医疗AI产品责任险：填补责任真空的创新方案

医疗AI产品责任险：填补责任真空的创新方案演讲人01引言：医疗AI浪潮下的责任困境与保险破题02医疗AI责任真空的多维表现：技术、法律与市场的三重困境03现有保险机制的局限：从传统责任险到科技险的转型困境04医疗AI产品责任险的创新方案设计：从风险识别到理赔重构05医疗AI产品责任险的实践路径：政策、行业与技术的协同推进06结论：医疗AI产品责任险——赋能创新与守护安全的平衡之道目录医疗AI产品责任险：填补责任真空的创新方案01引言：医疗AI浪潮下的责任困境与保险破题引言：医疗AI浪潮下的责任困境与保险破题随着人工智能（AI）技术在医疗健康领域的深度渗透，辅助诊断、手术导航、药物研发等应用场景正重塑医疗生态。据《中国医疗AI行业发展白皮书（2023）》显示，2022年我国医疗AI市场规模已突破300亿元，预计2025年将超600亿元。然而，技术狂飙突进的同时，责任归属的“真空地带”逐渐显现：当AI辅助诊断出现误判、手术机器人操作偏差或智能药物推荐导致不良反应，责任应由开发者、医疗机构、临床医生还是患者承担？现有法律框架与保险机制难以应对AI决策的复杂性，医疗纠纷的解决陷入“无法可依、无险可赔”的困境。笔者曾参与某三甲医院AI辅助诊断系统的纠纷调解案例：一名患者因AI漏诊早期肺癌，错失最佳治疗时机，将医院与AI开发商诉至法院。法院在审理中发现，一方面，AI系统在训练数据中存在肺癌影像样本不足的缺陷；另一方面，引言：医疗AI浪潮下的责任困境与保险破题临床医生过度依赖AI结果未进行复核，双方责任难以厘清。最终，患者获得赔偿，但医院与开发商的损失远超预期——这一案例折射出医疗AI责任风险的严峻性。在此背景下，医疗AI产品责任险作为填补责任真空的创新方案，其研发与推广不仅是风险管理的工具，更是推动医疗AI产业健康发展的制度保障。本文将从责任真空的具体表现、现有保险机制局限、责任险创新设计及实践路径四个维度，系统阐述医疗AI产品责任险的核心价值与实施框架。02医疗AI责任真空的多维表现：技术、法律与市场的三重困境医疗AI责任真空的多维表现：技术、法律与市场的三重困境医疗AI的责任真空，本质上是技术迭代速度与制度供给滞后性矛盾的集中体现。这种真空并非单一环节的缺失，而是贯穿技术开发、临床应用、法律认定与风险转移的全链条，具体表现为技术复杂性、法律模糊性、市场失灵性三个层面。技术复杂性：算法黑箱与因果倒置的溯源难题与传统医疗器械不同，医疗AI的决策逻辑具有“黑箱”特性。以深度学习模型为例，其通过多层神经网络处理海量数据，最终输出诊断或治疗建议，但中间决策过程难以用人类可理解的语言解释。这种不可解释性直接导致责任溯源的困难：当AI出现误判，是算法设计缺陷、训练数据偏差、硬件故障还是临床操作不当所致？例如，某AI眼底筛查系统在糖尿病视网膜病变诊断中，对特定种族患者的图像识别准确率显著低于其他人群，开发者最初归因于“数据样本代表性不足”，但后续发现算法在图像预处理阶段对深色肤色的像素值进行了过度压缩，这一技术缺陷在开发阶段未被检测——这种“因果倒置”使得技术层面的责任认定陷入“公说公有理，婆说婆有理”的僵局。技术复杂性：算法黑箱与因果倒置的溯源难题此外，医疗AI的“自主学习”特性加剧了责任复杂性。部分AI系统在部署后可通过实时数据更新模型参数，以适应临床需求变化。但这种动态进化意味着，同一版本系统在不同时间点的决策逻辑可能存在差异，一旦发生损害，难以确定责任主体是“初始开发者”还是“数据更新方”。例如，某AI手术导航系统在连续100例手术中表现良好，但在第101例手术中因模型自主更新后的路径规划偏差导致患者神经损伤，开发者主张“系统能力已迭代升级”，而医疗机构则认为“未充分告知模型更新的风险”——责任边界因技术动态性而无限模糊。