医疗技术创新中的伦理考量

1/1医疗技术创新中的伦理考量第一部分患者自主权与循证决策 2第二部分数据隐私和安全保障 4第三部分平等获取和公正分配 6第四部分技术伦理审查机制 9第五部分潜在风险与收益权衡 12第六部分人工智能与算法偏见 15第七部分基因编辑与生殖伦理 18第八部分跨文化伦理考量 20

第一部分患者自主权与循证决策关键词关键要点患者自主权与循证决策

主题名称：患者自主权

1.患者自主权原则：尊重患者在医疗决策中的自主性，使其能够按照自己的价值观和偏好做出选择。

2.知情同意：在获得充分的信息和理解后，患者有权同意或拒绝治疗。医疗保健专业人员有义务提供清晰、全面的信息，以确保患者做出明智的决定。

3.共同决策：患者与医疗保健专业人员合作，共同做出医疗决策。这种方法尊重患者的自主权，同时利用专业知识为决策提供信息。

主题名称：循证决策

患者自主权与循证决策

在医疗技术创新中，患者自主权和循证决策之间存在着密切的联系。

患者自主权

患者自主权是指患者在自己的医疗保健决策中享有做出独立决定的权利。它包括：

*知情同意：患者有权获得有关其健康状况、治疗方案及其风险和益处的充分信息，以便在做出决定之前做出明智的选择。

*选择权：患者有权在不同的治疗方案之间进行选择，包括传统疗法和创新技术。

*拒绝治疗：患者有权拒绝推荐的治疗，即使医疗保健专业人员认为这是对他们最好的。

循证决策

循证决策是一种决策过程，它依赖于来自临床试验、系统评价和荟萃分析等科学证据。它旨在确保治疗决策是基于对患者最有效的证据。

自主权与循证决策之间的关系

患者自主权和循证决策在医疗技术创新中是密不可分的。

*告知决策：循证决策为患者提供了有关不同治疗方案的科学依据，使他们能够做出明智的决定。

*支持自主权：循证决策支持患者的自主权，因为它提供了他们理解和评估治疗选择所需的信息。

*平衡利益和风险：循证决策有助于平衡患者偏好和治疗方案的证据支持，从而确保患者在告知的情况下做出符合其价值观和目标的决定。

应对挑战

平衡患者自主权和循证决策并非没有挑战。以下是一些关键问题：

*缺乏证据：对于某些创新技术，可能缺乏高质量的证据来指导循证决策。

*患者理解：患者可能难以理解复杂的技术术语和科学证据。

*偏见和利益冲突：医疗保健专业人员的偏见和利益冲突可能会影响循证决策的客观性。

最佳实践

为了应对这些挑战，必须采取最佳实践：

*促进共享决策：医疗保健专业人员应与患者合作，促进共享决策，在该决策中，患者和专业人员共同决定最佳治疗方案。

*提高患者素养：应提供教育材料和咨询服务，以帮助患者理解医疗信息并做出明智的决定。

*减少偏见和利益冲突：要制定政策和程序，以减少医疗保健专业人员的偏见和利益冲突对循证决策的影响。

*持续审查证据：随着科学证据的不断发展，循证决策过程应定期审查和更新。

结论

患者自主权和循证决策是医疗技术创新中相互补充的关键原则。通过平衡患者的偏好和科学证据，我们可以确保患者做出符合其价值观和目标的明智决策，并促进最佳健康成果。持续的对话、教育和最佳实践的实施对于维护患者自主权并确保循证决策在医疗保健创新中的作用至关重要。第二部分数据隐私和安全保障关键词关键要点数据脱敏

1.通过技术手段对患者数据进行处理，移除或替换敏感信息，以保护个人隐私。

2.采用匿名化、假名化、数据加密等技术，确保数据可用于研究和分析，同时保障患者安全。

3.通过数据脱敏，研究人员和医疗机构可以在遵守伦理和法律规定的情况下开展医疗研究，促进创新。

数据访问控制

1.建立完善的数据访问控制机制，限制用户对患者数据的访问权限。

2.采用基于角色的访问控制、双因素认证和审计追踪等措施，确保只有授权用户才能访问必要的数据。

3.实时监控数据访问情况，及时发现可疑活动并采取应对措施，防止数据泄露和滥用。数据隐私和安全保障

医疗技术创新带来了巨大的数据收集和处理机会，但也提出了严峻的数据隐私和安全保障挑战。根据文章《医疗技术创新中的伦理考量》，以下是数据隐私和安全保障的主要方面：

1.数据收集和使用

医疗技术设备和应用可收集大量敏感的患者数据，包括个人身份信息(PII)、健康记录和基因数据。确保患者了解数据收集目的并同意其使用非常重要。此外，需要制定明确的准则，限制数据访问并防止未经授权的泄露或滥用。

