 〔 摘要 〕 随着 技术 的 飞速 发展 及 公众 健康 需求 的 升级 ， 人工智能 在 健康 产业 逐渐 展现 出 了 广泛 的 应用 场 
景 。 然而 ， 由于 人工智能 主体 的 复杂性 、 技术 的 负面 效应 以及 社会 规约 的 不足 ， 在 投入 应用 时 存在 数据 质量 
安全 、 工具 理性 与 价值 理性 平衡 以及 责任 认定 等 伦理 问题 ， 而 社会 规约 的 不足 则 会 加剧 这些 伦理 风险 。 通 
过 文献 梳理 得到 如下 启示 : 健康 产业 的 良好 运行 要求 形成 国家 － 社会 － 个人 共 动 的 态势 。 首先 ， 国家 要 有 
清晰 的 发展 规划 ， 提高 伦理 审查 能力 ， 对 其 应用 进行 监管 ， 确保 责任 归属 明确 后 再 投放 市场 ; 其次 ， 应 提高 健 
康 产业 利益 相关 者 的 伦理 意识 ， 推动 学科 合作 交流 ， 加强 安全 技术 研发 ， 保护 患者 隐私 ; 最后 ， 传统 从业者 应 
明确 自己 的 职业 价值 ， 规范 健康 人工智能 应用 ， 保障 患者 权益 ， 与 人工智能 技术 共 促 健康 事业 发展 。 
〔 关键词 〕 人工智能 ; 健康 产业 ; 医学 伦理 ; 伦理 审查 
2017 年 ， 国务院 发布 《 新一代 人工智能 发展 规划 》 ， 表明 中国 将 人工智能 视为 促进 产业 变革 和 经济 转型 的 关键 ， 人工智能 革新 了 人们 的 生产 生活 方 
式 ， 开始 向 各行各业 赋 能 ［ 1 ］ 。 近年来 ， 人工智能 技 术 与 健康 领域 不断 加深 融合 ， 智能 医疗 应用 场景 愈 发 丰富 ， 人工智能 已经 成为 健康 产业 发展 新 的 驱动 力 ， 在 医疗 、 护理 、 健康 、 养老 等 方面 得到 了 广泛 应 用 。 2017 年 ， 美国 加州 召开 的 “ 阿 西 洛 马 会议 ” 上 ， 多 位 人工智能 领域 的 专家 联合 签署 了 《 阿 西 洛 马人 工 智能 原则 》 ， 该 原则 倡导 : 在 全世界 范围 ， 涉足 人 工 智能 领域 的 各方 要 共同 遵守 这些 原则 ， 保障 人类 的 共同 利益 和 安全 ［ 2 ］ 。 人工智能 技术 日益 成为 医 
疗 健康 领域 关注 的 核心 ， 但 由于 缺乏 统一 伦理 思想 的 指导 ， 其 可能 存在 的 伦理 风险 也 愈发 凸显 ， 2018 年 《 未来 基石 — — — 人工智能 的 社会 角色 与 伦理 》 报 告 发布会 上 ， 微软 公司 总裁 施博德 指出 ， 在 给予 计 算 机 更 强大 力量 的 同时 ， 也 应当 借助 社会 伦理 对 其 进行 合理 引导 ［ 3 ］ 。 
健康 产业 作为 关系 人类 健康 福祉 的 重要 产业 ， 更 要 认清 人工智能 的 内在 本质 ， 分析 其 发展 路径 ， 
关注 并 找出 人工智能 可能 带来 的 伦理 问题 ， 并 进行 合理 规避 。 2019 年 3 月 4 日 ， 第 十三 届 全国人大 二 次 会议 上 ， 大会 发言人 张业 遂 表示 ， 人大常委会 已 将 人工智能 相关 法律 列入 本 届 五 年 立法 规划 ， 努力 为 人工智能 创新 发展 提供 有力 法治 保障 ［ 4 ］ 。 虽然 现阶段 的 人工智能 尚 处于 弱 人工智能 阶段 ， 还 不 涉 及 强烈 的 伦理 问题 ， 但是 面对 飞速 发展 的 科技 ， 我 们 不得不 防患于未然 ， 健康 产业 是 一个 特殊 的 产 业 ， 在 人工智能 这 项 敏感 的 技术 面前 ， 伦理 思考 一 定要 走 在 技术 发展 的 前面 ， 才能 更 好 地 解放 生产 力 ， 解放 人类 智能 。 1 人工智能 在 健康 领域 的 发展 现状 1 ． 1 发展 现状 健康 产业 兼具 产业 属性 与 公益 属性 融合 的 特 征 ， 属于 半 公益性 的 经济 活动 ， 发展 这 一 产业 需要 市场 和 政府 协同 作用 ， 政策 和 技术 在 健康 产业 的 发 展现 状 中 起 着 举足轻重 的 作用 。 1 ． 1 ． 1 技术 及 应用 场景 现状 
