医学伦理学论文（精编版8篇）

　　医学同其他学科一样，在发展过程中也充满着各种矛盾与冲突，医学行业的每一次进步与发展，都会对医学伦理道德提出更高的标准,伦理学在医学中具有重要重要，是当前医学研究中的重点与难点，本本汇编了8篇优质的“医学伦理学论文范文”，希望以下范文能对各位读者起到帮助作用。

　　医学伦理学论文（精编版8篇）之第一篇：对医学高新科技伦理争议的思考

　　摘要：随着社会信息化程度的提高,人工智能、精准医学和靶向治疗、手术机器人、基因测序、干细胞研究、深部脑刺激、生物传感器、肿瘤免疫疗法等医学高新技术开始普遍应用于临床,它们与互联网、云计算等融合发展并开启了新的医学革命。医学高新科技的发展伴随诸多新的医学伦理争议,医学高新技术的滥用有可能超出其适应证,信息化背景对基因信息和医疗数据的隐私和处置提出更高要求,干细胞研究和免疫治疗等临床试验和治疗亟待法律规范和临床验证,深脑刺激和无线传感器出现难以避免的副作用有关患者切身利益。因此,有必要重新思考未来医学高新科技所面临的问题。

　　关键词：医学伦理,人工智能,精准医学,手术机器人,干细胞,深脑刺激,生物传感器,免疫治疗

　　医学的发展同所有其他科学的发展一样充满矛盾冲突,医学改革和医学高新科技要求医学界不仅仅只是简单地支持高新科技发展,更要重视发扬人类价值[1]。医学的每一次重大进步都会对医学伦理道德提出更高标准,伦理的高标准会指引医学向着有利于医患双方的方向发展。医学科学发展倘若没有伦理学的约束,一些医学技术可能会适得其反,出现诸多道德风险,因此对医学高新科技的伦理进行深入思考具有重要意义。

　　1 医学高新科技的伦理争议

　　1.1 大数据处理——隐私与归置问题

　　医学的每一个领域都离不开数据的处理,医学信息化、数字化要求医生熟悉分析数据的方法、掌握分析数据的医学工具。目前,数据分析算法广泛应用于医学图像等检查分析上,另外还有无线电波和自动病理分析领域[2]。例如,最近Zhu等[3]提出了一个新的图像重建模式——流形逼近自动变换(automated transform by manifold approximation,AUTOMAP),该数据重建算法可减少传感器噪声和伪影对图像的不良影响,这为未来CT扫描技术的提高具有重要的临床意义。

　　准确、高效地分析患者信息是对医生的挑战,但临床医学信息数据的处理不同于常规数据处理,最主要涉及患者数据隐私和数据归置问题。处理医学数据时应当考虑是否该赋予固定医务人员获取信息的权利,患者是否有权利掌握自身的全部生物信息,以及如何处理个体生物信息与总体信息之间的关系[4];与潜在的受试者接触和搜集信息的时候,其他人是否需要在场;如何搜集患者身份的信息,受试者在获得信息的过程中是否感到舒适;确定的个人信息以何种方式储存,储存多长时间以及跟谁分享。虽然医疗大数据能帮助医院改善医疗保健行为,但是会面临如何阻止公司和政府使用这些医疗数据的困难。医疗健康系统中构建的数据处理方法可能反映不一样的、有冲突的利益,过早地将特定诊断或实践方法纳入该处理方法可能意味着数据的不真实性,从而最终影响患者的利益[2]。

　　1.2 人工智能(artificial intelligence,AI)——过度诊疗与负面效应

　　AI被称作是第四次技术革命,其辅助医学诊断和治疗已经有相应法律法规可循。机器学习是系统智能化的重要标志,AI的学习能力强大,医疗影像辅助诊断系统已经广泛应用于临床实践。Gulshan等[5]报道了一种用于检测糖尿病视网膜病变的深度学习算法(deep learning),结果显示基于深度学习系统(deep learning system,DLS)对检测糖尿病视网膜病变具有高灵敏度和特异性。Ribli等[6]提出了一种改进的计算机辅助检测(computer aided detection,CAD)系统,它比传统CAD法协助放射科医生诊断出更多乳腺癌 。

