​​AI在医疗领域的应用虽能提升诊断效率和精准度，但伴随数据泄露、算法偏见、责任归属模糊等风险，需从技术、伦理、法律层面协同治理。​​

1. ​​数据安全与隐私风险​​
   医疗AI依赖海量患者数据训练模型，但敏感信息如病历、基因数据易遭泄露或滥用。印度新德里医院曾因勒索病毒攻击导致设备瘫痪，美国Confidant Health因配置错误泄露5.3TB心理健康记录。数据跨境流动和“孤岛效应”进一步加剧安全隐患。

2. ​​算法透明度与公平性缺陷​​
   AI诊断存在“黑箱”问题，决策逻辑难以追溯。若训练数据集中于特定群体（如欧美病例），可能导致对罕见病或少数族裔的误诊。例如，某AI系统筛查时系统性低估某些患者病情，引发伦理争议。

3. ​​责任认定困境​​
   AI误诊时，责任主体涉及开发者、医院和医生三方。欧盟《人工智能法案》尝试以权责清单划分责任，但国内法律尚处空白。达芬奇手术机器人曾因技术故障致144人死亡，却无明确追责先例。

4. ​​过度依赖与人文缺失​​
   医生可能因“自动化偏见”盲从AI建议，忽视个体化诊疗。AI也无法替代医患沟通中的情感支持，如心理疏导或临终关怀，导致医疗过程“去人性化”。

​​总结​​：AI医疗需平衡创新与风险，通过人机对齐技术（如RLHF）、隐私计算和法规完善构建可信框架。患者应警惕数据授权，行业须推动算法透明化与责任明晰化。