2016 年 被 称为 “ 人工智能 元年 ” ， 科技 的 跃 迁 ， 资本 的 活跃 ， 移动 互联网 的 普及 ， 物 联网 时代 的 到 来 ， 为 大 数据 的 快速 积累 ， 设备 运算 能力 的 提升 ， 算 
法 模型 的 演进 创造 了 条件 ， 使得 人工智能 相关 技术 
迅猛 发展 。 从 最初 仅仅 局限 于 挂号 服务 、 信息 查询 、 轻 问诊 ， 到 电子 病历 、 医疗 手术 机器人 、 智能 芯 片 ， 人工智能 与 健康 产业 的 融合 从 边缘 的 探索 阶段 
走进 核心 发展 阶段 。 根据 对 新华 网 及 中国 知网 、 万方 数据 等 期刊 平 台 相关 信息 的 整理 和 比对 ， 可以 发现 人工智能 健康 产业 已经 孕育 出 多种 产品 ( 详见 表 1 ) 。 目前 ， 人工 智能 与 健康 产业 结合 方式 丰富 ， 技术 方面 包括 语音 识别 、 图像 处理 、 机器人 技术 、 大 数据 分析 、 文献 搜 集 与 分析 推理 ; 就诊 流程 方面 包括 诊 前 、 诊 中 、 诊 后 ; 适用 对象 方面 包括 医院 、 医生 、 患者 、 药 企 等 。 美国 软件 公司 Nuance Communications 研制 的 Dragon Medical 人工智能 助手 可 帮助 医生 使用 语音 完成 健康 档案 编辑 、 患者 病历 评估 及 处方 填写 等 任 务 ， 科大 讯 飞 云 医 声 利用 其 全球 领先 的 智能 语音 和 人工智能 技术 ， 收集 患者 资料 以 供 医生 随时 查阅 ， 还 能 将 医生 说 出来 的 医嘱 直接 整理 成 电子 文档 ; 腾 讯 公司 研发 的 腾 讯 觅 影 利用 计算机 视觉 和 深度 学 习 技术 ， 辅助 医生 诊断 和 完成 重大 疾病 早期 筛 查 等 任务 ; IBM 沃 森 机器人 ， 定位 是 “ 肿瘤 专家 顾问 ” ， 可 以 通过 询问 患者 的 病 征 、 病史 ， 通过 人工智能 技术 
迅速 给出 诊断 提示 和 治疗 意见 ， 达 芬 奇 手术 机器人 能够 帮助 医生 为 患者 进行 微 创 手术 ; Epicenter 芯片 
通过 植入 人体 获取 人 的 行为 和 健康 信息 ， 便利 人们 的 生活 ; 硅谷 Atomwise 利用 其 强悍 的 文献 搜集 与 数据 处理 能力 ， 大大 提高 了 药物 研发 的 效率 。 
1 ． 1 ． 2 政策 现状 现今 我国 卫生 健康 服务 需求 提高 、 人口 老龄 化 、 疾病 谱 变化 、 医疗卫生 资源 配置 不 均等 问题 都 对 卫生 体系 和 健康 产业 提出 了 新 的 要求 。 2016 年 6 月 ， 国务院 公布 《 关于 促进 和 规范 健康 医疗 大 数据 应用 发展 的 指导 意见 》 ， 明确 指出 健康 医疗 大 数据 是 国家 重要 的 基础性 战略 资源 ［ 5 ］ 。 2017 年 5 月 ， 科 技 部 发布 《 “ 十三五 ” 卫生 与 健康 科技 创新 专项 规 划 》 ， 要求 推进 医学 人工智能 研究 ， 支持 智慧 医疗 发 展 ［ 6 ］ 。 2017 年 7 月 ， 国务院 印发 《 新一代 人工智能 发展 规划 》 ， 提出 推广 应用 人工智能 治疗 新 模式 新 手段 ， 建立 快速 精 准 的 智能 医疗 体系 ， 探索 智慧 医 院 建设 ; 加强 群体 智能 健康 管理 ， 突破 健康 大 数据 分析 、 研发 健康 管理 可 穿戴 设备 ， 建设 智能 养老 社 