　　AI的成本高昂导致高端医疗资源分配不均,如此间接拉大社会贫富差距,可能使一部分人对医学AI产生一定的抵触情绪;AI所存储的信息往往来自于大规模医疗临床试验数据,不顾及人体间的异质差别将该数据应用于不同的个体,容易倡导非必要的医学测试和手术,出现扩大病情、过度诊治的情况,即便AI按照规范化诊治标准也可能常常难以达到良好治疗效果。AI带来的过度医疗问题忽略了人文关怀在疾病恢复时的作用,也可能会忽略替代医学如生物反馈、针灸、中药以及意象等诸多替代疗法的作用。AI大数据处理和影像识别能力远超人类,医务人员因此可能会因对其产生过度依赖而降低自身医学专业水平;当医疗行为出现错误决策时,责任的归属问题可能会受到利益的影响;另外,异常的AI诊疗结果会对接受诊治的患者及其家人造成额外情绪困扰,对疾病的诊治和恢复会有不同程度的负面影响。

　　1.3 精准医学和靶向治疗——缺少临床证据与经验

　　精准医学是以基因测序技术、蛋白质分析技术、靶向药物研发和其他高精尖医学技术为背景的个体化诊疗方法,而靶向治疗针对体内的致癌位点如某个蛋白分子或者基因片段利用药物或者其他方法使肿瘤细胞特异性死亡,可称为“精准肿瘤学”[7]。精准医学以每个病人的分子研究和临床数据为基础,为对某一特定疾病具有易感性或对某一治疗具有不同反应的亚群而非群体制定疾病预防、诊断和治疗方案。

　　目前精准医学研究的临床干预措施相对较少,且很少用于新的诊断测试,并缺乏可为基因组学等技术提供相对可信的数据,因此,精准医学首要的伦理挑战是拥有确定足够可信的证据和如何将临床证据纳入临床的问题。精准医学中个人参与程度很大,基于人群数据搜集和研究面临的个人利益和集体利益该如何权衡[8],即便被大多数人证明有益的治疗方案或药品效果一般,患者可能不会轻易尝试这种具有更大个人风险的个体化诊疗。精准医学和靶向治疗到底是增加还是减少健康差异,个体化治疗方案是否优先提供给经济条件优越或拥有高端保险的人士?有些疾病的基因种族或家族倾向是否会增加对种族或家族的歧视?个体化医学是否会因为改变了医疗护理系统的标准而成为医疗过失诉讼的把柄?对于靶向治疗,无法解释的耐药性、肿瘤的基因组异质性、监测反应和肿瘤复发的手段不足,以及对药物组合的使用知识有限均需要考虑[7]。

　　1.4 手术机器人——手术技术更迭的短板

　　达芬奇手术机器人系统是目前最先进的微创外科技术平台,它具有放大的三维高清视频系统和手术视野,其具有仿真手腕关节(Endo-Wrist)功能的四个机械手臂均可进行7个自由度的灵活操作,并能够有效滤除外科医生手术颤动。手术时医生利用操纵杆来操纵机器人,实现复杂手术的精准微创、脏器保护及美容效果[9,10]。

　　机器人系统使用和维护成本高昂,患者需要支付更高的医疗费用[11],这对收入较低患者有失社会公平公正。机器人在精准性和持久性方面均优于人工,这对外科医生的手术技术提出更高要求;医生在机器人手术操作初期如果技术不够娴熟,或者操作过程中出现疲惫状态,则手术时间和手术效果难以达到预期效果。若术中出现严重手术并发症,由于手术切口范围和可操作范围小,且距离手术部位远,可能难以及时有效处理术中紧急情况;另外,机器人操作臂的人机交互安全性如事前预防主动控制等方面有待提高[12]。当与床边的外科医生比较时不难发现,及时照看患者的伦理问题至关重要,除了术中助手和护士,机器人手术操作者难以第一时间照顾患者并查看患者生命体征。手术机器人在术中出现故障或者线路问题,需要有应急方案,否则可能会危及患者生命安全。机器人系统确切的并发症和死亡率一直难以准确量化,这对预后评估造成一定困难,故需要一个可靠的跟踪系统或者开放的报告系统来报告这些不良事件[13]。鉴于目前手术机器人属于辅助医疗系统,手术的主体依然是医生,未来随着机器人的自主性和参与度的提升,责任主体所承担的责任比重会发生变化。一旦机器人手术大量用于临床手术,医生的专业技能可能会逐渐被机器所代替,出现技能低效化,这对于医生的临床技能培养又提出了新的挑战。

　　1.5 基因测序和治疗——专业性与隐私保护

　　2000年6月26日,白宫发布了关于人类基因组测序的第一份草案,人类基因组测序的完成是医学领域巨大的飞跃,基因测序根据血液或唾液测定基因全序列,能够提前锁定个人病变基因、预测患病风险的大小,正在广泛应用于临床疾病尤其是肿瘤的预防、诊断、治疗和监测[14]。

