حقوق نظام سلامت ایران

حقوق نظام سلامت ایران

مسؤولیت کیفری ناشی از خطای سامانه‌های تصمیم‌یار بالینی هوش مصنوعی (CDSS)

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسنده
1 استادیار، گروه حقوق جزا و جرم‌شناسی، دانشکده علوم انسانی، دانشگاه شاهد، تهران، ایران.
2 پژوهشگر مرکز توسعه پژوهش‌های بین‌رشته‌ای معارف اسلامی و سلامت، دانشگاه علوم پزشکی مازندران، ساری، ایران.
چکیده
ورود سامانه‌های تصمیم‌یار هوش مصنوعی (CDSS) به حوزه پزشکی، چارچوب‌های کلاسیک مسؤولیت کیفری را با چالش دگرگونی بنیادین مواجه ساخته است. در این زیست‌بوم چندعاملی، انتساب خطای منجر به آسیب یا فوت بیمار صرفاً در قالب رابطه خطی با پزشک معالج قابل تبیین نیست، بلکه مستلزم بازخوانی مفهوم تقصیر در میان سه ضلع پزشک، تولیدکننده نرم‌افزار و مرکز درمانی است. این پژوهش با روش تحلیلی-تطبیقی و ارزیابی قوانین کیفری ایران در پرتو اسناد بین‌المللی نشان می‌دهد که پزشک به‌رغم به‌کارگیری هوش مصنوعی، همچنان پایبند به «تعهد به وسیله» و نظارت معنادار بالینی بوده و در صورت ابتلا به سوگیری اتوماسیون یا رد غیرموجه خروجی‌ها، بر مبنای ماده ۴۹۵ قانون مجازات اسلامی دارای مسؤولیت است. با این حال، ماهیت غیرشفاف الگوریتم‌ها موسوم به «جعبه سیاه» و سوگیری‌های ناشی از داده‌های آموزشی، دکترین سنتی واسطه آگاه را متزلزل کرده و توسعه‌دهنده (تولید کننده) را در فرض نقایص طراحی یا اهمال در نظارت پس از عرضه، به‌عنوان سبب اصلی مشمول مسؤولیت کیفری شخص حقوقی (ماده ۱۴۳ ق.م.ا) می‌سازد. از سوی دیگر، بیمارستان‌ها نیز به جهت تقصیر سازمانی در خرید سامانه‌های فاقد اعتبارسنجی بومی یا قصور در آموزش کادر درمان پاسخگو خواهند بود. در نهایت، با تمسک به قاعده تداخل اسباب در ماده ۵۲۶ ق.م.ا و رویکردهای تطبیقی نظیر اماره سببیت، مدل توزیع مسؤولیت بر پایه درجه تأثیر رفتار هر یک از اضلاع پیشنهاد گردید تا از قربانی شدن پزشک به‌عنوان تنها مباشر مادی پیشگیری شود.
کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله English

Criminal Liability Arising from AI Clinical Decision Support Systems (CDSS)

نویسنده English

Seyed Reza Ehsanpour 1 2
1 Assistant Professor, Department of Criminal Law and Criminology, Faculty of Humanity, University of Shahed, Tehran, Iran.
2 Researcher, Center for the Development of Interdisciplinary Research in Islamic Studies and Health, Mazandaran University of Medical Sciences, Sari, Iran.
چکیده English

The integration of Artificial Intelligence Clinical Decision Support Systems (CDSS) into medicine has profoundly challenged classical doctrines of criminal liability. Within this multi-agent ecosystem, attributing adverse patient outcomes—such as injury or death—cannot be construed as a linear interaction confined strictly to the attending physician; rather, it demands a normative re-evaluation of fault across a tripartite framework comprising the physician, the software developer, and the healthcare facility. Utilizing an analytical-comparative methodology, this study examines Iranian criminal law in light of emerging international regulatory frameworks. The findings demonstrate that despite employing AI, the clinician remains bound by a "duty of means" and meaningful human oversight; succumbing to automation bias or unjustified dismissal of algorithmic recommendations incurs liability under Article 495 of the Islamic Penal Code. Nevertheless, the opaque "black box" nature of deep-learning algorithms and training data biases weaken the traditional Learned Intermediary Doctrine, rendering developers criminally liable as corporate entities (Article 143 IPC) for latent design defects or failures in post-market surveillance. Furthermore, healthcare facilities face direct corporate negligence for procuring clinically unvalidated systems or failing to adequately train medical personnel. Ultimately, by applying the doctrine of concurrent causation under Article 526 IPC alongside comparative mechanisms such as the presumption of causality, an attribution matrix based on the causal degree of each party's conduct is proposed to prevent the physician from serving as the sole scapegoat.

کلیدواژه‌ها English

Clinical Decision Support Systems (CDSS)
Criminal Liability
Learned Intermediary Doctrine
Algorithmic Black Box
Allocation of Causation
دوره 2، شماره 3
پاییز 1405
صفحه 1-12

  • تاریخ دریافت 17 فروردین 1405
  • تاریخ بازنگری 10 اردیبهشت 1405
  • تاریخ پذیرش 12 خرداد 1405