人工智能在整形外科的應用及倫理思考*

岳 強，馬小睦，許 瑩，劉俊香

(1 中國醫學科學院北京協和醫學院整形外科醫院，北京 100043，qdmaxmu@sina.com；2 國家癌癥中心/國家腫瘤臨床醫學研究中心/中國醫學科學院北京協和醫學院腫瘤醫院，北京 100021；3 中國醫學科學院北京協和醫學院人文與社會科學學院，北京 100730)

人工智能(Artificial Intelligence，AI)是用于研究、模擬、擴展人類智力活動的機器與科學[1]。AI涉及諸多領域，從事該項工作的人需要掌握計算機、心理學、倫理學、社會學等方面的知識。技術的發展應用只有符合基本的倫理規范和道德要求，才能避免誤用濫用，增進人類福祉。

整形外科是一個新興專業，主要分為修復重建和美容外科。修復重建的診療范圍是因先天和后天各種原因導致的缺損畸形；美容外科是為了幫助人們獲得更加美觀的外形。整形外科醫生不但能使人實現組織功能的恢復，還能使其達到形態的改善和美化，提升人的自信。AI在整形外科領域的應用不僅要達到治療疾病的目的，還要考慮外觀改善對個人、社會所帶來的各種影響。這便使得AI在整形外科領域的研發和應用面臨一些獨特的倫理學挑戰。

據筆者了解，目前國內還沒有整形外科領域AI應用的相關報道。國外整形外科領域的相關報道大多只涉及AI技術本身，較少涉及相關的倫理思考。針對上述現狀，筆者將目前整形外科中AI的所有應用進行了回顧整理，結合代表性的技術,針對“美容整形的合理認識與人道主義應用、數據的隱私保護與信息安全、人-機責任厘定”三個方面分析論證了AI在整形外科發展中面臨的倫理問題，并提出相關建議和展望。

1 美容整形的合理認識與人道主義應用

1.1 AI技術與審美誤區

人臉美學一直是心理學家和人類學家關注的問題。來自不同區域、種族和文化背景的人群雖有諸多差異，但對人臉美的感知卻有類似標準，這是一種與生俱來而非后天習得的能力[2]。美不僅是一種整體的感官知覺，也有精細的量化原則，如黃金分割、三庭五眼等比例。對于整形外科醫生來說，術前對人臉的各項指標進行細致的測量和分析，可以協助制定整形美容手術方案。目前已有多種面部自動化分析AI技術用來作為整形外科術前設計的輔助工具，與手動測量、計算臉部比例相比，這些技術可以更客觀、快速、準確地進行人臉的美學評估和分級，有的以84個臉部坐標和近7000個距離、角度為基礎[3]，有的以黃金分割、臉部五官間的距離比例為基礎[2]。

然而，人的面部“美”很難被定義。面部的“美”不應局限于數據和比例的公式化、模式化定義，除了圖像中呈現的靜態美，還應兼具動態美和個性美，結合個體的年齡、文化程度、家庭背景、職業、性格、氣質等多個維度進行綜合評估，避免陷入審美誤區。面部美學分析的AI可以用于整形美容手術的術前參考，但若用于普通大眾的面部美觀程度評估，會淡化美的個體性和多樣性，一定程度上強化對美的刻板定義。對于個體來講這種對美的模式化評估和分級不一定是恰當、全面的，可能會影響人的自我認知評價，誤導大眾形成刻板化、趨同化審美。

1.2 AI技術與美的濫用

“顏值效應”是美的現時價值體現，容貌姣好的人往往在就業和社交方面更容易一些，平均收入也高一些，因此，很多不具備“天然美”的人希望通過整形美容手術改善容貌。對美的合理追求反映了社會的進步，但其中也不乏一些不符合手術適應證卻執著要求手術的盲目求美者。這些人的需求無法通過手術滿足，但由于醫患之間信息的不對稱以及整形外科手術的特殊性，這個事實可能無法用語言文字進行充分、有效地解釋，將術后效果進行可視化呈現會更加直觀、有效，有利于醫患溝通和決策。有研究認為，用于評估面部美學的AI可以用來量化模擬、預測手術改善后的“人造美”，當收效甚微時建議受術者取消手術[4]。AI與虛擬眼鏡結合可以用于模擬隆乳、巨乳縮小、乳房上提等乳房整形術后效果。這種AI的合理應用有一定價值。然而還有很多圖像無法呈現的因素也對手術結果有很大影響，如血供分布、血管條件、皮膚彈性、患者依從性、醫生技術與醫療團隊整體水平等。AI只能粗略模擬手術效果，與實際效果往往有一定距離，并不完全準確可靠。對于已行手術的求美者，術后的實際效果若不能達到術前預期，可能引起其不滿，造成更多的醫患糾紛。對于原本無手術意愿的人，某些美容機構可能利用AI預測的“人造美”進行過度宣傳，誘導其進行美容手術，賺取不當利益。這會造成過度醫療，形成“以貌取人”、過分追求“顏值效應”的社會風氣，導致某些人過度關注自己的容貌，吹毛求疵，甚至形成體像障礙，反復進行手術。