2.数据存储和传输

患者数据应以安全方式存储在受保护的数据库中。数据传输应通过加密连接进行，以防止拦截或篡改。实施物理和技术安全措施（如防火墙和入侵检测系统）对于保护数据免受网络威胁至关重要。

3.数据共享和可访问性

在提供患者护理、进行研究和改进医疗技术方面，数据共享至关重要。然而，需要谨慎处理，以确保共享数据受到保护，并仅供授权人员使用。患者应有机会控制其数据的共享，并了解其使用的后果。

4.数据匿名化和去标识

在某些情况下，可以将患者数据进行匿名化或去标识，以保护患者隐私。匿名化涉及从数据中移除所有个人识别信息，而去标识则保留某些可识别信息，以便在不公开患者身份的情况下进行研究。这需要仔细考虑，以平衡隐私保护和数据实用性。

5.数据泄露管理

数据泄露是医疗保健行业面临的重大风险。在发生数据泄露时，需要制定明确的响应计划，以通知受影响的患者、采取补救措施并防止进一步泄露。此外，需要进行安全审计，以确定泄露的原因并实施预防措施。

6.伦理审查

所有涉及患者数据的医疗技术创新都应接受伦理审查，以评估其潜在风险和收益，并确保隐私和安全得到保护。伦理委员会应包括医疗保健专业人员、伦理学家和患者代表，以确保多学科视角。

7.法规遵从

医疗技术公司和医疗机构必须遵守适用于数据隐私和安全的法律法规。这些法规因司法管辖区而异，但通常包括保护个人数据的义务，以及在发生数据泄露时通知患者和当局的义务。

8.患者教育和授权

患者需要了解其数据的使用方式以及保护其隐私的措施。医疗技术公司和医疗机构应提供清晰、易于理解的信息，以帮助患者做出明智的决定。此外，患者应被赋予控制其数据共享和使用的权利。

结论

数据隐私和安全保障是医疗技术创新中的关键伦理考量因素。通过实施强有力的保护措施、遵守法律法规并赋予患者权力，医疗技术公司和医疗机构可以确保患者数据得到保护，同时释放创新和改善医疗保健的潜力。第三部分平等获取和公正分配关键词关键要点平等获取

1.医疗技术公平获取的原则：保障每个人，无论其社会地位或经济状况如何，都能平等地获得必要的医疗技术和服务。

2.消除获取障碍：识别并解决阻碍个人获得医疗技术的障碍，例如缺乏经济能力、地理位置限制和文化障碍。

3.促进包容性设计：设计和开发医疗技术时，考虑不同能力和背景的个体的需求，确保包容性和无障碍获取。

公正分配

1.资源分配的公平原则：确保医疗技术和服务以公平公正的方式分配给有需要的个人。

2.基于需求和优先级：根据个体的医疗需求、紧迫性和预后，确定医疗技术和服务的优先分配。

3.透明度和责任制：建立透明的决策过程，并对资源分配的公平性和合理性负责。

4.避免歧视和偏见：制定政策和程序，防止基于种族、性别、年龄或其他因素的歧视或偏见。平等获取和公正分配

引言

医疗技术创新有潜力彻底改变医疗保健，提高患者的治疗效果和生活质量。然而，技术创新也带来了新的伦理挑战，其中之一就是平等获取和公正分配。

平等获取

平等获取是指所有患者都能获得所需的医疗技术和治疗，无论其社会经济地位、种族、性别或其他因素如何。平等获取对于确保所有患者能够获得最佳护理至关重要，而不管他们的背景如何。

影响平等获取的因素

影响平等获取的因素包括：

*社会经济地位：低收入人群往往难以获得最新的医疗技术和治疗，因为他们可能没有保险或负担不起高昂的费用。

*种族和族裔：某些群体在获得医疗保健方面面临不成比例的障碍，这可能是由于种族主义或歧视。

*地理位置：生活在农村或偏远地区的人可能难以获得某些医疗技术和治疗，因为这些技术可能无法在当地获得。

*性别：女性在获得某些医疗保健服务方面面临不成比例的障碍，例如妇产科保健和生殖保健。

公正分配

公正分配是指医疗资源的公平分配，以造福整个社会。这意味着根据患者的医疗需求和社会价值分配资源，而不是根据其支付能力或其他因素。

影响公正分配的因素

影响公正分配的因素包括：

*成本：某些医疗技术和治疗非常昂贵，这可能会限制其可获得性，特别是对低收入人群。

*稀缺性：某些医疗资源（例如器官和组织）非常稀缺，这可能会导致公平分配问题。

*价值观：社会对医疗保健的价值观和优先事项会影响资源的分配。例如，一个重视急性护理的社会可能会优先考虑创伤和紧急护理，而一个重视预防保健的社会可能会优先考虑早期筛查和健康促进计划。

