1964年6月，世界医学会（WMA）正式发布关于人类受试者的医学研究伦理原则的《赫尔辛基宣言》（DoH），全称《世界医学协会赫尔辛基宣言》。该宣言制定了涉及人体对象医学研究的道德原则， 是一份包括以人作为受试对象的生物医学研究的伦理原则和限制条件。
近年来，人工智能（AI）在医药卫生领域的应用迅速展开，同时，人工智能也深入到医学研究当中，这些都标志着医学科学正在发生深刻的演变。近期，JAMA杂志刊登了James A. Shaw博士评论人工智能（AI）在卫生和医学科学中日益增长的影响的文章，并建议对《赫尔辛基宣言》做出适应当前形势的修订。
文章认为，尽管AI作为一类技术常常伴随着炒作和缺乏清晰度的讨论，但AI应用在一系列卫生保健任务中确实显示出了希望。此外，AI技术有望以多种方式加强研究的进行，包括加速药物发现以及提高临床试验的效率。这些进步，加上巨额的财务投资，导致了在卫生和医学科学中使用AI技术的广泛兴趣。有三个问题应该指导DoH的实施和未来修订。
首先，DoH的实施必须面对管辖区数据治理体系的现实。DoH在第10段中指出，研究人员必须“考虑研究的伦理、法律和监管规范和标准”。然而，在现有与健康相关的数据集治理方面，国际间的规范在很大程度上存在差异。哪些实体应该能够访问健康相关数据以及在哪些情况下使用，仍然是一个受到社会、文化和政策影响的问题。例如，欧盟在2016年实施了通用数据保护条例，但美国仍然缺乏联邦层面的数据保护立法，监管正在分散到各个州。在保护隐私与共享数据之间存在多种不同立场，每个立场都需要在特定管辖区中符合复杂的社会和法律期望。尽管涉及DoH的全球对话在这些问题上非常重要，特别是针对大数据伦理问题的台北宣言是一个重要贡献，但这些声明尚未催化出一个支持公共产品的卫生相关数据治理的共同愿景。
其次，DoH的实施必须承认在司法管辖区内和司法管辖区之间的人工智能素养存在差异。2024年发表的一项关于21个国家对AI知识和看法的调查发现，受访者对自己AI知识的相对高信心与他们对AI具体输出（如深度伪造）的相对低之间存在差异。此外，普遍认为AI专业知识有限是全球机构审查委员会和研究伦理委员会面临的挑战，这影响了他们对涉及AI的研究做出知情决策的能力。DoH的实施，以及它依赖的台北宣言，将深刻依赖于公众和专业人士是否以及如何充分理解AI及其在医疗保健中的用途。
最后，DoH的实施需要承认对当前和未来健康相关AI伤害的缺乏清晰度。抛开关于假设的末日情景和存在威胁的对话不谈，实际的当前伤害，特别是对那些已经因为这些技术而结构性边缘化的群体，仍然不为人所了解。除了一些在医疗保健中众所周知的例子，研究人员开始识别AI造成的“隐藏”伤害，这些伤害也应该在讨论涉及AI的健康和医学研究伦理时加以考虑。例如，DoH并没有明确鼓励研究人员避免利益冲突，但在一个行业中，行业非常强大且资源丰富，这种冲突对医学研究的伦理至关重要。
总之，人工智能（AI）将给医学研究领域造成深远的影响。AI在给医学带来巨大益处的同时，也存在诸多挑战，包括数据隐私和安全问题、算法的透明度和可解释性、以及伦理和法律问题。因此，随着AI技术的发展，需要不断更新和完善相关的伦理指导原则和法规，以确保技术的负责任使用。