由于美容整形直接關系到求美者的生命健康和生活質量，且AI新技術應用具有不確定性、手術本身有一定的侵害性和損傷性，這就要求整形外科醫生恪守職業道德和人道主義原則，切實尊重求美者的正當權益和自主性，不僅應客觀全面地描述術后效果，還應告知求美者手術的費用、手術過程中可能出現的情況、AI技術的局限性等信息，并對求美者的年齡、實際需求、過敏信息等作出全面準確的評估。由于醫療信息的不對稱、手術的風險和不確定性等因素，求美者往往處于弱勢狀態，他們只有在充分知情的前提下才有可能保護自己，理性選擇整形美容方案及服務措施，甚至取消手術，有效防止或減少不必要的經濟、身體、精神等方面的傷害，從而使美容整形真正符合求美者的最佳利益。整形外科從業人員應增強自律意識，避免因見利忘義對“求美者”造成不必要的傷害。“求美者”應在堅持知情同意的前提下根據自身情況慎重考慮整形美容手術、適度利用，對外界誘導有一定的識別力。更為根本的是，人們必須理智客觀地認識到容貌只是個人形象的部分體現，人除了外在美，還應積極追求內在的“真、善、美”，努力提升個人品格素養、能力修為，真正樹立個人良好形象。相關部門應建立職業規范、法律法規，監管此類AI的合理使用。

2 數據的隱私保護和身份識別

2.1 人臉信息的隱私保護

在面部整形手術領域應用AI技術時難免要輸入大量的人臉圖像，人臉圖像本身是一種身份識別信息[5]。隨著AI技術的發展，人臉圖像所蘊含的信息已遠遠超出圖像本身。除美學分級、身份識別之外，AI還可以提取人臉的性別特征信息，評估整形外科變性的手術效果[6]、識別性取向[7]等，正確率遠高于人類判斷[7]。未來還可能有更多的信息被AI不斷挖掘。

不管對于名人還是普通人，人臉信息庫中的信息都可能是不愿被人知曉的個人隱私。在相關的AI技術問世前，即使得到人臉圖像也無法得知其中蘊含的各類非圖像信息，但運用AI技術可能在沒有取得知情同意的情況下對他人圖像進行分析，窺探并泄露他人隱私。各個碎片化信息拼湊在一起會產生難以預料的后果。更關鍵的是，與其他身體數據不同，人臉圖像本身就是一種個人識別信息[5]，這意味著不能通過匿名化、去標識化等手段進行隱私保護，增加了隱私保護的難度。

基于以上原因，迫切需要從道德自律、法律制度層面嚴格規范，以保護人臉數據信息的安全使用。無論是整形外科的醫護人員，還是數據管理者，都應自覺杜絕任何竊取、篡改、泄露、非法收集利用人臉信息的行為。此類AI的應用權限應受到嚴格限制，沒有取得知情同意時不應使用AI非法窺探他人的隱私信息。我國刑法尚缺乏對隱私權直接保護的規定，應予以增加和完善，預防并嚴格打擊犯罪[8]。

2.2 “換臉”與“身份偽裝”

人臉是人的第二張身份證，基于“刷臉”的AI技術已應用于生活的許多方面。人臉信息的采集不但會有隱私泄露的風險，其本身的準確度和靈敏度也是受限的。目前的AI人臉識別算法主要基于面部的外觀、特征或紋理[9]，這些特征可以受美容整形手術如面部填充、皮膚提拉、材料植入、植皮等的影響發生不同程度的改變。術后不僅可擁有“人工美”，甚至可擁有“換臉”的效果。現有的人臉識別技術尚無法較好地將同一人經歷整形手術前后的照片進行匹配，擁有檔案中的術前人臉的人可能就此從生活中消失，而多出一個有著“新面孔”的未曾歸檔的“陌生人”。由此可見，“換臉”的面部整形手術不但可以讓人變美，還可以進行身份改變、隱瞞和偽裝。這必然會降低身份證、護照、駕照上人臉身份信息的可信度，擾亂基于AI的執法工作。嫌疑犯“換臉”后，AI系統將很難在全網視頻監控中自動識別與原有嫌疑犯頭像吻合的圖像，導致無法進行定位和抓捕[10]，威脅社會安全穩定。

作為整形外科醫生，術前要充分告知術后AI面部識別成功率下降的事實。針對整形外科的受術者也應有相關規定，不能通過AI進行術前術后頭像匹配的人，術后應及時到相關部門重新采集人臉圖像，更新身份信息，整形外科醫生有義務提供證明和協助[11]。這個過程不僅應該是自覺的，更應該是由法律法規來監管的。相關部門應與醫院進行充分溝通與協作，利用AI技術識別需要更新人臉身份信息的“換臉”者，并制定法律法規監管實施，讓不法分子無機可乘，維護數據庫的安全。

