人工智能在整形外科的应用及伦理思考*

岳 强，马小睦，许 莹，刘俊香

(1 中国医学科学院北京协和医学院整形外科医院，北京 100043，qdmaxmu@sina.com；2 国家癌症中心/国家肿瘤临床医学研究中心/中国医学科学院北京协和医学院肿瘤医院，北京 100021；3 中国医学科学院北京协和医学院人文与社会科学学院，北京 100730)

人工智能(Artificial Intelligence，AI)是用于研究、模拟、扩展人类智力活动的机器与科学[1]。AI涉及诸多领域，从事该项工作的人需要掌握计算机、心理学、伦理学、社会学等方面的知识。技术的发展应用只有符合基本的伦理规范和道德要求，才能避免误用滥用，增进人类福祉。

整形外科是一个新兴专业，主要分为修复重建和美容外科。修复重建的诊疗范围是因先天和后天各种原因导致的缺损畸形；美容外科是为了帮助人们获得更加美观的外形。整形外科医生不但能使人实现组织功能的恢复，还能使其达到形态的改善和美化，提升人的自信。AI在整形外科领域的应用不仅要达到治疗疾病的目的，还要考虑外观改善对个人、社会所带来的各种影响。这便使得AI在整形外科领域的研发和应用面临一些独特的伦理学挑战。

据笔者了解，目前国内还没有整形外科领域AI应用的相关报道。国外整形外科领域的相关报道大多只涉及AI技术本身，较少涉及相关的伦理思考。针对上述现状，笔者将目前整形外科中AI的所有应用进行了回顾整理，结合代表性的技术,针对“美容整形的合理认识与人道主义应用、数据的隐私保护与信息安全、人-机责任厘定”三个方面分析论证了AI在整形外科发展中面临的伦理问题，并提出相关建议和展望。

1 美容整形的合理认识与人道主义应用

1.1 AI技术与审美误区

人脸美学一直是心理学家和人类学家关注的问题。来自不同区域、种族和文化背景的人群虽有诸多差异，但对人脸美的感知却有类似标准，这是一种与生俱来而非后天习得的能力[2]。美不仅是一种整体的感官知觉，也有精细的量化原则，如黄金分割、三庭五眼等比例。对于整形外科医生来说，术前对人脸的各项指标进行细致的测量和分析，可以协助制定整形美容手术方案。目前已有多种面部自动化分析AI技术用来作为整形外科术前设计的辅助工具，与手动测量、计算脸部比例相比，这些技术可以更客观、快速、准确地进行人脸的美学评估和分级，有的以84个脸部坐标和近7000个距离、角度为基础[3]，有的以黄金分割、脸部五官间的距离比例为基础[2]。

然而，人的面部“美”很难被定义。面部的“美”不应局限于数据和比例的公式化、模式化定义，除了图像中呈现的静态美，还应兼具动态美和个性美，结合个体的年龄、文化程度、家庭背景、职业、性格、气质等多个维度进行综合评估，避免陷入审美误区。面部美学分析的AI可以用于整形美容手术的术前参考，但若用于普通大众的面部美观程度评估，会淡化美的个体性和多样性，一定程度上强化对美的刻板定义。对于个体来讲这种对美的模式化评估和分级不一定是恰当、全面的，可能会影响人的自我认知评价，误导大众形成刻板化、趋同化审美。

1.2 AI技术与美的滥用

“颜值效应”是美的现时价值体现，容貌姣好的人往往在就业和社交方面更容易一些，平均收入也高一些，因此，很多不具备“天然美”的人希望通过整形美容手术改善容貌。对美的合理追求反映了社会的进步，但其中也不乏一些不符合手术适应证却执着要求手术的盲目求美者。这些人的需求无法通过手术满足，但由于医患之间信息的不对称以及整形外科手术的特殊性，这个事实可能无法用语言文字进行充分、有效地解释，将术后效果进行可视化呈现会更加直观、有效，有利于医患沟通和决策。有研究认为，用于评估面部美学的AI可以用来量化模拟、预测手术改善后的“人造美”，当收效甚微时建议受术者取消手术[4]。AI与虚拟眼镜结合可以用于模拟隆乳、巨乳缩小、乳房上提等乳房整形术后效果。这种AI的合理应用有一定价值。然而还有很多图像无法呈现的因素也对手术结果有很大影响，如血供分布、血管条件、皮肤弹性、患者依从性、医生技术与医疗团队整体水平等。AI只能粗略模拟手术效果，与实际效果往往有一定距离，并不完全准确可靠。对于已行手术的求美者，术后的实际效果若不能达到术前预期，可能引起其不满，造成更多的医患纠纷。对于原本无手术意愿的人，某些美容机构可能利用AI预测的“人造美”进行过度宣传，诱导其进行美容手术，赚取不当利益。这会造成过度医疗，形成“以貌取人”、过分追求“颜值效应”的社会风气，导致某些人过度关注自己的容貌，吹毛求疵，甚至形成体像障碍，反复进行手术。

