图：随着AI技术进入医疗诊断领域，其出错风险与相应防范措施备受关注。

　　随着AI技术逐步进入医疗诊断领域，其出错风险与相应防范措施备受关注。对此，陈浩表示，AI在医疗领域中的应用已成大势所趋，应当“顺势而为”，并强调AI始终扮演“辅助角色”，且整个医疗诊断流程有多重机制以规避风险。

　　陈浩指出，AI模型的设计初衷是帮助医生减少漏诊、降低出错机率，同时提升诊断效率。在现行医疗体制与法律框架下，AI无法独立出具诊断报告，最终决策权仍在医生手中，这一设定从源头确保AI是“赋能医生”而非“替代医生”。

　　在防范AI可能出现的错误方面，临床中已建立多层审核机制。陈浩称，传统病理诊断本就实行“初诊─覆核─签字”流程，由不同层级医生逐级审核确认，以降低单人判断偏差，而AI的加入进一步强化了这一机制。

　　提供“第二意见” 减少漏诊

　　陈浩解释，当传统多医生审核中出现诊断意见不一致时，AI可替代其中一位医生的角色参与诊断。若AI与医生诊断结果一致，则该结果可信度高；若不一致，需对病例进行进一步分析。这种做法也与国际标准接轨。陈浩提到，国际医疗界普遍将AI视为“第二诊断建议”的提供者，通过提供另一个专业视角，帮助医生全面考量病例，从而提升诊断准确性、一致性，并降低漏误诊概率。