一句法庭文件裡的指控，比任何AI末日預言都刺耳：全球最頂尖的醫院之一，被指為了效率，用演算法「偷工減料」，把病人的護理與私隱一併押上賭桌。
被點名的是 Mayo Clinic——美國醫療界的金字招牌，香港人熟悉的「神級醫院」代名詞。最新訴訟指控，這間醫院在引入AI系統的過程中走捷徑，令病人護理質素與個人資料同告受損。目前指控仍待法院審理，Mayo Clinic 一方未承認責任。但問題已經擺上枱面：當醫療決策交到演算法手上，出事之後，誰來負責？
不是科幻 是已經發生
很多人以為「AI看錯病」是未來的事。事實是，醫療AI早已靜靜潛入我們身邊的醫院系統——由病歷摘要、影像初篩、風險評分，到排班與資源分配，全部有演算法的影子。
今次訴訟最令人不安的，不是「AI會出錯」這個老生常談，而是指控的核心：為了讓AI跑得更順，是否有人選擇了省掉本該做的人工步驟？ 如果連Mayo Clinic這種資源充足的機構都會被質疑「走捷徑」，那麼資源緊絀的公立醫院呢？
香港與台灣的同一個問題
鏡頭拉回亞洲。香港醫管局近年積極推進智慧醫院，電子病歷、AI影像輔助診斷陸續上線；台灣方面，多家醫學中心早已與科技廠合作開發AI判讀工具，從肺部CT到眼底影像都有涉獵。
問題是：我們有沒有同步建立「AI出事」的問責機制？
- 當AI輔助診斷漏掉一個腫瘤，責任在醫生、在醫院、還是在寫模型的工程師？
- 病人的病歷被用來訓練模型，有沒有清楚告知、有沒有選擇退出的權利？
- 一旦系統出錯，病人可以向誰投訴？現行醫療投訴機制，根本沒有「演算法」這一欄。
美國有訴訟、有集體索償的文化；香港與台灣的病人，往往連「我的病歷是否被拿去餵AI」都不知道。這不是科技落後，是保障落後。
私隱才是最大黑洞
訴訟中另一條戰線是私隱。醫療數據是訓練AI最值錢的燃料——病歷、影像、化驗結果，全部是模型最想吃的東西。醫院一邊說「保障病人私隱」，一邊與科技公司簽數據合作協議，中間那條界線，公眾幾乎無從監察。
對香港與台灣讀者而言，這絕非隔岸觀火。當你下一次簽下手術或檢查同意書，上面有沒有一行小字，寫着你同意「數據用於研究及技術開發」？那行字，可能就是你把自己的身體，交給了某個你從未聽過名字的模型。
延伸閱讀
效率與人命 只能二選一？
支持者會說：AI能減輕醫護負擔、加快判讀、救更多人。這些都對。但Mayo Clinic的官司提醒我們——當效率成為唯一KPI，被犧牲的永遠是最沒有議價能力的那個人：病人。
醫療AI不是不能做，而是不能「靜靜雞」做。資訊透明、獨立審計、病人知情權、清晰的責任鏈，缺一不可。否則我們得到的不是更聰明的醫院，而是一間把風險轉嫁給病人的醫院。