美國醫療AI訴訟風波起 專家籲重視病患同意與資料治理
美國加州近期掀起一波針對醫療機構使用環境人工智慧(AI)的集體訴訟案,引發業界高度關注。訴訟指控 Sutter Health 和 Memorial Health Services 未經病患知情同意,便秘密錄音、轉錄並傳輸敏感的醫療對話內容。
這起名為「Washington et al v. Sutter Health」的訴訟已於四月提起,目前尚處於初步階段。儘管環境AI供應商 Abridge 在訴訟中被提及,但該公司並非此案的被告。
針對此案,知名法律事務所 Gibbons P.C. 的律師 Mason Clutter、Michael Ruggio 和 Neha Matta 共同提出了十項應用醫療AI的建議,警示相關訴訟風險。他們指出,AI風險不僅限於技術功能本身,更涵蓋其實施方式、資訊揭露、治理框架與監控機制。
法律專家們強調,隨著AI在醫療領域的加速普及,其潛在的訴訟風險也隨之增加,特別是在涉及病患敏感溝通、健康資訊或高信任度的臨床環境中。單一AI使用案例可能同時牽涉到隱私、同意、保密、資料治理、資安、供應商管理、專業責任及消費者保護等多重層面。
專家建議,當AI工具用於擷取或處理病患溝通內容時,告知與同意原則仍是核心,尤其在設有嚴格隱私保護或「所有方同意」法規的地區。醫療機構應仔細評估AI工具處理敏感資料的流程,包括資料在臨床環境外的傳輸、為品管或模型改進而進行的資料保存,以及供應商人員的存取權限。
此外,醫療機構不應假設使用第三方平台就能免除其法律責任;供應商的盡職調查與管理是良好治理框架的關鍵環節。醫療AI治理應採風險導向與跨職能模式,並融入實際工作流程,包含盤點AI使用案例、依據病患影響與資料敏感度分類工具、部署前評估潛在風險,並確保與病患通知、授權、政策和培訓保持一致。
律師團隊指出,即使某項AI應用在法律上是允許的,但若部署方式不夠透明,仍可能損害病患信任並引發審查;強調清晰度、問責制與以病患為中心的實施,亦即「透明度」,有助於建立與維護信任。醫療AI的法律框架正持續演進,各機構應預期其在選擇、實施和監督這些技術時的合理謹慎程度將受到更多關注。深思熟慮的治理有助於降低風險、提高可辯護性,並促成更透明的病患互動,從而負責任地實現AI效益。
法律專家團隊總結,當前的重點已從「AI是否應在醫療領域扮演角色」,轉變為「如何在法律與監管審查下,以創新且尊重病患期望的方式應用AI」。這對台灣醫療機構在導入AI技術時,提供了重要的警示與借鏡,務必強化相關的法律風險評估與應對策略,確保病患權益。