可以設(shè)計(jì)手術(shù)，幫助確定植入的人工晶狀體類型及估計(jì)手術(shù)風(fēng)險(xiǎn)。此外，白內(nèi)障等手術(shù)機(jī)器人也在進(jìn)一步研發(fā)和應(yīng)用中。

1.3促進(jìn)分級診療建立合理分級診療模式是加快“基層首診、雙向轉(zhuǎn)診、急慢分治、上下聯(lián)動”就醫(yī)制度，推動“小病在基層、大病到醫(yī)院、康復(fù)回社區(qū)”合理舉措。AI技術(shù)在促進(jìn)分級診療、緩解地區(qū)醫(yī)療差異、提升基層醫(yī)生水平等方面發(fā)揮積極作用。近來有學(xué)者提出在AI輔助下的遠(yuǎn)程眼底閱片可輔助完成診斷和治療，既可幫助實(shí)現(xiàn)明確診斷、治療及進(jìn)一步分級轉(zhuǎn)診，也可幫助實(shí)現(xiàn)眼健康管理[4]。最近有研究指出，眼科AI的深度學(xué)習(xí)可與遠(yuǎn)程醫(yī)療結(jié)合使用，作為在社區(qū)、偏遠(yuǎn)山區(qū)等地方為患者進(jìn)行疾病篩查、診斷、監(jiān)測的一種可行性方案[4]。2015-11，河南省人民醫(yī)院牽手卓健科技，正式啟動分級診療制度建設(shè)工作，建成“互聯(lián)智慧分級診療醫(yī)學(xué)中心”，到2017年，遠(yuǎn)程病例會診已超過20000例，打破空間的距離，實(shí)現(xiàn)了優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源異地化，優(yōu)化醫(yī)療資源。

1.4改變傳統(tǒng)的眼科醫(yī)務(wù)人員培養(yǎng)方式AI作為醫(yī)療活動中醫(yī)務(wù)人員的助手，也影響了眼科教學(xué)及人才培養(yǎng)模式?；贏I與大數(shù)據(jù)以及云計(jì)算、互聯(lián)網(wǎng)、VR/AR等先進(jìn)技術(shù)結(jié)合，AI整合的教育資源廣泛應(yīng)用于教學(xué)及人才培養(yǎng)方面。AI教學(xué)系統(tǒng)以及AI輔助教學(xué)模式正在逐漸取代傳統(tǒng)教學(xué)模式。近代眼科人才培養(yǎng)方式主要是以教師—書籍—學(xué)生交往為主的方式，而AI背景下的教學(xué)模式則主要是以教師—AI—學(xué)生交互為主。醫(yī)學(xué)教育必須適應(yīng)于不同時(shí)代背景，面對一個(gè)高度互聯(lián)的世界，未來醫(yī)學(xué)教育主體主要為：(1)積極探索促進(jìn)AI在臨床教學(xué)中的應(yīng)用，在醫(yī)學(xué)院校開展衛(wèi)生AI倫理，促進(jìn)AI的健康發(fā)展；(2)目前創(chuàng)建的衛(wèi)生AI倫理課程應(yīng)該涉及的倫理問題包括知情同意、偏見、安全、透明、患者隱私和分配；(3)超越醫(yī)院走向社會，回應(yīng)不斷變化的社區(qū)需求，尊重多樣性；(4)利用先進(jìn)技術(shù)，通過個(gè)性化、社會互動和資源可及性的主動學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)學(xué)生驅(qū)動學(xué)習(xí)[27]。

2當(dāng)前智能眼科應(yīng)用中所面臨的倫理挑戰(zhàn)

近年來，國家新一代AI治理專業(yè)委員會發(fā)布《新一代人工智能治理原則——發(fā)展負(fù)責(zé)任的人工智能》，提出了AI治理的框架和行動指南，“負(fù)責(zé)任的人工智能”一詞被提出，主要包括AI的公平、無偏見、透明、可解釋、安全、不侵犯隱私、負(fù)責(zé)任、有利于人類。隨著AI技術(shù)的快速發(fā)展，新興科技發(fā)展帶來的倫理問題成為面臨的主要挑戰(zhàn)。在此形勢下，AI在眼科的應(yīng)用與發(fā)展不可能獨(dú)善其身。