法律模糊性：主体定位与归责原则的适用困境现有法律框架以“人类中心主义”为逻辑起点，难以适配AI的非人类决策属性。在主体定位层面，我国《民法典》《产品质量法》等法律法规将责任主体明确为“生产者”“销售者”或“医疗机构”，但AI作为“工具”而非“法律主体”，其背后开发者、数据提供方、算法训练方等多方主体的责任划分缺乏明确标准。例如，当AI误诊源于训练数据中的“标注错误”（如医疗影像数据被错误标注为“阳性”），责任应由数据标注公司、数据供应商还是开发者承担？法律未予明确，导致实践中各方相互推诿。在归责原则层面，医疗产品侵权适用“无过错责任”，即只要产品存在缺陷且造成损害，无论生产者是否存在过错均需承担责任；医疗过错侵权则适用“过错责任”，需证明医疗机构或医生存在违反诊疗规范的行为。但医疗AI兼具“医疗器械”与“医疗决策辅助工具”的双重属性，归责原则陷入两难：若适用“无过错责任”，法律模糊性：主体定位与归责原则的适用困境可能抑制创新——开发者为避免风险过度保守，不敢采用前沿算法；若适用“过错责任”，则患者需证明开发者或医疗机构存在过错，而算法黑箱使得举证难度极大。前述漏诊案例中，法院最终采用“过错推定原则”，要求开发商证明自身无过错，但开发商为证明算法无缺陷，耗时6个月委托第三方机构进行代码审计，成本远超案件标的额——这种“程序正义”的高昂成本，使得法律救济在现实中可及性极低。市场失灵性：风险承担能力与保险供给的错配医疗AI责任风险的“高发性、高损失性”与市场主体的“风险承担能力不足”形成尖锐矛盾。一方面，医疗AI单次事故的损失可能高达数千万元：例如，手术机器人操作失误导致患者瘫痪，可能引发包括医疗费、残疾赔偿金、精神损害抚慰金在内的巨额索赔，远超中小型AI企业的注册资本承受能力。据中国保险行业协会调研，我国80%的医疗AI企业注册资本不足5000万元，且普遍缺乏风险准备金，一旦发生重大责任事故，企业可能面临破产危机。另一方面，传统保险机构对医疗AI责任险持谨慎态度。医疗AI风险具有“长尾性”——损害可能在产品上市数年后才显现（如因训练数据缺陷导致的远期误诊）；“关联性”——单一算法缺陷可能引发大规模连锁索赔（如某AI诊断系统对所有患者的心电图判读存在错误）；“复杂性”——风险评估需医学、法学、计算机多学科交叉知识，市场失灵性：风险承担能力与保险供给的错配保险公司现有精算体系难以覆盖。因此，市场上针对医疗AI的专属险种几乎空白，少数“科技产品险”仅承保硬件故障，对算法决策导致的损害均列为“除外责任”。这种“保险供给缺位”使得医疗AI风险无法通过市场化机制分散，形成“企业不敢用、医院不敢买、患者不敢信”的市场恶性循环。03现有保险机制的局限：从传统责任险到科技险的转型困境现有保险机制的局限：从传统责任险到科技险的转型困境面对医疗AI的责任风险，传统保险机制在责任界定、风险定价、理赔处理等方面存在系统性局限，难以提供有效保障。深入剖析这些局限，是设计医疗AI产品责任险创新方案的前提。传统医疗责任险：无法覆盖AI决策的“新型风险”传统医疗责任险以“医疗机构的诊疗过失”为承保对象，核心保障医生在诊疗过程中违反诊疗规范、未尽到合理注意义务导致的损害。其责任范围主要包括“医疗技术损害”（如手术操作不当）、“医疗管理损害”（如未尽到告知义务）等，但明确将“医疗设备缺陷”列为除外责任——若损害源于AI产品本身的设计或算法缺陷，传统医疗责任险不予赔付。例如，某医院使用的AI辅助诊断系统因算法逻辑错误，将良性肿瘤误判为恶性肿瘤，导致患者接受不必要的手术，此时医院虽无诊疗过错，但仍需对患者承担赔偿责任，而传统医疗责任险因“设备缺陷”不予理赔，医院只能向开发商追偿，但若开发商已破产或无力赔偿，医院将独自承担损失。传统医疗责任险：无法覆盖AI决策的“新型风险”此外，传统医疗责任险的“过错责任”逻辑与AI的“无过错风险”不匹配。