区 和 机构 ［ 7 ］ 。 《 意见 》 《 规划 》 的 出台 ， 表现 出 国家 对 人工智能 发展 的 鲜明 支持 态度 ， 明确 了 健康 产业 的 发展 路径 和 发展 目标 ， 政策 红利 的 释放 ， 使 市场 对 人工智能 健康 产业 更加 充满 了 信心 ， 随着 大量 资本 的 注入 ， 健康 产业 蓬勃 发展 。 2 人工智能 伦理 问题 研究 现状 论文 发表 量 是 反映 学者 研究 兴趣 和 学术 热情 的 重要 指标 。 据 万方 数据库 统计 显示 ， 2017 年 后 ， 有关 人工智能 的 文章 数量 呈 井喷 趋势 ， 仅 2017 年 一 年 的 文献 量 就 达到 了 9495 篇 ， 2018 年 更是 达到 10050 篇 之 多 ， 为 本 研究 提供 了 丰富 的 素材 。 以 篇 名 、 关键词 、 摘要 、 全文 为 检索 项 ， “ 人工智能 ” and “ 健康 ” and “ 伦理 ” 为 检索 词 ， 于 2019 年 3 月 ， 搜索 中国 知网 、 万方 ， 共 检出 中文 期刊 文献 139 篇 ， 通过 
浏览 篇名 和 摘要 ， 排除 与 本 主题 明显 不符 的 文献 ， 经过 筛选 ， 共 纳入 中文 文献 31 篇 。 现有 的 关于 人工智能 伦理 问题 的 文章 多 从 社 会 和 技术 两 个 层面 出发 来 讨论 分析 ， 而 技术 层面 又 多 从 算法 和 数据 入手 ， 如 周吉银 等 ( 2019 ) 认为 人工 智能 的 伦理 问题 主要 由 算法 的 自主 学习 能力 所 衍 生 ， 目前 人工智能 是否 会 伤害 人类 取决于 赋予 其 任 务 的 人类 是否 有 伤害 人 的 目的 ; 刘荣 ( 2018 ) 认为 智 
能 医学 中 存在 的 伦理 问题 主要 包括 “ 数据 歧视 ” 和 医疗 数据 安全 ; 董 青岭 ( 2018 ) 认为 人工智能 存在 算 法 逻辑 中 的 道德 困境 ， 在 没有 或 无法 植入 社会 正义 理念 的 情境 下 ， 有可能 塑造 社会 新 的 阴暗面 ; 而 从 社会 角度 出发 审视 人工智能 伦理 问题 的 则 有 伍敏 
敏 ( 2018 ) 认为 人工智能 引发 的 伦理 问题 主要 包括 道德 主体 地位 问题 ， 责任 伦理 问题 ， 隐私 保护 问题 ; 郭建伟 等 ( 2018 ) 认为 人工智能 可能 带来 的 伦理 问 题 主要 体现 在 人类 是否 应当 给予 其 一定 的 “ 人权 ” 
及 如何 解决 人工智能 在 生产 、 生活 中 造成 的 过错 ; 陈默 ( 2018 ) 认为 在 人工智能 辅助 医疗 的 医 患 关系 伦理 机制 建设 中 存在 如何 定义 人工智能 的 身份 、 人 工 智能 辅助 医疗 是否 具有 特殊性 、 为 人工智能 设计 道德 程序 是否 可行 的 问题 ; 王银春 ( 2018 ) 认为 对人 工 智能 进行 道德 判断 需要 区分 人工智能 本身 的 道 
德 评价 问题 及 人工智能 研发 与 应用 后果 的 善恶 评 价 问题 ; 王军 ( 2018 ) 认为 人工智能 的 发展 可能 引起 
道德 决策 风险 ， 并 在 现实 生活 层面 对 环境 、 医疗 、 家 庭 产生 影响 ， 还 可能 导致 人 的 异化 ; 包 桉 冰 等 ( 2018 ) 认为 医疗 人工智能 会 对人 的 道德 主体 地位 、 责任 认定 、 隐私权 保护 带来 伦理 风险 ; 罗诚 等 