2.1智能眼科在眼科診治中的失誤及歸責(zé)手術(shù)機(jī)器人的出現(xiàn)是AI的又一重要里程碑?，F(xiàn)階段從整個(gè)醫(yī)療活動中來看，機(jī)器人輔助醫(yī)生或由醫(yī)生設(shè)置參數(shù)后手術(shù)步驟由機(jī)器人單獨(dú)操作，整個(gè)醫(yī)療活動中操控手術(shù)的主體仍然是醫(yī)生，因此醫(yī)生在機(jī)器人法律責(zé)任法中仍然占主導(dǎo)地位。AI相關(guān)的倫理問題主要涉及6個(gè)方面：個(gè)人、人際、團(tuán)體、制度、社會和部門。人們已開始對AI飛速發(fā)展中存在的倫理問題逐漸認(rèn)識，但對減輕相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)的能力仍處于初級階段。Dutt等[6]提出，AI在醫(yī)療過程中意外出現(xiàn)機(jī)器故障、操作失誤等問題時(shí)，是否有相應(yīng)的緊急預(yù)案？患者是否能夠承受這種后果？O’Sullivan等[28]指出未來外科手術(shù)機(jī)器人可以學(xué)習(xí)和執(zhí)行日常手術(shù)任務(wù)，外科醫(yī)生起到監(jiān)督作用從而為患者服務(wù)。但新興的AI技術(shù)無論是民用還是軍用均面臨責(zé)任、法律、義務(wù)、倫理等問題需解決，只有這樣，AI才能更好地為人類服務(wù)。隨著AI在眼科診療、手術(shù)中的應(yīng)用與發(fā)展，如何加強(qiáng)法律的監(jiān)控及保護(hù)，平衡患者、醫(yī)生、設(shè)計(jì)者、制造者、機(jī)器人等各方面權(quán)利是我們迫切需要思考和關(guān)注的問題。

2.2智能眼科中的隱私安全醫(yī)療數(shù)據(jù)隱私應(yīng)受到嚴(yán)格尊重和控制，AI信息的應(yīng)用應(yīng)該受相關(guān)規(guī)則及法律保護(hù)。目前，有研究者對AI技術(shù)實(shí)施的安全性產(chǎn)生各種擔(dān)憂[29-30]。AI算法的開發(fā)和實(shí)現(xiàn)涉及巨大的數(shù)據(jù)集，因此涉及AI的法律問題需要政府、行業(yè)參與者、研究機(jī)構(gòu)和其他利益相關(guān)者共同起草關(guān)于公平、安全、可靠性、隱私、安全性、包容性、問責(zé)制和透明度的特殊倫理原則。個(gè)人隱私的保護(hù)已形成社會共識，AI在醫(yī)療保健領(lǐng)域的大規(guī)模應(yīng)用尚未出現(xiàn)，但是AI數(shù)據(jù)隱私安全已成為公眾擔(dān)憂問題[30]。新型冠狀病毒肺炎疫情爆發(fā)后，Smidt等[31]利用AI大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、區(qū)塊鏈、5G等數(shù)字技術(shù)有效提升疫情監(jiān)測、病毒追蹤、防控和治療效率，研究發(fā)現(xiàn)部分政府部門為了拯救生命，存在忽視保護(hù)患者隱私的失責(zé)；盡管AI有助于政府和衛(wèi)生機(jī)構(gòu)減少病毒的傳播，但政府置患者隱私不顧，嚴(yán)重侵犯了患者隱私權(quán)。目前AI對人類隱私權(quán)等基本人權(quán)造成了一定威脅，盡管許多國家作出了一定努力，但沒有一個(gè)國家能夠系統(tǒng)地解決與衛(wèi)生保健數(shù)據(jù)有關(guān)的隱私問題。目前，眼科AI的隱私問題主要涉及AI數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)共享、數(shù)據(jù)訪問、數(shù)據(jù)隱私、數(shù)據(jù)監(jiān)視、數(shù)據(jù)推送、知情同意、健康數(shù)據(jù)所有權(quán)及有效性等問題[30]。