AI损害的发生可能源于开发者无过错的技术局限（如当前算法无法识别的罕见病例），而非医疗机构或医生的过失，此时传统保险因“无过错即无赔付”的原则无法发挥作用，导致风险敞口无法覆盖。传统科技产品责任险：难以应对AI的“算法黑箱风险”科技产品责任险主要承保“因产品设计、制造缺陷导致的产品自身损坏或第三方人身财产损害”，其风险识别基于“物理缺陷逻辑”（如产品零件故障、材料不合格）。但医疗AI的风险核心在于“算法缺陷”，这种缺陷具有“非物理性”“动态性”“隐蔽性”特征，难以通过传统科技险的“缺陷检测”模式识别。一方面，算法缺陷的“非物理性”使得风险点难以标准化。传统科技险的风险评估依赖“缺陷清单”（如“电池续航不足”“屏幕分辨率不达标”），但算法缺陷可能表现为“对特定数据分布的识别偏差”“模型泛化能力不足”等抽象问题，难以量化为具体指标。例如，某AI病理切片分析系统在训练时使用了大量“染色均匀”的样本，导致对“染色不均”的真实样本识别准确率下降，这种“数据分布偏差”导致的缺陷，在传统科技险的检测体系中属于“隐性缺陷”，难以提前识别。传统科技产品责任险：难以应对AI的“算法黑箱风险”另一方面，算法缺陷的“动态性”使得风险定价缺乏稳定性。传统科技险的费率基于“产品生命周期内的固定缺陷概率”，但AI系统的算法可能随数据更新而迭代，风险概率呈现“时变特征”。例如，某AI药物研发系统在2023年的算法准确率为90%，但2024年因新增了一批包含罕见副作用的数据，准确率降至85%，若科技险仍按2023年的风险水平定价，将导致保费与风险不匹配，保险公司面临“赔付亏损”风险。再保险市场：缺乏对“医疗AI巨灾风险”的承接能力医疗AI风险可能引发“系统性巨灾”——若某核心算法缺陷被广泛应用于多家医疗机构，可能引发大规模连锁索赔，单次事故损失可达数十亿元。这种“低频高损”的巨灾风险，需要再保险市场提供风险分散支持。但目前，再保险机构对医疗AI风险的认知严重不足：缺乏历史数据积累，难以建立巨灾风险模型；对算法黑箱的风险传导路径理解有限，无法合理评估风险敞口；担心“道德风险”（如开发商为降低保费故意隐瞒算法缺陷），不敢提供大额再保险支持。例如，某头部再保险公司曾尝试为医疗AI算法提供再保险，但因无法构建“算法缺陷损失分布模型”，最终将承保上限控制在5000万元，远不足以覆盖重大事故的潜在损失——这种“再保险能力不足”直接制约了直保机构开发医疗AI责任险的积极性。04医疗AI产品责任险的创新方案设计：从风险识别到理赔重构医疗AI产品责任险的创新方案设计：从风险识别到理赔重构填补医疗AI责任真空，需要跳出传统保险的思维定式，构建“全流程、多维度、动态化”的责任险创新体系。这一体系需以“风险可量化、责任可界定、理赔可操作”为核心，覆盖技术开发、临床应用、损害赔偿的全链条。责任范围界定：明确“AI+医疗”双重属性的保障边界医疗AI产品责任险的保障范围需突破传统“产品责任”或“医疗责任”的二元对立，构建“算法责任+数据责任+人机协同责任”的三维保障框架。责任范围界定：明确“AI+医疗”双重属性的保障边界算法责任保障承保因“算法设计缺陷”“模型训练缺陷”“算法迭代缺陷”导致的损害。具体包括：-设计缺陷：算法逻辑错误（如将“正常心电图”误判为“心肌梗死”的阈值设置不当）、功能缺失（如未提供“结果置信度”提示，导致医生过度依赖AI结论）；-训练缺陷：训练数据不足（如罕见病样本占比低于1%导致识别率低）、数据标注错误（如“肺癌影像”被误标注为“肺炎”）、数据偏见（如仅基于某一种族人群数据训练，导致对其他种族的诊断准确率下降）；-迭代缺陷：模型更新未经验证（如开发者未在临床验证阶段直接上线更新后的算法，导致新算法对特定病例的识别能力下降）。例如，某AI辅助诊断系统因“设计缺陷”将早期肺癌的影像特征误判为“炎症”，导致患者延误治疗，保险公司需赔偿患者的医疗费、后续治疗费及精神损害抚慰金。