由于美容整形直接关系到求美者的生命健康和生活质量，且AI新技术应用具有不确定性、手术本身有一定的侵害性和损伤性，这就要求整形外科医生恪守职业道德和人道主义原则，切实尊重求美者的正当权益和自主性，不仅应客观全面地描述术后效果，还应告知求美者手术的费用、手术过程中可能出现的情况、AI技术的局限性等信息，并对求美者的年龄、实际需求、过敏信息等作出全面准确的评估。由于医疗信息的不对称、手术的风险和不确定性等因素，求美者往往处于弱势状态，他们只有在充分知情的前提下才有可能保护自己，理性选择整形美容方案及服务措施，甚至取消手术，有效防止或减少不必要的经济、身体、精神等方面的伤害，从而使美容整形真正符合求美者的最佳利益。整形外科从业人员应增强自律意识，避免因见利忘义对“求美者”造成不必要的伤害。“求美者”应在坚持知情同意的前提下根据自身情况慎重考虑整形美容手术、适度利用，对外界诱导有一定的识别力。更为根本的是，人们必须理智客观地认识到容貌只是个人形象的部分体现，人除了外在美，还应积极追求内在的“真、善、美”，努力提升个人品格素养、能力修为，真正树立个人良好形象。相关部门应建立职业规范、法律法规，监管此类AI的合理使用。

2 数据的隐私保护和身份识别

2.1 人脸信息的隐私保护

在面部整形手术领域应用AI技术时难免要输入大量的人脸图像，人脸图像本身是一种身份识别信息[5]。随着AI技术的发展，人脸图像所蕴含的信息已远远超出图像本身。除美学分级、身份识别之外，AI还可以提取人脸的性别特征信息，评估整形外科变性的手术效果[6]、识别性取向[7]等，正确率远高于人类判断[7]。未来还可能有更多的信息被AI不断挖掘。

不管对于名人还是普通人，人脸信息库中的信息都可能是不愿被人知晓的个人隐私。在相关的AI技术问世前，即使得到人脸图像也无法得知其中蕴含的各类非图像信息，但运用AI技术可能在没有取得知情同意的情况下对他人图像进行分析，窥探并泄露他人隐私。各个碎片化信息拼凑在一起会产生难以预料的后果。更关键的是，与其他身体数据不同，人脸图像本身就是一种个人识别信息[5]，这意味着不能通过匿名化、去标识化等手段进行隐私保护，增加了隐私保护的难度。

基于以上原因，迫切需要从道德自律、法律制度层面严格规范，以保护人脸数据信息的安全使用。无论是整形外科的医护人员，还是数据管理者，都应自觉杜绝任何窃取、篡改、泄露、非法收集利用人脸信息的行为。此类AI的应用权限应受到严格限制，没有取得知情同意时不应使用AI非法窥探他人的隐私信息。我国刑法尚缺乏对隐私权直接保护的规定，应予以增加和完善，预防并严格打击犯罪[8]。

2.2 “换脸”与“身份伪装”

人脸是人的第二张身份证，基于“刷脸”的AI技术已应用于生活的许多方面。人脸信息的采集不但会有隐私泄露的风险，其本身的准确度和灵敏度也是受限的。目前的AI人脸识别算法主要基于面部的外观、特征或纹理[9]，这些特征可以受美容整形手术如面部填充、皮肤提拉、材料植入、植皮等的影响发生不同程度的改变。术后不仅可拥有“人工美”，甚至可拥有“换脸”的效果。现有的人脸识别技术尚无法较好地将同一人经历整形手术前后的照片进行匹配，拥有档案中的术前人脸的人可能就此从生活中消失，而多出一个有着“新面孔”的未曾归档的“陌生人”。由此可见，“换脸”的面部整形手术不但可以让人变美，还可以进行身份改变、隐瞒和伪装。这必然会降低身份证、护照、驾照上人脸身份信息的可信度，扰乱基于AI的执法工作。嫌疑犯“换脸”后，AI系统将很难在全网视频监控中自动识别与原有嫌疑犯头像吻合的图像，导致无法进行定位和抓捕[10]，威胁社会安全稳定。

作为整形外科医生，术前要充分告知术后AI面部识别成功率下降的事实。针对整形外科的受术者也应有相关规定，不能通过AI进行术前术后头像匹配的人，术后应及时到相关部门重新采集人脸图像，更新身份信息，整形外科医生有义务提供证明和协助[11]。这个过程不仅应该是自觉的，更应该是由法律法规来监管的。相关部门应与医院进行充分沟通与协作，利用AI技术识别需要更新人脸身份信息的“换脸”者，并制定法律法规监管实施，让不法分子无机可乘，维护数据库的安全。