2.3傳統(tǒng)醫(yī)患關(guān)系受到挑戰(zhàn)毋庸置疑，醫(yī)生在醫(yī)療活動中的本質(zhì)是遵循“患者利益最大化”原則。Hashimoto等[32]研究中提出，AI參與診治時(shí)，其會第一時(shí)間做出科學(xué)診斷，不會考慮利益問題、患者是否能夠接受或是否有解釋能力，它的這種診斷行為可能增加醫(yī)生與患者不適當(dāng)?shù)臎_突。AI輔助醫(yī)療將增加醫(yī)患之間的信任風(fēng)險(xiǎn)，患者知情同意權(quán)、患者主體性將受到前所未有的挑戰(zhàn)。AI的加入使得原本就緊張的醫(yī)患關(guān)系變得更加錯(cuò)綜復(fù)雜。因而使得醫(yī)患雙方信任顯得至關(guān)重要。醫(yī)療AI作為一個(gè)新興的、快速發(fā)展且可能具有顛覆性影響的領(lǐng)域，不僅改變醫(yī)療活動的診治流程，甚至成為了醫(yī)療活動中醫(yī)療方案的輔助決策者。正因?yàn)榇嬖谶@種顛覆性，在智能眼科飛速發(fā)展的背景下，新的醫(yī)患關(guān)系將面臨更深層面的挑戰(zhàn)。

Jotterand等[33]研究提出AI是使醫(yī)學(xué)重新人性化還是去人性化？隨著AI在臨床醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的普及，應(yīng)該慎重考慮支持負(fù)責(zé)實(shí)施此類技術(shù)的倫理框架。AI在臨床環(huán)境中的出現(xiàn)將挑戰(zhàn)傳統(tǒng)道德邊界，主要需考慮的問題有：(1)AI在臨床背景中的人類學(xué)含義；(2)用于解決醫(yī)學(xué)倫理問題的方法和框架；(3)AI對臨床實(shí)踐的影響，特別是在臨床判斷的性質(zhì)方面。我們必須充分關(guān)注AI運(yùn)用于臨床中對患者的人文關(guān)懷、倫理道德，充分發(fā)揮“負(fù)責(zé)任的人工智能”，以期為今后有關(guān)臨床實(shí)踐和培訓(xùn)未來衛(wèi)生專業(yè)人員提供指導(dǎo)。近年來，由于多方面因素共同作用導(dǎo)致醫(yī)患關(guān)系日益緊張?；颊叻矫娴闹饕?yàn)榛颊邔χ委熜Ч谕?、對醫(yī)療技術(shù)局限缺乏準(zhǔn)確認(rèn)識、醫(yī)療知識及信息的不對等、新聞媒體介入的負(fù)面作用及患者維權(quán)意識的加強(qiáng)。如何將AI與人文關(guān)懷、醫(yī)療技術(shù)、醫(yī)療設(shè)備融合一體，構(gòu)建和諧醫(yī)患關(guān)系是AI在眼科診治中面對的又一難題。

2.4AI引發(fā)的眼科教育中的倫理問題盡管AI輔助的教育學(xué)習(xí)在技術(shù)上有很多優(yōu)勢，未來的醫(yī)生能夠使用高科技進(jìn)行個(gè)性化學(xué)習(xí)、社會互動和獲取大量資源。AI目前在眼科訓(xùn)練及其他學(xué)習(xí)應(yīng)用中仍處于早期階段。因基于計(jì)算機(jī)的學(xué)習(xí)和AI算法可能被編程為對某些群體有偏見或偏向任何利益，因此眼科手術(shù)培訓(xùn)設(shè)置涉及數(shù)據(jù)隱私問題、透明、偏見、問責(zé)和責(zé)任，必須考慮其在教育中存在的道德和倫理問題[34]。未來的醫(yī)生依然應(yīng)該優(yōu)先考慮人本主義，以“患者為中心”。同時(shí)，醫(yī)生在遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)中，即學(xué)習(xí)者與教師和其他學(xué)習(xí)者處于不同的地理區(qū)域，學(xué)習(xí)者與他人的聯(lián)系感和歸屬感，即情感聯(lián)系和支持也是需要考慮的問題。此外，在數(shù)字化的影響下，醫(yī)學(xué)教育的人文價(jià)值和倫理標(biāo)準(zhǔn)均在迅速變化，因此迫切需要進(jìn)一步研究數(shù)字化學(xué)習(xí)在眼科教育中的深度及其影響，并制定關(guān)鍵的素養(yǎng)課程。在AI快速發(fā)展過程中，年輕醫(yī)生是否會出現(xiàn)對AI產(chǎn)生依賴從而出現(xiàn)學(xué)習(xí)怠慢情況？目前，醫(yī)學(xué)院校開展的AI倫理學(xué)習(xí)課程較少甚至未開展，這與日益增長的AI醫(yī)療矛盾。醫(yī)生如何提高AI領(lǐng)域下臨床倫理實(shí)踐，如何進(jìn)行倫理決策，這些都是值得思考的問題。未來醫(yī)學(xué)教育追求的目標(biāo)是在AI背景下加強(qiáng)對患者的人文關(guān)懷和疾病學(xué)科專業(yè)性，無論AI是否參與到其中均須確?；颊甙踩?。Katznelson等[27]研究中特別指出AI在教育中面臨的倫理挑戰(zhàn)，衛(wèi)生領(lǐng)域中AI真實(shí)事件已對醫(yī)學(xué)界構(gòu)成了道德挑戰(zhàn)，強(qiáng)烈呼吁有必要在醫(yī)學(xué)院教授衛(wèi)生AI倫理學(xué)。