促进平等获取和公正分配的策略

促进平等获取和公正分配的策略包括：

*扩展保险覆盖范围：扩大医疗保险覆盖范围可以帮助确保所有患者都能获得必要的医疗技术和治疗，无论其社会经济地位如何。

*消除歧视：消除种族、性别和其他形式的歧视对于确保所有患者都能平等获得医疗保健至关重要。

*增加农村地区的可及性：通过远程医疗等举措增加农村地区对医疗技术和治疗的可及性至关重要。

*调整成本：政府和制药公司可以通过谈判折扣、提供补贴和其他财务援助来帮助降低医疗技术和治疗的成本。

*优先考虑预防保健：通过投资预防保健计划，可以减少对昂贵急性护理治疗的需求，从而促进公正分配。

结论

平等获取和公正分配是医疗技术创新中至关重要的伦理考虑。通过采取适当的策略，我们可以确保所有患者都能获得所需的医疗技术和治疗，并建立一个更加公正和公平的医疗保健系统。第四部分技术伦理审查机制关键词关键要点风险评估

1.系统地识别和评估医疗技术潜在的风险，包括患者安全、数据隐私和社会影响。

2.使用定量和定性方法，包括临床试验、风险分析和利益相关者参与，以确定风险的可能性和严重性。

3.考虑不同的风险类型，例如物理风险、网络安全风险和道德风险，并制定相应的缓解措施。

利益评估

1.评估医疗技术的预期和潜在利益，包括健康改善、成本节约和社会公平。

2.关注可衡量和可实现的利益，并使用证据来支持利益声明。

3.将利益与风险进行比较，以确定技术是否具有风险收益比。技术伦理审查机制在医疗技术创新中的作用

前言

医疗技术创新为改善人类健康做出巨大贡献，但也带来了新的伦理挑战。技术伦理审查机制旨在确保医疗技术创新以符合伦理的方式进行，保护患者的权利和福祉。

伦理审查机制的原理

技术伦理审查机制是一种系统化的过程，用于评估和监管医疗技术创新的潜在伦理影响。其原理包括：

*独立性：审查委员会应独立运营，不受技术开发人员或利益相关方的影响。

*专业性：审查委员会应由具有伦理学、医学和技术专业知识的专家组成。

*透明度：审查过程和决策应公开透明，供利益相关方审阅。

*问责制：审查委员会应对其决策负责，并接受利益相关方的监督。

审查机制的类型

技术伦理审查机制有多种类型，包括：

*机构伦理审查委员会(IRB)：审查涉及人类受试者的研究项目。

*独立审查委员会(IRB-E)：审查涉及商业组织赞助的低风险研究项目。

*伦理专家组：为特定的技术或技术领域提供咨询和建议。

*监管机构：负责制定和执行技术监管框架，包括伦理考虑。

审查流程

技术伦理审查流程通常包括以下步骤：

*提交审查申请：技术开发人员向审查委员会提交一项提案，概述技术、其预期用途和潜在的伦理影响。

*审查和评估：审查委员会审查提案，评估其伦理影响，并考虑患者的权利、隐私和自主权。

*决策和建议：审查委员会做出决策，批准或拒绝该提案，或提出修订意见。

*监测和后续行动：审查委员会可能会监测批准技术的持续使用情况，以确保符合伦理标准。

伦理考虑因素

技术伦理审查机制考虑的伦理因素包括：

*患者同意和自主权：确保患者在充分知情的情况下同意接受治疗，并且尊重他们的选择。

*隐私和保密：保护患者医疗信息和隐私的机密性。

*公平性和公正性：确保所有人都可以公平地获得和受益于医疗技术创新。

*效益和风险：评估技术的潜在效益与风险，确保其总体效益大于风险。

*人道对待：确保对患者的治疗和研究活动以人道的方式进行。

挑战和最佳实践

实施技术伦理审查机制面临着一些挑战，包括：

*利益冲突：审查委员会成员可能与技术开发人员或利益相关方有既得利益关系。

*资源限制：审查过程可能需要大量时间和资源。

*技术快速发展：监管机构和审查委员会可能无法跟上技术创新的步伐。

为了克服这些挑战，建议采用最佳实践，例如：

*制定明确的指南和标准：为审查过程提供明确的指导和标准化。

*加强审查委员会的能力：通过培训和持续专业发展来提高审查委员会成员的知识和技能。

*促进跨利益相关方合作：促进技术开发人员、审查委员会和监管机构之间的协作，以解决伦理问题。

*定期审查和更新：定期审查和更新审查机制，以确保其与不断发展的技术格局保持一致。

结论

技术伦理审查机制在医疗技术创新中至关重要，有助于确保这些创新符合伦理标准，保护患者的权利和福祉。通过实施健全的审查机制，我们可以促进道德和负责任的医疗技术开发，为患者带来最大利益，同时最大程度地减少潜在的伦理风险。第五部分潜在风险与收益权衡关键词关键要点潜在风险的评估

