人工智能在為傳統診療方式提供強有力的技術支撐，為醫生和患者提供新的溝通交流方式和資源獲取方式的同時，也在重新塑造醫患關系，傳統的“醫患”雙方關系變為“醫生-醫療人工智能-患者”三方關系。在此背景下，構建人工智能時代新型醫患關系勢在必行。

人工智能醫療給醫患關系帶來一定負面影響。一是診療決策權結構性轉移引發新型信任危機。人工智能在一定程度上可以縮小醫患之間的信息鴻溝。患者在人工智能輔助下可以獲取更多的醫療信息，彌補醫療知識不足的短板，增強自身參與診療決策的主體性。然而，這又會削弱傳統意義上醫生憑借專業知識占據的信息主導地位。例如，在患者比對人工智能提出的治療方案和醫生提出的治療方案后，發現二者有出入，若醫生無法做出合理解釋或者醫生的診療方案存在疏漏，患者可能會對醫生的權威性提出質疑，引發信任危機。二是醫療事故責任認定不清為醫患糾紛埋下隱患。人工智能僅僅是醫生診療時的輔助工具，根本無法成為承擔責任的主體，倘若人工智能依據錯誤算法給出錯誤診斷，而醫生采納人工智能的建議，那么患者有可能把事故原因歸為醫生醫術有限，無法識別出人工智能的錯誤診斷。人工智能的應用涉及醫療機構、醫生，還涉及產品開發者、算法設計者以及監管者等利益相關方。因人工智能誤診導致的醫療事故究竟由誰來承擔責任，當下尚無明確界定。這種責任空白為醫患糾紛埋下了隱患。三是數據采集中的倫理失范引發知情權危機。人工智能在診斷和治療過程中大多時候在未經患者許可的情況下，大量收集患者個人信息和診療數據用以充實其數據庫。當患者發現個人健康信息被用于商業開發或算法訓練時，醫患信任關系會因此受損。四是維系和諧醫患關系的情感紐帶缺失。人工智能診治過程中不能像醫生那樣與患者進行情感交流，往往忽略患者的心理狀態、文化背景等非結構化信息，缺少人文關懷。同時，醫生若過度依賴人工智能時，則會淪為“算法執行者”，問診流程簡化為數據輸入與結果輸出，醫患溝通淪為形式化流程，情感聯結被人工智能稀釋。人工智能正在重構醫療的價值評判體系，治愈率、成本效益等可量化指標或許成為核心標準，而耐心傾聽、共情陪伴等無法被算法捕獲的人文價值被逐漸邊緣化，醫患關系從“人與人的信任”滑向“人對技術的妥協”。

鑒于人工智能對醫患關系的負面影響，構建人工智能時代新型醫患關系變得必要且緊迫。一是建立醫患信息共享機制。醫療機構可通過建立權威的人工智能醫療知識庫，為患者提供經過審核的信息，避免患者受到誤導性信息的干擾?？梢酝ㄟ^構建“人工智能輔助診療結果雙向解釋”機制，引導患者明白人工智能在診療過程中是輔助醫生的角色。還可以引導醫生主動向患者說明人工智能診療方案的邏輯依據、臨床證據以及局限性。例如，醫療機構可在電子病歷系統中嵌入可視化決策樹，動態展示醫生與人工智能診療方案的異同之處，保證患者的自主選擇權和知情同意權。在對比過程中，患者逐漸提升數字健康素養以及科學理解人工智能診療報告的能力，并意識到醫生具備人工智能所欠缺的醫學知識、批判思維和豐富的臨床經驗。二是構建多方協同的責任認定與風險防控體系。構建“法律-技術-倫理”三維治理框架是填補人工智能醫療責任真空的可行路徑之一。就法律層面而言，司法部門可以制定《醫療領域人工智能應用責任認定辦法》，根據人工智能系統自主決策等級（輔助級、建議級、自主級）劃分責任主體，明確醫療機構、醫生、產品開發者、算法設計者以及監管者的責任。就技術層面而言，相關管理部門可以推行“算法審計雙軌制”，要求開發者提供可追溯的決策日志，要求醫療機構定期進行臨床驗證測試。就倫理層面而言，醫患代表、技術專家、法律人士等可以建立人工智能醫療倫理委員會，加強相關倫理問題的研究。醫療機構可以舉辦人工智能診療監督能力的專項培訓，培養醫生算法偏差識別、人機協作質控等核心能力。三是完善診療數據倫理治理。管理部門需要通過“全周期數據治理”避免知情權危機發生。具體而言，在采集端實施分級授權制度，通過動態知情同意系統讓患者自主選擇數據使用范圍，采用區塊鏈技術實現使用記錄的不可篡改與實時追溯。在處理端建立去標識化聯合計算平臺，確保算法訓練不接觸原始數據。在應用端推行數據價值返還，將商業利用產生的部分收益轉化，為患者健康管理服務。為修復受損的醫患信任關系，醫療機構需要開發人工智能透明化解釋界面，以通俗易懂的方式展示數據處理邏輯，通過數字孿生技術讓患者直觀感受數據如何影響診療決策。四是重塑人文價值導向的醫療服務體系。醫療機構和人工智能醫療產品生產商需要協同推行“雙軌融合”醫療模式，突出醫療的人文價值導向。人工智能可以協助醫生提高診療效率，醫生應抽出一部分時間與患者溝通交流，為患者提供精神慰藉，充分發揮共情能力，彌補人工智能在情感交流上的短板，構建有溫度的醫患關系。（作者：張國軍，首都醫科大學馬克思主義學院教授、博士）