　　基因测序和治疗是一种信息技术,测试结果对于预测患病风险与临床诊断的价值的高低,需要制定统一标准。基因测序应该在确定知情同意并尽到告知义务的伦理原则下进行,这对获取参与者的配合和信任是至关重要的[15]。人体患病与环境、心理因素关系密切,基因测试只是单纯分析患病几率,但忽略了环境、心理因素对疾病的影响作用,会出现基因阳性率与患病率不对等的矛盾。遗传信息特别容易遭到泄露隐私的风险,基因检测不仅涉及到个人,亦涉及到该人的血亲,这些基因数据是否会被泄露给制药公司,基因公司破产后如何处理这些基因信息,警方是否可以通过家谱服务共享的基因数据库来识别嫌犯的亲属等[16,17]。基因治疗可适用于某些基因缺陷且没有其他更佳疗法的遗传病,但其治疗同时存在许多不确定因素,可能会对人体带来潜在的损害。基因数据的披露需要进行遗传咨询、症状前筛查、基因诊断,在咨询和解释数据方面,临床医生的培训是非常重要的,因为一些遗传结果专业性普遍较高[18]。改变基因功能、替换细胞及再生医学均具有伦理挑战性,利用基因纠正有害突变是否会改变一个人的身份认同感,例如,中枢神经系统细胞中的基因一旦被修饰,可能影响患者心理状态或情感的功能[19]。

　　1.6 干细胞研究——道德与尊严

　　干细胞分为全能干细胞和多能干细胞,后者主要来源为胚胎干细胞和胚胎生殖细胞,患者干细胞培养出所需组织能够克服移植排斥,具有重大临床意义,另外在癌症、基因治疗和新药开发等方面潜力巨大。干细胞研究在胚胎干细胞的多能性使其被誉为“万能细胞”,干细胞研究伦理主要在于胚胎干细胞的研究上。

　　1994年,美国发布有关人类胚胎研究禁令,禁止几经反复,最终支持已有干细胞的研究。获取胚胎干细胞需破坏人类胚胎,这几近于剥夺一个未来生命,有人认为胚胎克隆是生殖性克隆人的第一步,子宫外植入前的人类胚胎应该获得与完全发育胚胎相同的道德地位。胚胎是用来自多个个体的遗传物质产生的,那么谁应该提供研究同意书[20]?自然或自愿选择流产的胎儿细胞亦是胚胎干细胞来源,大量研究是否会招致堕胎的泛滥或者胎儿买卖商业化?胚胎干细胞与堕胎争论一样涉及宗教、道德和人类尊严问题。也许可以使用普通细胞进行基因编辑重排,令其具有干细胞功能属性,如此避免破坏原始胚胎[21]。甚至,有些疾病使用非胚胎干细胞系显示出更大的治疗优势,这为干细胞治疗提供更多可能性[22]。

　　1.7 深部脑刺激——难控的副作用

　　深部脑刺激(deep brain stimulation,DBS)是通过长期将单侧或双侧电极植入大脑特定的皮质下结构来实现电刺激,是一种可调节的、可逆的、非破坏性的神经外科干预。目前DBS已用于不同的治疗或替代药物应用,如神经病学障碍、帕金森综合征、肌张力障碍、重度强迫症、严重抑郁症、抽动秽语综合征,可缓解慢性疼痛和持续性震颤等。

　　DBS的作用机制尚不清楚,电极插入大脑后会出现伤口感染、构音障碍、感觉异常、电极错位和迁移,且会有异常癫痫发作、脑出血、偏瘫、脑梗死等风险[23]。DBS需要对单个患者刺激参数进行微调并改变施加的电场,但目前尚缺乏对“有效剂量”的严格定义,临床医生很难短期内完全探索出DBS的最佳参数和刺激量[24]。目前还没有前瞻性数据,也没有有效的预测个体治疗反应的指标,临床研究分析并未讨论出DBS和神经调节药物治疗之间可能的相互作用,面对致病区域扩大或病变活动的迅速蔓延,DBS方法的疗效可能有限[25]。过度报告DBS积极结果可能会掩盖它的劣势,严重抑郁症、强迫症或成瘾症的迅速缓解将以比个人环境改变更为剧烈的方式改变以往日常生活和社会关系,例如,有报道显示严重神经疾病患者在DBS治疗后出现了明显的性格障碍,故DBS研究设计和后续评估需要更全面的结果报告,并应将更广泛的生物、心理、社会结果指标纳入评估标准。另外,DBS技术在知识产权领域还没有明确的法律判断,技术的不成熟和过度、模糊或明显索赔的风险会导致专利申请的泛滥和不规范[26]。

