手术机器人伦理审查中的公众参与

手术机器人伦理审查中的公众参与演讲人2026-01-09

01引言：手术机器人的发展浪潮与伦理审视的时代命题02公众参与的必要性与理论基础：为何公众不能缺位？03公众参与的现实路径与模式探索：从“理念”到“行动”的落地04案例2：某国产手术机器人“术前规划AI系统”的公众咨询05公众参与面临的现实挑战：从“理想”到“现实”的阻碍06优化公众参与的实践策略：构建“可持续、高质量”的参与生态07结论：公众参与是手术机器人伦理审查的“社会锚点”目录

手术机器人伦理审查中的公众参与01ONE引言：手术机器人的发展浪潮与伦理审视的时代命题

引言：手术机器人的发展浪潮与伦理审视的时代命题作为深耕医疗机器人领域十余年的从业者，我亲历了手术机器人从实验室走向临床的完整历程。从早期达芬奇手术系统实现微创手术的精准操控，到国产“图迈”机器人突破技术壁垒，再到AI辅助手术机器人具备自主决策雏形，手术机器人正以“超微创、高精准、智能化”的优势重塑外科诊疗范式。然而，当机械臂首次自主完成血管吻合、当算法参与术中决策时，一个深刻的伦理命题也随之浮现：技术进步的边界在哪里？谁来为手术机器人的“自主性”负责？手术机器人的伦理风险具有多重维度：一是技术层面，算法黑箱可能导致不可预测的决策偏差，硬件故障可能危及患者生命；二是社会层面，高昂成本可能加剧医疗资源分配不公，技术滥用可能消解医患信任；三是价值层面，当“机器效率”与“人文关怀”冲突时，我们应如何取舍？

引言：手术机器人的发展浪潮与伦理审视的时代命题这些问题远非单纯的技术问题或医学问题，而是涉及社会公平、公众信任、伦理共识的公共议题。正如《贝尔蒙报告》所强调，“涉及人类受试者的研究必须尊重社会正义原则”，而手术机器人作为直接作用于人体的高风险技术，其伦理审查若脱离公众参与，将失去最根本的合法性基础。公众参与并非“被赋予”的附加程序，而是技术与社会共生关系的必然要求。本文将从理论基础、实践路径、现实挑战与优化策略四个维度，系统探讨手术机器人伦理审查中公众参与的价值逻辑与实现机制，以期为构建“技术向善”的治理体系提供参考。02ONE公众参与的必要性与理论基础：为何公众不能缺位？

公众参与的必要性与理论基础：为何公众不能缺位？（一）伦理审查的内在要求：从“专家主导”到“多元共治”的范式转型传统医疗技术的伦理审查多以“专家主导”为特征，依靠医学、伦理学、法学等领域专业人士构成委员会，通过风险评估、利益衡量做出决策。然而，手术机器人的特殊性打破了这一模式的局限性：其一，风险的外部性——手术机器人的应用不仅影响患者个体，还涉及医疗体系结构、社会信任基础等公共议题，其风险具有“扩散效应”；其二，价值负载性——技术设计隐含着对“效率”“安全”“公平”等价值的选择，而不同群体对这些价值的排序存在差异（如患者更关注“可及性”，医生更关注“可控性”，企业更关注“创新性”）；其三，不确定性——手术机器人的自主学习、自主决策能力仍在发展中，其长期影响难以通过短期评估完全预判，需要持续的社会监督。

公众参与的必要性与理论基础：为何公众不能缺位？美国国家生物伦理委员会（NBAC）在《人工智能与医疗伦理》报告中明确指出：“涉及公众健康的高新技术伦理审查，必须纳入多元利益相关者的声音，尤其是直接受技术影响的群体。”公众参与的本质，是将“专家理性”与“公众经验”结合，通过对话协商达成伦理共识，避免“精英决策”的片面性。

社会契约论下的技术授权逻辑：公共性技术的合法性根基从社会契约论视角看，技术的发展本质上是一种“公共委托”——社会赋予技术创新资源与空间，技术则需以增进人类福祉为回报。手术机器人作为“准公共产品”（其研发依赖公共财政投入、临床资源等），其伦理审查的合法性不源于专家的权威，而源于公众的“授权”。若公众被排除在决策之外，技术可能沦为少数群体的利益工具，违背社会契约的初衷。我曾参与某国产手术机器人的多中心临床试验伦理审查，一位患者代表的发言至今让我记忆犹新：“我们不懂算法，也不懂机械臂，但我们知道，这个机器能不能用，最终要看它能不能让普通患者看得起病、用得上。”这句话揭示了公众参与的核心价值：技术必须回应“何为好的医疗”这一根本问题，而公众对“医疗公平”“生命尊严”的价值认知，是技术发展的终极坐标。