责任范围界定：明确“AI+医疗”双重属性的保障边界数据责任保障承保因“数据提供方责任”或“数据处理缺陷”导致的损害，具体包括：-数据来源缺陷：数据提供方未履行数据质量保证义务（如医疗影像数据未经过脱敏处理，包含患者隐私信息，导致患者隐私权受损）；-数据处理缺陷：数据清洗不彻底（如训练数据中包含大量“噪声数据”，导致算法对真实信号的识别能力下降）、数据存储不当（如服务器被攻击导致数据泄露，引发批量医疗纠纷）。例如，某AI药物研发公司因数据供应商提供的“临床试验数据”存在造假，导致AI推荐的药物在人体试验中出现严重不良反应，保险公司需赔偿研发公司的试验损失及患者赔偿。责任范围界定：明确“AI+医疗”双重属性的保障边界人机协同责任保障承保因“医疗机构使用不当”或“开发者未履行告知义务”导致的损害，具体包括：-使用不当：医疗机构未按照说明书操作（如未对AI结果进行人工复核，直接采纳AI诊断结论）、未对医护人员进行AI使用培训（如医生不理解AI“置信度”含义，将低置信度结果当作高置信度结果使用）；-告知义务：开发者未明确提示AI系统的适用范围（如未注明“本系统不适用于儿童患者的诊断”）、未披露算法局限性（如未说明“本系统对早期肺癌的漏诊率为5%”）。例如，某医院医生因未接受AI使用培训，将AI提示“置信度60%”（正常阈值应≥80%）的诊断结果当作“确定结论”，导致患者误诊，保险公司需在“医疗机构责任限额”内承担赔付，并可向开发者追偿“未履行告知义务”的责任。风险评估模型：构建“技术-临床-法律”三维指标体系医疗AI风险的核心挑战在于“不确定性”，需通过多学科交叉的风险评估模型，将抽象的“算法黑箱”风险转化为可量化的保险参数。风险评估模型：构建“技术-临床-法律”三维指标体系技术风险评估指标从“算法性能”“数据质量”“系统安全性”三个维度构建技术风险评分：-算法性能：准确率（如AI诊断系统与金标准的一致率）、敏感度与特异度（如对早期肺癌的敏感度≥90%，特异度≥85%）、可解释性（如是否提供“决策路径可视化”功能，如“判断为肺癌的依据是影像中存在直径≥8mm的毛玻璃结节”）；-数据质量：数据量（如训练样本量≥10万例）、数据多样性（如涵盖不同年龄、性别、种族、地域的患者数据）、数据标注准确率（如第三方机构审核的标注错误率≤1%）；-系统安全性：数据加密措施（如传输过程中采用AES-256加密）、访问权限控制（如不同级别医生只能查看对应权限的AI结果）、容错机制（如系统检测到输入数据异常时自动提示“数据格式错误”）。风险评估模型：构建“技术-临床-法律”三维指标体系技术风险评估指标例如，某AI手术导航系统的技术风险评分中，“算法准确率”占40%（准确率≥95%得满分），“数据多样性”占30%（涵盖10种以上手术类型得满分），“系统安全性”占30%（通过ISO27001信息安全认证得满分），最终综合评分≥85分可评为“低风险”，费率下浮20%；评分＜60分评为“高风险”，拒保或要求提高保费50%。风险评估模型：构建“技术-临床-法律”三维指标体系临床风险评估指标从“临床验证”“适用场景”“人机交互”三个维度评估临床风险：-临床验证：是否通过多中心临床试验（如在全国20家三甲医院进行验证）、验证周期（如连续6个月的临床数据验证）、验证样本量（如单病种样本量≥5000例）；-适用场景：是否限定适应症（如仅用于“2型糖尿病患者的血糖管理”，不用于妊娠期糖尿病患者）、操作环境（如是否要求在“具备急救条件的手术室”使用）；-人机交互：界面设计是否友好（如AI结果以“红色预警/黄色提示/绿色正常”三级显示，避免医生误判）、是否提供“人工干预接口”（如允许医生直接修改AI建议的手术路径）。