　　1.8 无线传感器——芯片植入有风险

　　临床医生根据片面化的生命体征和实验室诊断推测它们之间的联系并判断疾病,难免出现信息不完整、不连续的情况,传感器可跟踪代谢状态并提供连续的医学数据。可穿戴生物化学传感器可收集生化或电生理信号,这种新兴医学电子产品使实时发现、诊断疾病成为可能[27];有科学家在研究设计提高医学精确度范围在几毫米到几微米的医学微型体内装置,能够安全地侵入人体以实时监测或诊断疾病,甚至直接向肿瘤提供靶向治疗[28]。

　　无线传感器可能会面临复杂的批准使用程序,因为植入体内的装置需要考虑感染或者设备故障诱发潜在并发症,另外存在永久植入装置是否有实用性、患者对它的费用接受程度以及获取芯片信息的合法化等问题。这种装置忽略了人体对自身调节的作用,加大了对生命监测的依赖性。使用智能芯片的患者还会面临被黑客攻击的风险,如人工耳蜗器、心脏起搏器、胰岛素泵等。将来如果这些智能芯片被有经济条件的人植入大脑中,就可能会造成他们的大脑在某些方面超越常人,有碍社会公正和稳定。

　　1.9 肿瘤免疫治疗——临床试验谨慎乐观

　　癌细胞的免疫逃逸是癌症治疗中的关键,免疫疗法从最初的免疫增强剂和肿瘤疫苗,到嵌合抗原T细胞(chimeric antigen receptor T,CAR-T)治疗、免疫检查点阻断治疗(immune checkpoint therapy)[如程序性死亡受体1(programmed death receptor-1,PD-1)、程序性死亡配体1(programmed death ligand-1,PD-L1)]、细胞毒T淋巴细胞相关抗原4(cytotoxic T lymphocyte antigen 4,CTLA-4),为肿瘤的治疗提供多元化治疗方案。2018年诺贝尔生理学或医学奖颁布给开创“抑制免疫负调控从而激发免疫系统对抗肿瘤”疗法的两位免疫学家,以表彰他们在CTLA-4和PD-1蛋白研究的贡献。目前免疫疗法已经应用于黑色素瘤、肺癌、膀胱癌、肝癌等。

　　免疫治疗的个体差异较大,这增加了严重并发症的潜在风险,免疫疗法过度激活免疫系统会导致自身免疫反应,虽然部分可控但严重者出现生命危险,如PD-1免疫疗法对正常细胞有较大毒性作用,且缺乏长期临床观察和验证;CAR-T免疫疗法运用了基因转导技术,会有“细胞因子风暴”、神经毒性、感染等副作用,该技术路线涉及取细胞、嵌合、体外增殖、回输等步骤,长周期和高成本无疑增加患者负担。免疫药物上市后的临床研究数据大多需要补充且真实性有待考量,严格的安全协议和产品定价有待建立[29]。免疫检测方法的不统一如检测手段、抗体灵敏度等不同,可影响最后数据的可信度,国内医疗环境容易过度夸大疗效而出现免疫治疗乱象。2016年7月7日,美国一项免疫疗法临床试验被叫停,因为试验方案中期被修改,导致三名患者意外死于脑水肿[30]。临床研究的应用和临床研究的监管尚无国际标准化原则,应当在保障人身安全的同时促进药品的创新研发。另外,免疫治疗研究单位是否达到招募受试者的能力,对入选患者的标准制定是否合理[31]?免疫治疗设备是否达到免疫治疗技术要求?研究者的道德水平决定他们是否会一味追求研究结果而忽视患者利益?在临床试验中,受试者是否能区分临床治疗还是医学研究,是否能充分了解科学研究的性质并正确看待可能面临的风险?由于缺乏相应免疫细胞治疗标准和技术标准,完善临床免疫试验和治疗标准、免疫细胞的制备和质量控制、有效性评价等机制迫在眉睫[32],伦理审查委员会对免疫临床研究的审查应包括研究者资质审查、研究方案的科学性审查、受试者的权益保护等[33]。

