遵循医学人工智能建议如何减轻医疗事故责任：来自随机试验的跨国见解

人工智能（AI）日益影响临床决策，然而其建议可能与标准医疗相悖。尽管人们认为医疗事故担忧会阻止医生遵循AI建议，但来自美国的实验证据表明情况恰恰相反：非专业陪审员在医生拒绝AI建议时更可能判定医生承担责任。这一模式是否适用于由法院指定的专家而非非专业陪审员来判定责任的法律体系，仍是未知数。方法：为了研究基于专家与基于非专业陪审员的法律体系中的医生和外行如何评价医生接受或拒绝AI建议的行为，尤其是在这些建议偏离标准医疗的情况下，我们设计了一项随机情景研究：采用2×2析因设计，改变AI建议（标准与非标准医疗）和虚构医生的决策（接受与拒绝）。该研究于2023年在美国和德国具有全国代表性的成年人样本中在线进行，并于2023年至2024年在德国医生中开展。共有387名德国医生、2291名美国成年人和2283名德国成年人参与；根据预先登记的标准，未完成调查或未通过注意力检查者被排除。参与者被随机分配到4个情景之一，情景改变了AI建议（标准与非标准医疗）和医生的决策（接受与拒绝）。测量了虚构医生决策的合理性，由参与者在李克特量表上评分。结果：按照预先登记的排除标准，分析纳入248名德国医生、1202名美国成年人和1358名德国成年人。接受标准医疗AI建议的医生比拒绝建议的医生被评价为更合理（美国外行：t = 5.36；95% CI，0.45–0.97；P < 0.001；德国医生：t = 2.47；95% CI，0.14–1.30；P = 0.02；德国外行：t = 4.14；95% CI，0.27–0.76；P < 0.001）。对接受与拒绝非标准医疗AI建议的医生的评分在统计上等价。等价性检验在α值为0.05时使用双单侧检验程序进行，按照标准惯例报告90%置信区间（美国外行：t = –4.90；90% CI，–0.1至0.36；P < 0.001；德国医生：t = –1.76；90% CI，–0.12至0.67；P = 0.04；德国外行：t = 5.35；90% CI，–0.35至0.06；P < 0.001）。结论：在美国和德国，代表非专业陪审员和法院指定专家的样本认为接受标准医疗AI建议更为合理，而接受或拒绝非标准医疗AI建议的评价相似。与预测相反，医疗事故责任制度不一定构成AI在精准医学中使用的障碍。