( 2018 ) 认为 基于 图像 识别 的 人工智能 主要 存在 数 据 质量 、 患者 隐私 、 监管 、 政策 法规 方面 的 问题 。 
正如 曾毅 研究员 所 说 ， 人工智能 以往 的 发展 是 主要 以 技术 驱动 的 ， 人工智能 的 研发 者 、 管理者 对 
于 社会 潜在 的 影响 往往 考虑 不足 。 作为 引领 新 一 轮 科技 革命 和 产业 变革 的 新 技术 ， 人工智能 在 技术 
发展 ， 推动 健康 产业 进步 的 同时 ， 模糊 了 虚拟 和 现 实 、 数字 和 个人 的 界限 ， 并 衍生 出 诸多 复杂 的 伦理 问题 和 法律 问题 。 现在 ， 我们 所 要 应对 不 仅仅是 弱 人工智能 ， 还有 可能 即将 面对 紧随 科技 飞速 发展 而 至 的 强 人工智能 乃至 超 人工智能 ， 因此 未雨绸缪 ， 及时 采取 有效 的 应对 措施 才能 让 人工智能 更 好 地 发挥 正面 影响 。 本文 拟 从 人工智能 健康 产业 的 发 展现 状 出发 ， 以 人工智能 技术 层面 的 数据 和 算法 作 为 切入点 ， 结合 健康 产业 的 特殊性 以及 一些 国际上 较 有 影响力 的 人工智能 共识 讨论 健康 产业 人工 智 
能 伦理 问题 的 产生 原因 以及 应对 措施 。 
3 健康 产业 人工智能 技术 现存 伦理 问题 及其 产生 原因 的 分析 
3 ． 1 现存 伦理 问题 
3 ． 1 ． 1 数据 效率 与 数据 正义 : 数据 质量 安全 问题 
人工智能 技术 发展 主要 依托 于云 计算 和 大数 据 技术 ， 数据 是 其 发展 的 主要 动力 来源 ， 大规模 医 
疗 数据 能够 提高 人工智能 判断 的 准确性 和 拓宽 其 适用性 ， 健康 大 数据 的 应用 是 远程 医疗 发展 的 基 础 ， 是以 低 成本 改善 医疗 资源 分配 不均 问题 ， 减少 社会 医疗 支出 的 伟大 技术 进步 ， 国务院 已 在 2016 年 
6 月 将 医疗 大 数据 纳入 了 国家 大 数据 战略 的 布局 。 大 数据 能 大幅 提高 人工智能 技术 的 准确性 和 
有效性 ， 人工智能 在 健康 大 数据 的 基础上 ， 通过 “ 深 度 学习 ” ， 从 海量 病例 中 自动 分析 并 获得 规律 ， 继而 利用 这些 规律 对 未知 数据 进行 预测 ， 达到 对 疾病 的 “ 未 病 先 防 ， 既 病 防 变 ” 。 从 技术 发展 的 角度 出发 ， 准确 地 采集 健康 大 数据 ， 加速 医疗 人工智能 技术 进 步 ， 造福 更多 人 ， 是 发展 的 必然 。 然而 这 就 构成 了 一对 矛盾 ， 一方面 ， 健康 大 数据 对 我们 的 健康 状况 、 经济 条件 、 人际关系 甚至 生物 基因 等 信息 都 进行 了 详细 的 记录 ， 允许 大 数据 的 无限 采集 和 存储 ， 无疑 为 隐私 信息 的 泄露 埋下 隐患 ， 需要 予以 一定 程度 的 规范 和 限制 ; 另一方面 ， “ 健康 大 数据 ” 这个 词 本身 就 暗示 着 对 诸多 个人 信息 的 无限 采集 和 存储 ， 并且 还要 是 准确 、 没有 错漏 地 进行 存储 ， 因为 优质 且 海 量 的 数据 是 医疗 人工智能 得以 进行 “ 深度 学习 ” 的 根本 。 医疗 数据 在 采集 过程 中将 如何 保证 数据 的 质 和 量 ， 在 应用 过程 中将 如何 保护 个人隐私 以及 数 据 安全 ， 这些 问题 一环扣一环 ， 已经 构成 了 数据 质 
量 安全 问题 群 。 