　　2 结语

　　医学高新科技的探索发展是一种双向伦理问题,医学科技的安全保密性、医院部署应用新技术原则、影响医生判断的利益冲突、应用新技术的培训和认证等需要考虑;对于患者,面临接受医学新技术之前的告知、新技术应用结果的跟踪报告、治疗伤害与受益的风险、医患之间有效沟通、患者个人和社会责任平衡等问题[34]。新技术的成本、结果、有效性和安全性在使用前后均要经过伦理委员会的评估,并在监督、授权和限制过程中使医疗高新科技发展与医学伦理并重,将科学性与伦理性并行。

　　国内 “基因编辑婴儿事件”在学术界造成严重不良影响,对胚胎基因进行修饰以天然抵抗疾病严重违反医学伦理道德和科研法律法规,被编辑基因的胚胎在成长过程中面临成长变异、疾病治疗不公正等伦理风险,甚至其生命安全也会难以得到保障。医学伦理问题从来都是医学研究活动中的重要问题,抛开伦理的科学研究是没有实际社会意义的,违反医学伦理的医学科技也不会得到社会的公认。科学化管理是避免产生医学伦理问题的有效措施,要在建立健全成果共享机制的同时服从医学研究科学化管理,并严格遵守伦理准则,这样才能进一步推动医学科学技术的进步与发展。

　　参考文献
　　[1] LSCHER T F.Ethical Issues:The challenge to keep up with a changing environment[J].Eur Heart J,2016,37(9):727-729.
　　[2] CHAR D S,SHAH N H,MAGNUS D.Implementing Machine Learning in Health Care:Addressing Ethical Challenges[J].N Engl J Med,2018,378(11):981-983.
　　[3] ZHU B,LIU J Z,CAULEY S F,et al.Image reconstruction by domain-transform manifold learning[J].Nature,2018,555(7697):487-492.
　　[4] 田海平.大数据时代的健康革命与伦理挑战[J].深圳大学学报:人文社会科学版,2017,34(2):5-16.
　　[5] GULSHAN V,PENG L,CORAM M,et al.Development and Validation of a Deep Learning Algorithm for Detection of Diabetic Retinopathy in Retinal Fundus Photographs[J].JAMA,2016,316(22):2402-2410.
　　[6] RIBLI D,HORV?TH A,UNGER Z,et al.Detecting and classifying lesions in mammograms with Deep Learning[J].Sci Rep,2018,8(1):4165.
　　[7] COLLINS F S,VARMUS H.A new initiative on precision medicine[J].N Engl J Med,2015,372(9):793-795.

　　医学伦理学论文（精编版8篇）之第二篇：医用机器人的伦理问题及应对之策

　　摘要：机器人在医疗领域的使用, 一方面提高了诊疗和护理效果, 为促进医学事业发展作出了重大贡献;另一方面, 也引发了人的主体性问题、患者隐私泄露、医护人员被替代等不可忽视的伦理问题。通过介绍医用机器人的现状, 分析其在医疗领域应用中引发的伦理问题, 提出了进行严格监管, 厘清责任权属;保护患者隐私, 消除潜在风险;确保主体地位, 注重人文关怀等应对之策。

　　关键词：医疗机器人,医学伦理,责任权属,患者隐私

　　1 医用机器人的发展现状

　　医疗机器人的应用最早要追溯到1985 年, 研究人员借助 PUMA 560 工业机器人完成了机器人辅助定位的神经外科活检手术 , 这是首次将机器人技术运用于医疗外科手术中, 标志着医疗机器人发展的开端[1]。医疗机器人是建立在机械设计与制造技术、传感器应用技术、自动控制技术、驱动器技术、人机交互技术等基本技术之上[2], 其在准确性、可靠性和精准性上远远超过了外科医生和护理人员。

　　经过三十多年的发展, 医用机器人以手术机器人为标志, 逐渐应用在各种精密手术如脑神经外科、整形外科、心脏修复、人工关节置换、泌尿科手术等方面, 同时也在不断开创辅助医疗新领域的应用, 如救援机器人、康复机器人、护理机器人、转运机器人等也在蓬勃兴起。

　　1.1 手术机器人

　　手术机器人用于军事医学, 可为身处不利条件的军事人员提供紧急或必要的医疗服务, 并能在全球范围内开展军事医疗的救助, 如为驻外军事人员、驻守外太空人员、极地地区的人员提供医疗服务。在和平环境下, 机器人手术可用于发达地区为落后地区实施医疗救助、医学技术帮扶、全球范围内的医疗会诊等, 这有助于医疗事业的平衡、可持续发展。

