- 全球合作与交流加强：AI 技术的全球性挑战需国际间加强合作，各国在技术研发、应用推广、伦理法规制定等方面开展交流与协作，共同推动 AI 技术进步，促进其在全球范围内的合理应用和健康发展.

人工智能在医疗领域的应用存在一定风险，主要体现在以下几方面：

数据隐私与安全风险

在数据收集、存储和传输过程中，若保护不当，患者的个人健康信息容易被泄露、篡改或滥用，如医疗机构的网络系统遭黑客攻击，导致大量患者数据外泄，进而侵犯患者隐私.

诊断准确性与可靠性风险

尽管人工智能在疾病诊断方面表现出色，但仍可能出现误诊或漏诊。一方面，其模型的准确性取决于数据质量和算法的优劣，若数据存在偏差或算法不完善，会影响诊断结果；另一方面，对于复杂、罕见病或病情不典型的患者，人工智能可能难以做出准确判断，导致延误治疗.

医疗责任归属风险

当人工智能参与医疗决策并导致不良后果时，责任界定困难。目前相关法律不完善，不清楚责任应由开发者、使用者（医疗机构或医生）还是其他相关方承担，易引发法律纠纷和问责难题.

算法偏见与公平性风险

算法可能存在偏见，若训练数据不具有代表性或存在偏差，会导致人工智能对不同种族、性别、年龄等群体做出不公平的诊断或治疗建议，影响医疗资源的合理分配和患者的权益.

医生过度依赖风险

医生可能会过度依赖人工智能的建议，而忽略自身专业判断和对患者个体情况的综合考虑，削弱医生的临床思维和决策能力，甚至当机器建议不合理时，也盲目遵循，影响医疗质量.

技术故障与系统稳定性风险

如软件漏洞、硬件故障、网络中断等技术问题，可能导致人工智能系统无法正常工作或出现错误，尤其在远程医疗、手术导航等对实时性和稳定性要求高的场景中，技术故障可能引发严重后果.