例如，某AI血糖管理系统在临床风险评估中，因“未在ICU患者中验证”（ICU患者血糖波动大，算法适用性存疑），临床风险评分扣20分，导致综合费率上浮15%。风险评估模型：构建“技术-临床-法律”三维指标体系法律风险评估指标从“合规性”“责任主体”“合同约定”三个维度评估法律风险：-合规性：是否获得医疗器械注册证（如NMPA三类医疗器械认证）、是否通过伦理审查（如临床试验经医院伦理委员会批准）；-责任主体：开发合同中是否明确“算法缺陷责任”（如约定“若因算法设计缺陷导致损害，由开发者承担全部责任”）、数据协议中是否约定“数据质量责任”（如约定“数据提供方保证数据标注准确率≥99%，否则承担赔偿责任”）；-合同约定：与医疗机构是否签订“AI使用责任协议”（如约定“医疗机构需对AI结果进行人工复核，未复核导致的损害由医疗机构承担30%责任”）。例如，某AI开发商因未与医疗机构签订“AI使用责任协议”，法律风险评分扣15分，保险公司要求其补充协议后方可承保。风险评估模型：构建“技术-临床-法律”三维指标体系法律风险评估指标（三）保险产品形态：设计“基础险+附加险+动态费率”的组合方案医疗AI的“场景多样性”与“风险动态性”要求保险产品形态灵活适配，可采取“基础险+附加险”的核心架构，辅以“动态费率”调整机制。风险评估模型：构建“技术-临床-法律”三维指标体系基础险：覆盖核心责任，强制投保基础险为必保部分，保障医疗AI产品在使用过程中因“算法责任、数据责任、人机协同责任”导致的人身伤亡或财产损失，具体包括：-累计赔偿限额：年度累计赔偿限额为每次限额的5倍，如手术导航类年度累计限额1亿元；-每次事故赔偿限额：根据AI应用场景风险等级设定，如辅助诊断类每次限额500万元，手术导航类每次限额2000万元；-免赔额：每次事故免赔额为赔偿金额的5%或10万元（以高者为准），促使被保险人加强风险管理。风险评估模型：构建“技术-临床-法律”三维指标体系附加险：覆盖特殊场景，按需选择附加险为基础险的补充，针对医疗AI的特殊风险提供定制化保障：-数据隐私责任附加险：保障因“数据泄露、滥用”导致的隐私权纠纷，如患者个人信息被非法售卖，赔偿限额200万元；-召回责任附加险：保障因“AI产品存在缺陷需召回”产生的召回费用（如通知医疗机构、更换系统、赔偿停诊损失），赔偿限额500万元；-研发责任附加险：保障AI在研发阶段因“临床试验损害”导致的赔偿责任，如临床试验中患者因AI系统故障受伤，赔偿限额1000万元；-网络安全责任附加险：保障因“网络攻击、系统瘫痪”导致的损失，如黑客攻击导致AI手术导航系统宕机，造成患者手术延误，赔偿限额300万元。32145风险评估模型：构建“技术-临床-法律”三维指标体系动态费率：根据风险变化实时调整打破传统保险“一年一固定”的费率模式，建立“实时监测、季度调整”的动态费率机制：-费率调整触发条件：当AI系统发生“算法更新”“数据版本升级”“临床事故率超过阈值”时，保险公司启动风险评估，重新确定费率；-费率调整幅度：低风险（综合评分≥85分）费率下浮5%-20%；中风险（60≤综合评分＜85分）费率保持不变；高风险（综合评分＜60分）费率上浮20%-50%，若连续两个季度高风险，可解除保险合同。例如，某AI辅助诊断系统因“算法更新后漏诊率从2%上升至5%”，保险公司将其风险等级从“低风险”调整为“中风险”，费率上浮10%，同时要求开发商提交“算法优化计划”并接受第三方机构验证。风险评估模型：构建“技术-临床-法律”三维指标体系动态费率：根据风险变化实时调整（四）理赔与争议解决机制：建立“专业团队+比例责任”的高效处理流程医疗AI理赔的核心难点在于“因果关系认定”与“责任比例划分”，需通过专业化团队与标准化流程破解这一难题。