　　精准的定位和细致的操作是手术机器人最重要的特征, 它能有效避免医生在手术时的手部抖动, 从而有效增强手术的精细度, 提升手术的操作性和安全性。当前, 技术上最先进、成熟和完备的外科机器人系统当属达芬奇机器人, 这种机器人可在微创基础上完成复杂的手术, 其精细化程度远胜于其他手术机器人。达芬奇手术机器人已被广泛应用于普通外科、脑神经外科、心脏修复、妇产科、泌尿外科、整形外科等多方面的手术, 堪称“全科型”手术机器人。截至2017年10月31日, 在中国, 达芬奇机器人已完成手术超过6万台[3]。此款手术机器人, 在技术上还在不断追求结构尺寸适度化、小型化;在应用上将更广泛用于远程医疗、微创手术等领域, 并能通过对数据的智能化分析, 帮助医生避免操作上的失误。

　　1.2 辅助医疗机器人

　　康复机器人主要用于辅助患者进行身体的康复, 包括辅助型和治疗康复型两大类别。辅助型机器人主要用来帮助老年人和残疾人适应日常的工作和生活, 提高生活质量。治疗康复型机器人主要是用来帮助患者恢复机体的功能。“康复机器人的研究主要集中在康复机械手臂、智能轮椅、假肢和康复治疗机器等几个方面。”[4]目前世界上最成功的康复机器人是由英国Mike Topping公司研制的Handy1。这款机器人具有简便性、多功能性且价格低廉的优势, 正在被残疾人群体及医护人员广泛接受。另外, 美国的MOVAR系统和意大利的URMAD系统的机械手智能轮椅也很具代表性。

　　救援机器人主要用于特殊危急情况下的救援工作, 如处于地震、火灾等自然灾害或是在战争环境下, 当医护人员不便接近救援现场时, 救援机器人就可以第一时间把患者、伤员转移到安全的环境下进行急救。由于工作环境的特殊性和复杂性, 救援机器人的设计结构要简单紧凑、灵活多样。要有很高的动能使用效率, 装备的蓄电池动能要足以将伤病员转移至安全环境下。机器人本身应有较强的自主能力, 能在人的指挥系统以外作出正确的选择, 确保顺利完成指定任务。当前, 日本菊池制作所开发的救援机器人 RoboCue, 能进入救援队员不能进入的地方, 比如火势凶猛的房屋、爆炸或弥散毒气的现场来寻找受害人[5]。我国中科院沈阳自动化所研制了“废墟可变形搜救机器人”“机器人化生命探测仪”“旋翼无人机”三款救援机器人, 其均应用在了地震的救援任务中。

　　护理机器人多用来辅助护士完成护理患者的工作, 如更换床单和药物、喂食、帮助患者翻身、与患者对话, 向医生提供数据和影像信息等。随着全球人口老龄化进程的加快, 人工护理短缺现象明显, 引入人工智能进入护理领域势在必行, 不仅可以缓解人工护理的工作压力, 也能满足患者以及孤寡老人群体多层次、多样化、精细化的护理需求, 提升老年人群的生活质量。具有代表性的护理机器人包括英国研制的“Care-O-Bot3”, 其不仅可以做很多家务, 而且能与人对话, 可为独居老人提供情感慰藉。日本研制的“Rober”和“Resyone”两款医用机器人均可同时完成几个护理人员才能完成的工作。

　　2 医用机器人应用中的伦理问题

　　2.1 人的主体性问题

　　从人与人工智能的关系角度来看, 人是主体, 人工智能是客体;人是目的, 人工智能是手段。人类发展人工智能的根本目的, 应当是不断满足人类美好生活的需要。从人类整体来说, 主体性原则要求人类能够很好地控制机器人, 这也是实现安全性原则的前提[6]。目前, 医用机器人特别是医疗机器人还不能做到全程无医生指导进行医疗诊断, 有的学者认为当今的医疗机器人更接近一名独立医生的辅助医疗工具。但随着人工智能技术的发展, 医护人员重复和单调性劳动在相当程度上会被机器人所取代, 失去主体地位, 机器人在某些时刻甚至可以自主作出道德抉择。人与机器地位的颠倒, 可能造成机器对人的控制, 进而引发对人类的安全威胁。

　　人的主体性还表明医用机器人不能作为道德和法律的主体。从目前的技术水平来看, 医用机器人本质上是执行技术人员或使用者意志的工具, 其所做的判断和行为是根据预先设定的程序为依据。因此, 医用机器人在使用过程中出现的所有安全风险;对患者造成的各方面损失应由哪些主体来承担;承担的具体标准是什么等问题都值得深思。

