人工智能时代下的医疗错误新范式：法医学在临床风险管理与患者安全中的前沿作用

　　本文探讨人工智能如何重塑医疗错误模式，强调法医学专家在临床风险管理(CRM)中的核心作用。研究者提出需建立多学科团队应对算法偏差，通过标准化指南提升医疗安全，为数字化医疗时代的法律医学实践提供关键框架。

　　

法医学(Legal Medicine)作为涵盖法医病理学、法医毒理学、法医遗传学等多学科的伞式领域，正致力于为法律和保险决策提供科学化、可验证的因果解释机制。尽管欧洲各国法医专家的专业背景存在差异，但其核心方法论统一于基于因果关系的机械论分析框架：刑事责任要求排除所有合理替代因果解释，而民事责任则依赖于证明特定因果关系的概率优势。

值得注意的是，"犯错不再是人类专属特质"——人工智能(Artificial Intelligence, AI)不仅变革医疗实践模式，更催生出新型错误形态。算法可能放大或掩盖这些错误，例如数据集透明度缺失与算法偏见(⁶)。这彻底颠覆了延续数千年的医患关系范式：医生需平衡对技术的合理信任与过度依赖，同时面对"黑箱算法"带来的知情同意挑战。

临床风险管理(Clinical Risk Management, CRM)在此背景下凸显其核心价值，通过结构化、周期性的风险防控体系预防不良事件、提升患者安全。法医学专家不仅通过尸检和伤残评估追溯医疗过失后果，更应成为医院治理的前瞻性驱动力量，将错误经验转化为系统化改进的杠杆。面对AI引发的新型偏差，需要多学科团队协同应对，而法医学专家在医疗过失评估与医院风险管理领域的专业深化，将成为数字化医疗革命中不可或缺的方法论基石。正如谚语所言："若未能参与决策，便可能成为被决策的对象"。