社会契约论下的技术授权逻辑：公共性技术的合法性根基（三）风险治理的公共性本质：从“被动防御”到“主动共治”的治理升级手术机器人的风险治理具有典型的“公共性特征”：一方面，风险感知存在差异——医学专家关注“技术参数”，患者关注“生存质量”，公众关注“社会影响”；另一方面，风险责任需要共担——政府、企业、医疗机构、公众都是风险治理的主体责任者。传统的“政府监管+企业自律”模式已难以应对复杂的技术风险，需要构建“多元共治”的治理网络。欧盟《人工智能法案》将“公众参与”作为高风险AI系统伦理审查的核心原则，要求通过公众咨询、公民陪审团等形式收集社会意见。这一实践表明，公众参与不仅是“风险沟通”的渠道，更是“风险预防”的机制——通过公众的日常经验与价值判断，可以发现专家视角下的“风险盲点”，例如手术机器人可能对老年患者、基层医疗机构带来的“数字鸿沟”问题。03ONE公众参与的现实路径与模式探索：从“理念”到“行动”的落地

制度化的参与渠道：构建“多元主体协同”的审查架构伦理委员会中的公众代表席位在手术机器人伦理审查委员会中，应设立固定比例的公众代表（占比不低于20%），且需满足“非专业利益相关者”标准（非医疗行业从业者、非企业关联方）。公众代表的产生需经过公开招募、随机抽样、社区推荐等多重程序，确保其具有广泛代表性。例如，美国FDA“医疗器械伦理咨询委员会”中，患者代表、消费者权益组织代表需占总人数的1/3，其意见对手术机器人的审批决策具有实质性影响。

制度化的参与渠道：构建“多元主体协同”的审查架构分层听证制度针对不同类型的手术机器人应用场景，建立差异化的听证机制：-准入听证：针对全新手术机器人系统（如具备自主决策能力的AI机器人），召开公开听证会，邀请患者、家属、伦理学者、社区代表参与，重点审查“技术必要性”“风险可接受性”“社会公平性”；-应用听证：针对特定手术适应症（如机器人辅助儿童心脏手术），组织由专科医生、患者监护人、伦理专家参与的听证会，明确“适用人群”“知情同意标准”；-争议听证：当手术机器人出现严重不良事件或伦理争议时（如算法错误导致患者伤残），启动紧急听证程序，向公众公开事件调查结果，修订审查标准。

制度化的参与渠道：构建“多元主体协同”的审查架构常态化公众咨询机制通过政府官网、医疗机构公众号、社区公告栏等渠道，定期发布手术机器人伦理审查草案（如“手术机器人临床应用指南修订稿”），设置为期30天的公众意见征集期。对收集到的意见，伦理委员会需逐条回应，形成“意见采纳-未采纳说明”报告，并向社会公开。例如，某省卫健委在制定“手术机器人收费管理办法”时，通过公众咨询收集到“限制过度收费”“设立贫困患者补贴”等12条建议，最终全部纳入政策文件。（二）多元化的参与形式：从“单一表达”到“深度互动”的模式创新

制度化的参与渠道：构建“多元主体协同”的审查架构公民陪审团模式随机招募12-15名不同年龄、职业、教育背景的公众，通过为期3天的集中培训（学习手术机器人基础知识、伦理审查框架），在专业主持人引导下，就“手术机器人是否应应用于常规手术”“如何平衡创新与风险”等议题进行讨论，形成具有共识性的陪审团报告。这种模式的优势在于，公众的讨论不受专家预设框架限制，能反映真实的公众价值观。

制度化的参与渠道：构建“多元主体协同”的审查架构参与式技术评估（PTA）由独立第三方机构组织，通过工作坊、焦点小组、情景模拟等形式，引导公众深度参与技术评估。例如，在评估“AI辅助手术机器人”时，可设置“模拟手术场景”，让公众体验“医生主导决策”与“AI辅助决策”的差异，并对其中的伦理风险（如AI误判时责任归属）提出建议。PTA模式已在欧盟多国应用于医疗技术评估，其特点是“过程开放”“结果透明”。