　　2.2 患者隐私泄露问题

　　诚实守信, 保守医密是医护人员所必须遵守的基本医德准则。保守医密很重要的一点就是要保守患者的秘密, 主要有不公开患者的基本信息、不公布患者不愿让他人知道的病情, 这体现了医护人员对患者人格、权利的尊重和维护。缺乏隐私, 患者的生活就可能受到控制和干扰, 人的平等权和尊严就会遭到践踏。

　　人工智能的使用实现了大数据化的信息采集、传输和分析, 数据一旦获取极易存储, 删除后也能恢复。为确保更加安全、精准、高效的治疗和救助效果, 医用机器人对患者信息的采集要更全面, 如在搜集患者的姓名、性别、年龄、联系方式、住址等基本信息的基础上, 掌握病例情况。在使用康复机器人或护理机器人时往往还会监视到患者的私人空间。随着被采集的隐私数据越来越多, 信息的管控压力将变大, 相应的泄露风险也在增加。2016年, 英国皇家自由医院曾将大约160万名患者的信息交给谷歌子公司进行医疗试验, 以期找到发现肾脏损伤的全新方法, 但因未能充分保护患者隐私被英国信息委员会勒令整改[7]。

　　患者信息的大量泄露, 还可能给患者造成一些潜在的烦恼甚至危害。随着存贮和转移信息的海量化、便利化, 一些商业部门可以较容易地获取和利用患者信息进行大数据处理和分析, 了解患者的生活习惯、饮食情况、潜在需要的药物和医疗设备, 由此进行有针对性的营销, 给患者的正常生活造成骚扰。不法分子还可以利用这些信息对患者进行跟踪和监视, 无形中对患者及其家属形成了安全隐患, 也容易降低患者对医用机器人使用的信任度。

　　2.3 医护人员工作被替代问题

　　人类相对于人工智能, 在脑容量和学习能力方面具有一定的局限性。人工智能的高效和精准将在很大程度上节约成本、提高效率, 并逐步取代越来越多的人工劳动。2017年英国一家名为“改革”的智库发布报告称, 由于科技的发展, 机器人未来将有可能取代英国公共部门近25万个岗位。牛津大学马丁学院教授卡尔也在研究论文中指出, 未来10至20年之间, 美国约有47%的工作岗位有被机器人取而代之的可能[8]。在医疗领域, 医用机器人相比于医护人员, 有更多的专业知识储备;对患者信息有更强的识别率和掌控率;对手术也更具有精准化和较低的失误率。在医学专业上的明显优势, 使得医用机器人可以越来越多地替代医护人员的工作, 医护人员的岗位需求也面临减少的隐患。

　　医护人员的大量被替代还可能引发其他伦理问题。相比于“有血有肉”的医护人员来说, 现有的机器人还不能做到与患者进行交流, 不会情感、意志的表达, 不懂得关心、尊重、慰问患者的病痛感觉。缺乏“爱”的医疗, 可能让治疗和康复过程变成“流水线”式的运作, 将严重影响医患关系的和谐发展。

　　3 应对医用机器人应用中的伦理问题之对策

　　3.1 进行严格监管, 厘清责任权属

　　早在1942年, 美国着名科幻小说家阿西莫夫就在其着作《我, 机器人》中提出了机器人学三定律, 即机器人不得伤害人类个体, 或者目睹人类个体将遭受危险而袖手不管;机器人必须服从人给予它的命令, 当该命令与第一定律冲突时例外;机器人在不违反第一、第二定律的情况下要尽可能保护自己的生存。这三大定律也被认为是“现代机器人学的基石”。由此可以得出以下结论:第一, 机器人本身并不具有独立性, 而要受到人类的管控;第二, 机器人的使用必须要确保人类的安全, 而且绝不允许任何组织和个人利用机器人去危害他人。

　　医用机器人作为医疗人工智能的组成部分, 需要在研发、生产、使用过程中, 接受有关部门的严格监管, “划分彼此的责、权、利, 按照谁设计谁负责、谁使用谁负责的原则, 追究相关的责任人[9]。”要有专门的法律对医用机器人产品制定技术和安全标准, 一旦发生事故要能明确责任的归属。健全的监管组织和完善的法律制度才能保证机器人有序地被应用在医疗领域。