2.3 數據共享的隱私保護與信息安全

已有很多AI技術用于整形外科的科研領域。AI可以利用類似基因組學的方法研究唇腭裂的候選基因和調控序列[12]；用AI可以建立假體植入登記冊，有助于研究假體隆乳術后患間變性大細胞淋巴瘤的遺傳與環境等高危因素[13]。大多整形外科相關疾病的發病率都非常低：唇腭裂5.87/萬[14]，小耳畸形1.4/萬[15]，間變性大細胞淋巴瘤 1/300萬到 1/50萬[16-17]，2008—2015年全球僅170余例間變性大細胞淋巴瘤患者[13]……由于這些罕見病例的數據十分有限，AI結果的準確性又與訓練數據的數量成正比，因此該領域中基于AI的科研更需要數據共享。

數據共享面臨一些新的倫理挑戰，隱私保護是其中的主要一點[18-19]。如今去標識化、匿名化等手段已不能完全消除隱私泄露的潛在風險，因為大數據分析的進展使個人信息被重新識別的能力不斷加強，尤其如上述整形外科中的罕見疾病信息[19]。由于病例數較少，一旦病例在某地或某個種群中發病率較高的信息被散布和知曉，相應的患病個體或群體也更容易被“對號入座”，患者本人或整個人群就可能被“貼標簽”[20]。整形外科中先天畸形疾病的研究必定會涉及基因，其攜帶的遺傳信息若泄露可能對患者的家庭、教育、就業、保險等方面帶來傷害和不公平待遇。同時，遺傳信息不僅是個人隱私，更是種族機密和國家戰略資源。醫療數據的共享應遵循不傷害、知情同意、效用、公正的原則[21]，數據的流通應被嚴格監管。

3 AI技術的人-機責任厘定

AI在整形外科的臨床診治過程中扮演重要角色，由于AI結果不準確造成的醫療事故應該由誰負責？這涉及AI倫理的基礎問題，即人-機的倫理關系是主體-客體還是主體-主體的關系[22]？

關于AI的民事主體資格與法律人格，目前有“肯定說”“否定說”“折衷說”三種觀點[23]：“肯定說”主要針對類人型的強人工智能，認為AI能夠成為法律主體，可承擔醫療事故責任[23]；“否定說”和“折衷說”主要針對弱人工智能，“否定說”明確指出AI不可能成為法律主體，因此事故責任由醫生承擔[23]；“折衷說”認為人-機責任劃分應視AI智能化程度、醫生和AI的自主范圍而定[24]，事故責任由整個研發應用過程的參與者共同承擔。目前整形外科中的AI皆為弱人工智能，責任的厘定主要涉及“否定說”和“折衷說”，具體劃分應視具體應用情境而定。

3.1 “否定說”——工具型AI

AI手術機器人是由人類創造并服務于人的一種智慧型工具[25]。通過對抖動模型的學習，它可以識別并消除人手的生理性震顫，幫助醫生提高操作精度，可以吻合細達0.1～0.8mm的小血管和神經纖維，尤其對于整形外科中淋巴水腫的治療有重要意義[25]。

在手術過程中，工具型AI只起到輔助而非代替醫生的作用，目的是拓寬人類能力范圍，克服生理極限，提高手術成功率。醫療行為中AI是客體，在目前法律框架下不能獨立承擔責任[22]。醫生是主體，具有民事主體資格與法律人格，應承擔醫療事故責任，這符合“否定說”觀點。

3.2 “折衷說”——決策型AI

決策型AI可以代替醫生工作，與醫生在決策過程中同為主體。惡性腫瘤深度集成AI通過對7000張皮膚鏡圖像的學習，可以僅通過皮損部照片作出黑色素瘤的診斷[26]，相比于既往有創性的皮膚活檢方法有很大優勢。AI還可以通過分析頭顱CT圖像，診斷非綜合征性顱縫早閉，未來還可能用于滑膜性、變形性斜頭畸形的診斷和鑒別診斷[25]。

此類AI的責任厘定關鍵在于主體的主次地位，即醫生如何對待、處理AI的結果，是僅僅參考還是完全采納？這取決于AI結果本身的準確度及AI的自主程度[24]。例如，若AI的準確性低于90%，或還需參考年齡等其他臨床指標，那AI結果只能作為參考和借鑒，起主導作用的還是醫生，那結果就應由醫生負責。若AI在精度、速度等診斷效率上達到甚至超過臨床專家水平,如對黑色素瘤和斜頭畸形的診斷[25-26]，則AI可以獨立作出臨床決策，代替醫生成為主導的決策者，這時需采納“折衷說”，賦予AI限制性的法律人格，責任由軟件的研發者、制造商、銷售者、所有者、使用者等特定民事法律關系的主體共同承擔[24]。

綜上所述，AI在整形外科領域的應用價值已初見端倪，其研發和應用尚處于初級階段，此時探討其現存或潛在的倫理難題十分必要。關注和解決上述問題，需要AI研發人員、臨床醫生、倫理學家、社會學家、科技管理和司法部門等共同參與，盡早合理有效地規避技術風險和倫理法律等困境，使AI技術更安全、高效、公平地惠及更多的人。

由于AI技術發展迅猛，本文的探索也具有局限性。隨著新技術新應用的不斷出現，還應敏銳洞察可能的風險和受益，及時修正和補充解決方案，使技術得以可持續發展，最終促進人類的幸福與安康。