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第3期 总第134期 南 ·
南京医科大学学报（社会科学版）京医科大学学报（社会科学版）
2026年6月 Journal of Nanjing Medical University（Social Sciences）of Nanjing Medical University（Social Sciences） · 283
Journal
知识生产机制，与传统医学基于理解与解释的知识 基础的“当时医疗水平”标准，也对医务人员在具体
生产机制存在根本分野。 情境下的注意义务内容提出了重构需求。为应对
更关键的是，人工智能的知识迭代速度已远远 上述挑战，本文将构建一个能容纳技术动态性，并
超越传统共识的形成周期，导致技术系统所展现的 聚焦于医务人员行为合理性的过错认定框架。在
“诊断能力水平”在事实上领先于法律所认定与依 展开具体框架之前，有必要先澄清一个根本性的法
赖的“当时医疗水平”。此种“诊断能力水平”与“当 理困惑：既然人工智能在特定诊断任务上可能展现
时医疗水平”之间的“错位”，可能动摇后者作为稳 出“先进性”，为何法律仍需强调医务人员的独立判
定、共识性判断基准的规范功能。人工智能不仅改 断，并将“过度依赖”视为过错？
变了知识的生产方式，更在知识应用层面制造了法 （一）过错认定核心法理的澄清
律评价标准与技术现实之间的断裂。 《中华人民共和国民法典》第 1221 条所确立的
（二）对医务人员注意义务的冲击 “当时医疗水平”标准，其规范内涵指向的是“医疗
我国现行法律框架明确将诊断辅助人工智能 水平”，而非“医学水平”。“医学水平”主要指除具备
定位为“辅助角色”，强调每一次机器判断都需经过 基本诊疗能力外，还需具备的医学研究水平 ［16］ ，其
医务人员的再判断，才能最终转化为直接作用于患 必须经过临床实践的充分验证与专业共同体的广
者的诊疗措施 ［14］ 。这表明，即使人工智能参与或者 泛认可，方能转化为普遍遵循的医疗水平 ［23］ 。诊断
辅助诊断决策，但仍然是“人类主导责任”。医务人 辅助人工智能凭借其数据处理与学习能力，能够瞬
员需通过履行注意义务对患者负责 ［14］ 。但值得注 时触及医学前沿。然而，这并不意味着“人工智能
意的是，人工智能的“临床潜能”与“算法黑箱性”相 的输出水平”可直接等同于法律意义上的“当时医
结合，在实践中催生了新的风险。 疗水平”。法律允许将诊断辅助人工智能作为“新
其一是“警觉衰退”风险。人工智能已被证明 疗法”应用，与将其输出结果直接认定为判定过错
具有显著的临床应用价值，其被认为在诊断速度、准 的“当时医疗水平”标准，是两个不同层面的法律问
确率等方面拥有匹敌甚至超越人类的能力。典型如 题。
谷歌开发的乳腺癌人工智能检测系统，其在识别难以 当前，存在一个看似矛盾的法理诘问：既然人
检测的转移性乳腺癌方面远超人类病理学家，其诊断 工智能在特定诊断任务上展现出“先进性”，为何法
准确率高达99%，而人类病理学家仅为38%。因而， 律仍需强调医务人员的独立判断并批评其“过度依
在人工智能介入诊疗行为后，可能导致医务人员产生 赖”？这触及了智能医疗时代责任分配的根本问
过度信赖，使本应进行的独立专业判断流于形式，产 题，必须在法理上作出区分。人工智能所展现的
生“警觉衰退”（atrophy of vigilance） 。 “先进性”，主要是其算法在特定任务上表现出的高
［21］
其二是“决策困境”风险。前述“诊断能力水 准确率，这是一种基于数据和统计的技术能力；而
平”与“当时医疗水平”之间的“错位”，使医务人员 法律判断所依据的“当时医疗水平”，则是一个融合
在具体诊断行为中面临决策困境。医务人员在决 了专业知识、可解释性、可验证性等价值的法律标
定是否采纳一个技术上更优但共识度不足的人工 准。正因为技术上的高准确率难以被法律上的通
智能诊断建议时，缺乏清晰、稳定的法律指引。若 行标准即时、完全地吸纳，所以在绝大多数临床场
采纳人工智能推荐的、超出传统标准但事后证明 景中，人工智能仍被定位为决策验证工具，而非医
正确的方案，是否因“超前”而构成过错？若拒绝 务人员必须严格遵从的强制性要求 ［24］ 。
该建议并沿用效果较差的传统疗法，导致患者丧 因此，技术的“先进性”非但不能豁免或消解医
失最佳治疗机会，是否又因未尽到为患者争取最 生的责任，反而对其专业角色提出了更高的要求。
大利益的义务而构成过错？而算法的“黑箱性”使 医生需在智能工具与患者个体之间进行审慎权衡，
其内部决策过程无法被医务人员直接理解或验 并承担最终的法律责任。“过度依赖”之所以构成过
证，医务人员仅能通过观察数据（observational da⁃ 错，并非因为使用了先进工具，而在于医生放弃或
ta）进行间接推断 ［22］ 。这已非简单的“采纳与否”的 严重懈怠了“独立判断”这一核心注意义务。从而，
两难选择，而是在规范依据模糊、决策过程不透明 其自身从负责任的决策者降格为技术的被动传递
的条件下，医务人员注意义务的履行本身受到根 者。而要求医务人员进行“结果核验”，并非源于对
本质疑的困境。 技术的不信任，而是将技术输出纳入人类专业认知
体系与法律评价框架的必经步骤，确保技术效能以
四、人工智能时代诊疗过错标准的重塑
负责任且合法的方式转化为患者的切实福祉。下
与适用路径
文所构建的以“审慎再判断义务”为核心的动态责
诊断辅助人工智能不仅冲击了以稳定共识为 任框架，其法理正当性正根植于此。