制度化的参与渠道：构建“多元主体协同”的审查架构数字平台参与机制利用大数据、区块链等技术，构建“手术机器人伦理审查公众参与平台”，实现“线上意见征集-专家反馈-公众投票”的闭环。例如，某平台设置“伦理议题投票”功能，对“手术机器人是否应允许远程操作”进行投票，同时开放“意见区”供公众详细阐述理由。平台通过自然语言处理技术分析公众意见，形成“情感倾向-核心诉求”可视化报告，为伦理决策提供数据支撑。

典型案例分析：从“本土实践”中提炼经验案例1：某三甲医院“达芬奇手术机器人”伦理审查公众参与背景：2022年，该院计划引进达芬奇手术机器人用于泌尿外科手术，需通过伦理审查。参与过程：伦理委员会首次尝试“公众代表+患者陪审员”双轨制，邀请2名社区代表、3名患者家属（含1名曾经历传统手术的患者）、1名医学伦理学者组成公众评议组。评议组通过术前观摩、文献研读、医患访谈，形成三点核心意见：（1）需公开机器人手术与传统手术的费用差异；（2）为基层医院医生提供机器人操作培训；（3）设立“机器人手术不良事件应急基金”。审查结果：医院采纳全部意见，在伦理审查报告中增加“费用透明条款”“培训责任条款”和“风险补偿条款”，并将公众评议报告上传至医院官网。启示：公众参与不仅能弥补专家视角的盲区，还能增强医患信任，提升审查结果的社会认可度。04ONE案例2：某国产手术机器人“术前规划AI系统”的公众咨询

案例2：某国产手术机器人“术前规划AI系统”的公众咨询背景：2023年，某企业研发的“术前规划AI系统”拟进入临床试验，该系统可根据CT影像自动生成手术方案，但算法决策逻辑不透明。参与过程：通过国家药监局官网开展为期30天的公众咨询，共收集意见287条。其中，患者群体最关注“AI方案是否可解释”（占比45%），医生群体关注“人机决策冲突时的处理机制”（占比30%），公众则关注“数据安全”（占比25%）。调整措施：企业根据公众意见，在系统设计中增加“算法可视化模块”，向医生和患者展示AI决策的关键依据；建立“人机双审核”机制，最终手术方案需经医生确认；与第三方机构合作，确保患者数据加密存储。启示：公众咨询是推动技术“人性化设计”的重要动力，能促使企业从“技术导向”转向“用户导向”。05ONE公众参与面临的现实挑战：从“理想”到“现实”的阻碍

公众认知的异质性与局限性：信息不对称下的“参与盲区”手术机器人涉及机械工程、人工智能、医学等多学科知识，公众对其的认知存在显著差异：部分群体因“技术恐惧”而过度质疑，认为“机器替代医生”违背伦理；部分群体因“技术崇拜”而盲目乐观，忽视潜在风险。这种认知异质性导致公众意见难以形成共识，甚至可能出现“少数人声音被淹没”的情况。我曾参与一次手术机器人公众听证会，一位老年患者代表坚决反对使用机器人：“机器哪有手稳？万一出事谁负责？”而一位年轻工程师则反驳：“机器比人精准，应该推广。”双方争论焦点完全错位——前者关注“操作安全性”，后者关注“技术先进性”，缺乏共同讨论的基础。这种“认知错位”的本质是信息不对称：公众缺乏理解技术风险的专业知识，难以参与实质性讨论。

参与机制的代表性困境：谁在“代表”公众？公众参与的核心原则是“代表性”，但实践中常陷入“精英俘获”或“象征性参与”的困境：一方面，公众代表可能被特定群体（如企业、医疗机构）“选择性招募”，导致意见偏向；另一方面，参与渠道（如听证会）往往集中在城市地区，农村群体、低收入群体、弱势群体（如残障人士）的声音被边缘化。例如，某省手术机器人伦理审查委员会的公众代表多为高校教师、企业白领，而一线医护人员、农民患者占比不足5%。这种“精英化”的参与结构，使得审查结果难以反映真实的社会需求，尤其是对“医疗可及性”“费用公平性”等问题的关注严重不足。

专业壁垒与信息不对称：公众参与的“能力赤字”手术机器人的伦理审查涉及大量专业术语（如“机器学习算法”“力反馈精度”“不良事件发生率”），公众即使参与讨论，也难以理解其深层含义。信息不对称导致公众参与流于形式：要么被动接受专家结论，要么因不懂而放弃表达。在一次“手术机器人远程操作”议题的公众评议中，多数公众对“5G延迟对手术精度的影响”“网络中断应急预案”等问题无法提出实质意见，讨论最终沦为“是否支持远程手术”的情感表态。这种“能力赤字”不仅削弱了参与质量，也可能导致公众对审查过程产生不信任感。