风险评估模型：构建“技术-临床-法律”三维指标体系组建“医学+AI+法律”专家理赔团队保险公司内部设立医疗AI理赔中心，吸纳医学影像专家、临床医生、算法工程师、律师等专业人才，同时与第三方医学检测机构、高校AI实验室建立合作，为理赔提供技术支撑。例如，当发生AI误诊纠纷时，专家团队首先通过“算法回溯技术”重现AI决策过程，结合患者的原始影像数据、临床记录，判断误诊是否源于算法缺陷；若确认算法缺陷，再通过“数据溯源技术”分析训练数据是否存在标注错误或偏见，最终确定责任主体。风险评估模型：构建“技术-临床-法律”三维指标体系采用“比例责任”原则划分赔偿责任针对人机协同场景下的混合过错，摒弃传统“全有或全无”的赔付模式，采用“比例责任”原则，根据各方过错程度分担责任：-开发者责任比例：因算法缺陷、数据缺陷导致的损害，开发者承担60%-100%责任；-医疗机构责任比例：因未履行人工复核义务、未进行医护人员培训导致的损害，医疗机构承担20%-40%责任；-使用者（医生）责任比例：因故意篡改AI结果、未按说明书操作导致的损害，医生承担10%-30%责任（医生个人责任可通过医疗机构责任险转嫁）。例如，前述漏诊案例中，专家团队认定“算法缺陷（训练数据不足）占70%责任，未履行人工复核占30%责任”，若患者总损失为100万元，则保险公司赔付70万元（开发者责任），医疗机构自行承担30万元（可通过其医疗责任险部分转嫁）。风险评估模型：构建“技术-临床-法律”三维指标体系建立“快速理赔通道”与“争议调解机制”为减少理赔周期，对“事实清楚、责任明确”的小额案件（如损失金额≤50万元），建立“48小时快速理赔通道”，被保险人提交初步证据后，保险公司3日内完成核定并赔付；对“争议较大、损失金额高”的案件，引入医疗纠纷调解委员会进行调解，调解成功后保险公司按调解结果赔付，调解失败可通过仲裁或诉讼解决，但保险公司需承担“必要的技术鉴定费用”（如算法审计费用），降低被保险人的维权成本。05医疗AI产品责任险的实践路径：政策、行业与技术的协同推进医疗AI产品责任险的实践路径：政策、行业与技术的协同推进医疗AI产品责任险的落地并非一蹴而就，需政策引导、行业协同、技术支撑的三重驱动，构建“政府-企业-保险-医疗机构”四位一体的实施生态。政策层面：明确监管框架与激励措施制定医疗AI责任险的监管规则1监管部门（如银保监会、药监局）应联合出台《医疗AI产品责任险管理办法》，明确以下内容：2-强制投保范围：对高风险医疗AI产品（如手术机器人、AI辅助诊断系统）实行强制责任险，未投保不得上市销售或临床应用；3-数据共享要求：建立医疗AI风险数据共享平台，要求开发者、保险公司定期上报“算法缺陷、临床事故、理赔数据”，为风险评估提供数据支撑；4-费率备案制度：保险公司开发医疗AI责任险产品需向监管部门备案，备案材料需包含风险评估模型、费率计算公式、理赔流程等，防止“乱收费、高定价”。政策层面：明确监管框架与激励措施出台税收优惠与财政补贴政策为鼓励企业投保，对医疗AI企业缴纳的责任险保费给予“企业所得税税前加计扣除”（如按150%扣除）；对中小型AI企业，由财政给予保费30%-50%的补贴，降低企业投保成本。例如，某中小型AI企业年度保费100万元，享受50%补贴后实际支付50万元，税前加计扣除后可少缴企业所得税约12.5万元，显著降低负担。行业层面：构建标准体系与风险共担机制制定医疗AI责任险的行业标准由中国保险行业协会、中国医疗器械行业协会牵头，联合医疗机构、AI企业、保险公司制定《医疗AI产品责任险风险评估标准》《医疗AI理赔技术指引》等标准，统一风险评估指标、理赔流程、技术术语，消除行业壁垒。例如，统一“算法缺陷”的定义为“AI系统的输出结果未达到说明书承诺的性能指标，且非因医疗机构或医生使用不当所致”，避免理赔时的概念争议。行业层面：构建标准体系与风险共担机制建立“风险共担基金”由AI企业、保险公司、医疗机构共同出资设立医疗AI风险共担基