2.5智能眼科涉及的倫理原則不完善現(xiàn)代信息技術(shù)的進(jìn)步促進(jìn)了認(rèn)知科學(xué)的發(fā)展，使得機(jī)器人具有生動的“感受性”和切實(shí)的“道德反應(yīng)”。AI的倫理不同于人類的倫理。AI以各種方式參與到社會活動中，這也賦予了AI關(guān)于“道德行為體”的標(biāo)準(zhǔn)。隨著AI革命的來臨，目前強(qiáng)調(diào)的主要原則是有益于社會、尊重人權(quán)和不造成傷害、保護(hù)隱私等。面對具有顛覆性及變革性的AI建立一套道德準(zhǔn)則迫在眉睫。一項(xiàng)關(guān)于眼科AI的橫斷面研究通過“問卷之星”[35]應(yīng)用程序設(shè)計(jì)了一份電子問卷，問卷由4部分組成，即受訪者的背景、對AI的基本了解、對AI的態(tài)度、對AI的關(guān)注及擔(dān)憂。調(diào)查結(jié)果顯示，醫(yī)務(wù)人員對AI的認(rèn)識水平高于其他專業(yè)技術(shù)人員，多數(shù)受訪者沒有任何眼科AI的經(jīng)驗(yàn)，但AI在眼科的接受程度普遍較高。科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步只有符合社會發(fā)展規(guī)律，促進(jìn)人或社會的科學(xué)發(fā)展才會被認(rèn)可和接納。AI推動眼科發(fā)展的同時(shí)，也需要道德和倫理規(guī)范AI技術(shù)的使用，同時(shí)也賦予AI一定的基本權(quán)利及道德倫理。在不久的將來，AI將成為衛(wèi)生保健服務(wù)的一個(gè)組成部分?；颊呤亲钪匾氖芤嬲咧唬伺cAI的互動可以提高衛(wèi)生保健效率，但在將其與常規(guī)臨床結(jié)合之前，應(yīng)解決可能存在的問題和風(fēng)險(xiǎn)。Esmaeilzadeh等[36]在一項(xiàng)研究中在線調(diào)查收集了634例美國患者的相關(guān)數(shù)據(jù)，進(jìn)一步了解他們在面對AI服務(wù)場景時(shí)對醫(yī)療保健的好處、風(fēng)險(xiǎn)和使用的看法，結(jié)果表明，這些患者對隱私問題、信任問題、溝通障礙、監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)透明度等方面表示明顯擔(dān)憂，而這些問題可能也是目前AI無法在衛(wèi)生保健領(lǐng)域應(yīng)用的一個(gè)原因。

3展望

未來醫(yī)療的趨勢是跨界融合、共享數(shù)據(jù)、精準(zhǔn)醫(yī)療。AI作為眼科史上新一代的革命性技術(shù)，合理利用AI不僅可以實(shí)現(xiàn)醫(yī)務(wù)人員的價(jià)值最大化，同時(shí)也能滿足患者利益最大化。目前，包括眼科在內(nèi)的醫(yī)學(xué)領(lǐng)域內(nèi)AI仍面對很多爭議及多個(gè)問題，包括知情同意、偏見、安全、透明、患者隱私等分配，如何加強(qiáng)倫理、法律法規(guī)的約束，建立相關(guān)法律法規(guī)保護(hù)監(jiān)督，平衡患者、醫(yī)生、設(shè)計(jì)者、制造者、機(jī)器人等問題仍是需要積極面對及解決的問題。我們需以謹(jǐn)慎態(tài)度對待AI的發(fā)展，AI必須在正確的價(jià)值導(dǎo)向下，遵守相應(yīng)的倫理規(guī)范，才能在臨床實(shí)踐中推動AI眼科技術(shù)不斷走向成熟和完善。盡管現(xiàn)階段倫理、法律和監(jiān)管等問題仍有待解決，但AI無疑可在目前醫(yī)療模式中發(fā)揮重要作用，不能因此而阻止AI的發(fā)展及社會的進(jìn)步。