人工智能在为传统诊疗方式提供强有力的技术支撑，为医生和患者提供新的沟通交流方式和资源获取方式的同时，也在重新塑造医患关系，传统的“医患”双方关系变为“医生-医疗人工智能-患者”三方关系。在此背景下，构建人工智能时代新型医患关系势在必行。
人工智能医疗给医患关系带来一定负面影响。一是诊疗决策权结构性转移引发新型信任危机。人工智能在一定程度上可以缩小医患之间的信息鸿沟。患者在人工智能辅助下可以获取更多的医疗信息，弥补医疗知识不足的短板，增强自身参与诊疗决策的主体性。然而，这又会削弱传统意义上医生凭借专业知识占据的信息主导地位。例如，在患者比对人工智能提出的治疗方案和医生提出的治疗方案后，发现二者有出入，若医生无法做出合理解释或者医生的诊疗方案存在疏漏，患者可能会对医生的权威性提出质疑，引发信任危机。二是医疗事故责任认定不清为医患纠纷埋下隐患。人工智能仅仅是医生诊疗时的辅助工具，根本无法成为承担责任的主体，倘若人工智能依据错误算法给出错误诊断，而医生采纳人工智能的建议，那么患者有可能把事故原因归为医生医术有限，无法识别出人工智能的错误诊断。人工智能的应用涉及医疗机构、医生，还涉及产品开发者、算法设计者以及监管者等利益相关方。因人工智能误诊导致的医疗事故究竟由谁来承担责任，当下尚无明确界定。这种责任空白为医患纠纷埋下了隐患。三是数据采集中的伦理失范引发知情权危机。人工智能在诊断和治疗过程中大多时候在未经患者许可的情况下，大量收集患者个人信息和诊疗数据用以充实其数据库。当患者发现个人健康信息被用于商业开发或算法训练时，医患信任关系会因此受损。四是维系和谐医患关系的情感纽带缺失。人工智能诊治过程中不能像医生那样与患者进行情感交流，往往忽略患者的心理状态、文化背景等非结构化信息，缺少人文关怀。同时，医生若过度依赖人工智能时，则会沦为“算法执行者”，问诊流程简化为数据输入与结果输出，医患沟通沦为形式化流程，情感联结被人工智能稀释。人工智能正在重构医疗的价值评判体系，治愈率、成本效益等可量化指标或许成为核心标准，而耐心倾听、共情陪伴等无法被算法捕获的人文价值被逐渐边缘化，医患关系从“人与人的信任”滑向“人对技术的妥协”。
鉴于人工智能对医患关系的负面影响，构建人工智能时代新型医患关系变得必要且紧迫。一是建立医患信息共享机制。医疗机构可通过建立权威的人工智能医疗知识库，为患者提供经过审核的信息，避免患者受到误导性信息的干扰。可以通过构建“人工智能辅助诊疗结果双向解释”机制，引导患者明白人工智能在诊疗过程中是辅助医生的角色。还可以引导医生主动向患者说明人工智能诊疗方案的逻辑依据、临床证据以及局限性。例如，医疗机构可在电子病历系统中嵌入可视化决策树，动态展示医生与人工智能诊疗方案的异同之处，保证患者的自主选择权和知情同意权。在对比过程中，患者逐渐提升数字健康素养以及科学理解人工智能诊疗报告的能力，并意识到医生具备人工智能所欠缺的医学知识、批判思维和丰富的临床经验。二是构建多方协同的责任认定与风险防控体系。构建“法律-技术-伦理”三维治理框架是填补人工智能医疗责任真空的可行路径之一。就法律层面而言，司法部门可以制定《医疗领域人工智能应用责任认定办法》，根据人工智能系统自主决策等级（辅助级、建议级、自主级）划分责任主体，明确医疗机构、医生、产品开发者、算法设计者以及监管者的责任。就技术层面而言，相关管理部门可以推行“算法审计双轨制”，要求开发者提供可追溯的决策日志，要求医疗机构定期进行临床验证测试。就伦理层面而言，医患代表、技术专家、法律人士等可以建立人工智能医疗伦理委员会，加强相关伦理问题的研究。医疗机构可以举办人工智能诊疗监督能力的专项培训，培养医生算法偏差识别、人机协作质控等核心能力。三是完善诊疗数据伦理治理。管理部门需要通过“全周期数据治理”避免知情权危机发生。具体而言，在采集端实施分级授权制度，通过动态知情同意系统让患者自主选择数据使用范围，采用区块链技术实现使用记录的不可篡改与实时追溯。在处理端建立去标识化联合计算平台，确保算法训练不接触原始数据。在应用端推行数据价值返还，将商业利用产生的部分收益转化，为患者健康管理服务。为修复受损的医患信任关系，医疗机构需要开发人工智能透明化解释界面，以通俗易懂的方式展示数据处理逻辑，通过数字孪生技术让患者直观感受数据如何影响诊疗决策。四是重塑人文价值导向的医疗服务体系。医疗机构和人工智能医疗产品生产商需要协同推行“双轨融合”医疗模式，突出医疗的人文价值导向。人工智能可以协助医生提高诊疗效率，医生应抽出一部分时间与患者沟通交流，为患者提供精神慰藉，充分发挥共情能力，弥补人工智能在情感交流上的短板，构建有温度的医患关系。（作者：张国军，首都医科大学马克思主义学院教授、博士）