2.3 数据共享的隐私保护与信息安全

已有很多AI技术用于整形外科的科研领域。AI可以利用类似基因组学的方法研究唇腭裂的候选基因和调控序列[12]；用AI可以建立假体植入登记册，有助于研究假体隆乳术后患间变性大细胞淋巴瘤的遗传与环境等高危因素[13]。大多整形外科相关疾病的发病率都非常低：唇腭裂5.87/万[14]，小耳畸形1.4/万[15]，间变性大细胞淋巴瘤 1/300万到 1/50万[16-17]，2008—2015年全球仅170余例间变性大细胞淋巴瘤患者[13]……由于这些罕见病例的数据十分有限，AI结果的准确性又与训练数据的数量成正比，因此该领域中基于AI的科研更需要数据共享。

数据共享面临一些新的伦理挑战，隐私保护是其中的主要一点[18-19]。如今去标识化、匿名化等手段已不能完全消除隐私泄露的潜在风险，因为大数据分析的进展使个人信息被重新识别的能力不断加强，尤其如上述整形外科中的罕见疾病信息[19]。由于病例数较少，一旦病例在某地或某个种群中发病率较高的信息被散布和知晓，相应的患病个体或群体也更容易被“对号入座”，患者本人或整个人群就可能被“贴标签”[20]。整形外科中先天畸形疾病的研究必定会涉及基因，其携带的遗传信息若泄露可能对患者的家庭、教育、就业、保险等方面带来伤害和不公平待遇。同时，遗传信息不仅是个人隐私，更是种族机密和国家战略资源。医疗数据的共享应遵循不伤害、知情同意、效用、公正的原则[21]，数据的流通应被严格监管。

3 AI技术的人-机责任厘定

AI在整形外科的临床诊治过程中扮演重要角色，由于AI结果不准确造成的医疗事故应该由谁负责？这涉及AI伦理的基础问题，即人-机的伦理关系是主体-客体还是主体-主体的关系[22]？

关于AI的民事主体资格与法律人格，目前有“肯定说”“否定说”“折衷说”三种观点[23]：“肯定说”主要针对类人型的强人工智能，认为AI能够成为法律主体，可承担医疗事故责任[23]；“否定说”和“折衷说”主要针对弱人工智能，“否定说”明确指出AI不可能成为法律主体，因此事故责任由医生承担[23]；“折衷说”认为人-机责任划分应视AI智能化程度、医生和AI的自主范围而定[24]，事故责任由整个研发应用过程的参与者共同承担。目前整形外科中的AI皆为弱人工智能，责任的厘定主要涉及“否定说”和“折衷说”，具体划分应视具体应用情境而定。

3.1 “否定说”——工具型AI

AI手术机器人是由人类创造并服务于人的一种智慧型工具[25]。通过对抖动模型的学习，它可以识别并消除人手的生理性震颤，帮助医生提高操作精度，可以吻合细达0.1～0.8mm的小血管和神经纤维，尤其对于整形外科中淋巴水肿的治疗有重要意义[25]。

在手术过程中，工具型AI只起到辅助而非代替医生的作用，目的是拓宽人类能力范围，克服生理极限，提高手术成功率。医疗行为中AI是客体，在目前法律框架下不能独立承担责任[22]。医生是主体，具有民事主体资格与法律人格，应承担医疗事故责任，这符合“否定说”观点。

3.2 “折衷说”——决策型AI

决策型AI可以代替医生工作，与医生在决策过程中同为主体。恶性肿瘤深度集成AI通过对7000张皮肤镜图像的学习，可以仅通过皮损部照片作出黑色素瘤的诊断[26]，相比于既往有创性的皮肤活检方法有很大优势。AI还可以通过分析头颅CT图像，诊断非综合征性颅缝早闭，未来还可能用于滑膜性、变形性斜头畸形的诊断和鉴别诊断[25]。

此类AI的责任厘定关键在于主体的主次地位，即医生如何对待、处理AI的结果，是仅仅参考还是完全采纳？这取决于AI结果本身的准确度及AI的自主程度[24]。例如，若AI的准确性低于90%，或还需参考年龄等其他临床指标，那AI结果只能作为参考和借鉴，起主导作用的还是医生，那结果就应由医生负责。若AI在精度、速度等诊断效率上达到甚至超过临床专家水平,如对黑色素瘤和斜头畸形的诊断[25-26]，则AI可以独立作出临床决策，代替医生成为主导的决策者，这时需采纳“折衷说”，赋予AI限制性的法律人格，责任由软件的研发者、制造商、销售者、所有者、使用者等特定民事法律关系的主体共同承担[24]。

综上所述，AI在整形外科领域的应用价值已初见端倪，其研发和应用尚处于初级阶段，此时探讨其现存或潜在的伦理难题十分必要。关注和解决上述问题，需要AI研发人员、临床医生、伦理学家、社会学家、科技管理和司法部门等共同参与，尽早合理有效地规避技术风险和伦理法律等困境，使AI技术更安全、高效、公平地惠及更多的人。

由于AI技术发展迅猛，本文的探索也具有局限性。随着新技术新应用的不断出现，还应敏锐洞察可能的风险和受益，及时修正和补充解决方案，使技术得以可持续发展，最终促进人类的幸福与安康。