特刊简介

尊敬的读者；

在生成式AI与大模型深度渗入医疗诊断、药物研发及病程管理决策的时代背景下，临床AI的安全性与伦理正当性已成为科技成果向医学实操转型的核心掣肘。本特刊旨在搭建高水平的跨学科对话平台，汇聚临床医学、数据科学、法学及医院管理学等多维视角，推动AI技术在高度严谨的医疗环境下的深度研究与制度创新；同时致力于将前沿的治理理论转化为可落地的临床共识，引导行业关注算法的鲁棒性与伦理边界，涵养医工交叉的时代精神。

本特刊聚焦但不限于以下方向：

●医疗大数据隐私保护与联邦学习：探讨在不泄露患者隐私前提下的多中心数据协同建模、差分隐私技术及数据资产的合法权属界定。

●算法黑箱的解构与可解释医学AI（XAI）：研究如何将复杂的神经网络逻辑转化为临床医生可理解、可回溯的医学依据，提升人机决策的透明度。

●临床决策中的医工协同治理模型：分析在AI介入诊疗流程后，医生、工程师与管理者的责任分配架构，以及面向临床安全的多主体协同监管机制。

●算法偏见识别与医疗公平性：聚焦AI模型在不同族群、地域及医疗资源背景下的表现差异，探讨消除算法歧视、保障医疗准入公平的技术方案。

●AI辅助诊疗的伦理风险与法律归责：研究当AI建议导致临床负面事件时的法律定性、伦理审查标准以及医疗AI产品的准入评价体系。

诚邀海内外临床医学专家、人工智能研究者、医疗法学学者及医院管理者惠赐原创性、思想性兼具的学术论文、深度综述、高质量案例分析或伦理前瞻性评论。