技术迭代与审查时效性的矛盾：公众参与的“滞后性”手术机器人技术迭代速度远超传统医疗技术，平均每2-3年就会出现重大技术升级（如从“遥操作”到“半自主”再到“全自主”）。而公众参与往往需要较长时间（如意见征集、听证会组织），导致审查结果滞后于技术发展。例如，某AI手术机器人在伦理审查期间，其算法已迭代至第3版，但公众参与仍基于第1版技术方案，审查意见失去针对性。06ONE优化公众参与的实践策略：构建“可持续、高质量”的参与生态

构建分层分类的参与体系：精准匹配参与主体与议题针对不同议题性质，设计差异化的参与机制：-技术风险型议题（如机器人故障率、算法安全性）：以“专家+技术评估机构”为主导，公众参与“风险感知”环节，通过问卷调查、焦点小组收集公众对风险的接受度；-社会价值型议题（如资源分配、公平性）：以“公众+伦理学者”为主导，通过公民陪审团、参与式技术评估进行深度讨论；-程序正义型议题（如知情同意流程、隐私保护）：以“患者+法律专家”为主导，通过患者访谈、模拟知情同意过程优化设计。同时，针对不同群体设计“适配性参与渠道”：对农村群体，通过“乡村大讲堂”“流动伦理审查车”等形式下沉；对残障人士，提供手语翻译、盲文资料等无障碍支持；对青少年，通过“校园科普课”“模拟伦理委员会”培养参与意识。（二）提升公众科技素养与参与能力：从“被动参与”到“主动赋能”

构建分层分类的参与体系：精准匹配参与主体与议题普及性科普教育联合医疗机构、高校、媒体，制作“手术机器人伦理科普手册”（图文版、短视频版），通过社区宣传栏、短视频平台、医院导诊系统等渠道传播。内容聚焦“是什么”（技术原理）、“为什么”（伦理风险）、“怎么做”（参与途径），避免专业术语堆砌。例如，某医院制作的“机器人手术科普动画”，用拟人化手法展示机械臂操作过程，解释“AI辅助决策”的边界，获得10万+播放量。

构建分层分类的参与体系：精准匹配参与主体与议题参与能力培训对公众代表开展“伦理审查基础培训”，内容包括：医疗技术伦理框架（如四原则）、手术机器人核心知识（如技术参数、应用场景）、沟通技巧（如如何表达诉求、如何倾听不同意见）。培训采用“案例教学+角色扮演”模式，例如模拟“手术机器人费用争议”听证会，让公众代表练习如何提出建设性意见。

推动信息透明与风险沟通：打破“黑箱”的信任基础技术信息标准化公开要求企业公开手术机器人的核心技术信息（如算法逻辑、临床试验数据、不良事件率），采用“公众友好型”呈现方式（如可视化图表、通俗化解读）。例如，某企业在其官网设立“手术机器人透明度专栏”，公开“AI决策树流程图”“10年不良事件统计报告”，并附专家解读。

推动信息透明与风险沟通：打破“黑箱”的信任基础动态风险沟通机制建立手术机器人“风险信息实时发布平台”，对已发生的严重不良事件（如机器人故障导致患者伤残）及时向社会公开，包括事件原因、处理结果、改进措施。同时，通过社区座谈会、线上直播等形式，向公众解释“风险可控措施”，回应社会关切。例如，某省卫健委在发生“机器人手术延误事件”后，召开3场线上说明会，累计吸引5万观众参与，有效缓解了公众焦虑。

建立长效反馈与激励机制：让公众参与“看得见、有回响”意见采纳反馈机制对公众提出的意见，伦理委员会需在30日内形成“采纳-未采纳”说明报告，通过参与平台、邮件、短信等方式向反馈者。对采纳的意见，需在后续审查报告中明确标注“公众建议来源”，并公开其应用效果。例如，某医院采纳公众“设立手术机器人体验日”的建议后，每季度组织患者参观手术室、与医生交流，并通过公众号发布活动总结，让公众切实感受到参与的价值。

建立长效反馈与激励机制：让公众参与“看得见、有回响”参与激励与荣誉体系设立“公众参与贡献奖”，对积极参与并提