　　3.2 保护患者隐私, 消除潜在风险

　　机器人在进行诊疗前, 需要采集、储存和传送大量患者的个人基本信息, 这些信息涉及大量的个人隐私。医务工作者、生产和维修部门、信息技术管理部门都有可能接触到患者的个人隐私。因此, 信息的安全管理是医用机器人使用过程中的重要环节。欧盟于2018年5月制定了《通用数据保护条例》 (GDPR) , 其中规定了数据的合法性使用, 用户的被遗忘权, 即用户个人可以要求责任方删除关于自己的数据记录、数据泄露的违法处理等。我国制定的《国家健康医疗大数据标准、安全和服务管理办法 (试行) 》, 也对责任主体就医疗数据、患者隐私的管理提出了原则性要求, 其中第十七条规定“责任单位应当建立健全涉及国家秘密的健康医疗大数据管理与使用制度, 对制作、审核、登记、拷贝、传输、销毁等环节进行严格管理。”[10]

　　除了遵循国际国内关于数据信息管理的法规制度外, 数据信息的管理和使用还可以进行一些技术上的防泄密操作。如可在患者的姓名、身份证号码、电话号码、住址部分打上马赛克;对数据的电子文档进行加密设置;对数据管理的电脑和网络系统安装专业的加密程序。只有具备完善的法律法规, 并使责任主体严格遵循这些法律法规, 高度重视患者隐私信息的管理, 医用机器人的使用才能保证患者利益最大化, 减少患者及家属可能面临的不必要烦恼和风险, 增强患者对医用机器人使用的信任度。

　　3.3 确保主体地位, 注重人文关怀

　　机器人虽然具有某些特定的技能, 但由于缺乏像人类一样的情感表达, 且本身是人类创造并操控使用的。因此, 现有的医用机器人还不能独立地完成整个诊疗或康复过程, 其只能作为各人员的辅助工具, 医护人员应当无可争辩地在医疗行业发挥主导作用。医生和护理人员在选择和使用医用机器人时, 应当在充分考虑患者的接受程度、病情的复杂程度、医疗卫生硬件条件等因素的基础上, 合理、审慎地选择机器人的使用范围和数量, 避免出现难以预料的风险, 造成不必要的后果。

　　生物-心理-社会医学模式下, 医护人员对待患者的态度应该弥补机器人在“情感投入”上的不足, 注重寓医学人文关怀于医疗活动之中。“医学人文关怀是指在医疗行为过程中, 除了满足患者的医疗技术需求之外, 将敬畏、尊重和关爱人的尊严、身心健康与生命的以人为本的现代人文理念和医学信仰加以对象化、具体化实践的一种双向互动的行为过程。”[11]医疗不是纯粹的科学技术, 医护人员面对的各类患者是有各种思想和情感的有血有肉的独立人。无论使用机器人与否, 医护人员都要善于与患者进行真诚的沟通, 尽量减少患者因为病痛带来的身体反应和心理反应, 让患者在诊疗和康复过程中有更多的获得感。

　　总之, 机器人在医疗领域的广泛使用正在深刻改变着传统医疗救助模式。医用机器人在为人类健康、医疗事业带来福音的同时, 也不可避免地带来了一些值得深思的伦理问题。制造商和医学界要在改进医用机器人技术的基础上, 加深对其应用中的伦理问题研究, 让机器人更好地促进医学事业的发展, 不断满足人们对美好、健康生活的期待。

　　参考文献
　　[1] 倪自强, 王田苗, 刘达.医疗机器人技术发展综述 [J].机械工程学报, 2015, 51 (13) :45-52.
　　[2] 张西正, 伺才洪, 李瑞欣, 等.医疗机器人的研究与进展[J].中国医学装备, 2009, 6 (1) :7-12.
　　[3] 达芬奇手术机器人单机使用率中国最高[EB/OL]. (2017-10-31) [2018-10-11].http://companies.caixin.com/2017-10-31/101163602.html.
　　[4] 凌卓, 伍敏, 郑翔, 等.医疗机器人的研究进展及伦理学思考[J].医学与哲学, 2014, 35 (11A) :23-25.
　　[5] 郭月, 赵新华, 陈炜, 等.救援机器人的研究现状与发展趋势[J].医疗卫生装备, 2014, 35 (8) :105-108.

医学伦理学论文（精编版8篇）
第一篇：对医学高新科技伦理争议的思考	第二篇：医用机器人的伦理问题及应对策略
第三篇：医学伦理下的体外心肺复苏研究	第四篇：基于立德树人的医学伦理学分析
第五篇：浅谈医疗人工智能的伦理问题	第六篇：论军事行动中的医疗伦理困境
第七篇：临床研究者下的医学伦理培训探究	第八篇：浅谈儿童医学伦理审查现状与发表