1.识别和评估风险：医疗技术创新必须全面识别和评估其潜在风险，包括对患者、医疗专业人员和社会的影响。

2.概率和严重程度：评估风险时，应考虑风险发生的概率和严重程度。概率和严重程度均较高时，需要采取严格的预防措施。

3.短期和长期风险：应评估医疗技术创新的短期和长期风险。长期风险可能难以预见，需要持续监测和研究。

收益的评估

1.临床益处：医疗技术创新应提供明确的临床益处，例如改善患者预后、提高治疗效率或降低成本。

2.社会益处：除了临床益处外，还应考虑医疗技术创新的社会益处，例如促进健康公平、提高生活质量或创造就业机会。

3.经济效益：应评估医疗技术创新的经济效益，包括医疗保健成本节省、生产力收益和更广泛的经济影响。潜在风险与收益权衡

在医疗技术创新中，伦理考量的一个关键方面是潜在风险与收益的权衡。对新技术进行评估时，必须考虑其对个人、群体和社会的影响，同时确定其是否能够带来净收益。

评估风险

评估风险涉及识别和评估与医疗技术创新相关的潜在不良后果。这些风险可能包括：

*физическийриск：例如，植入装置出现故障或药物产生副作用。

*心理风险：例如，基因测试导致焦虑或压力。

*社会风险：例如，通过基因编辑创建“设计师婴儿”。

*经济风险：例如，新技术成本高昂，无法获得普遍医疗保健。

*道德风险：例如，滥用或滥用监控技术。

评估利益

评估收益涉及识别和评估与医疗技术创新相关的潜在积极后果。这些利益可能包括：

*改善健康结果：例如，新的治疗方法可以延长寿命或提高生活质量。

*预防疾病：例如，疫苗接种可以减少传染病的发生率。

*提高效率：例如，远程医疗可以改善对农村地区医疗保健的获取。

*降低成本：例如，预防性筛查可以降低治疗并发症的成本。

*社会价值：例如，新技术可以提高残疾人士的生活质量。

权衡风险和收益

权衡风险和收益是一个复杂的过程，需要仔细考虑以下因素：

*严重性：风险和收益的严重程度，以及它们影响个人、群体或社会的程度。

*可能性：风险和收益发生的可能性。

*可接受性：根据社会价值、伦理规范和公众舆论，风险和收益的社会可接受性。

*分布：风险和收益如何在不同人群中分布。

在进行风险收益权衡时，决策者必须：

*咨询伦理学家和利益相关者：以获得外部观点和充分了解不同价值观和观点。

*使用证据：以确定风险和收益的严重程度和可能性。

*考虑公平性：以确保风险和收益的公平分配。

*采用透明和协商一致的程序：以确保决策过程的合法性。

动态风险收益分析

医疗技术创新是一个不断发展的领域，风险和收益会随着时间的推移而改变。因此，定期进行动态风险收益分析非常重要，以确保持续的伦理评估和决策制定。第六部分人工智能与算法偏见关键词关键要点人工智能算法偏见

1.数据偏差：人工智能模型用于训练的数据集中可能存在偏差，导致针对特定群体（如种族、性别或社会经济地位）的预测结果不准确。

2.算法设计偏见：算法的设计可能会引入偏见，例如通过给予某些特征更高的权重或在模型中嵌入假设。

3.反馈循环：随着人工智能模型用于制定决策，它们会产生反馈循环，从而强化现有偏见，因为偏见决策会导致收集到的更多偏见数据。

人工智能透明度

1.可解释性：确保人工智能算法决策的可解释性至关重要，以了解其预测结果背后的原因并识别潜在偏见。

2.审查：人工智能算法应定期受到独立审查，以评估其公平性和准确性，并识别和纠正任何偏见。

3.算法文档：有必要记录人工智能算法的设计和开发过程，包括用于训练模型的数据和决策规则，以促进透明度和责任制。人工智能与算法偏见

人工智能（AI）和算法在医疗技术创新中发挥着愈发重要的作用，但它们也带来了新的伦理挑战，特别是算法偏见。

算法偏见定义

算法偏见是指算法产生的结果因其训练或设计中使用的有偏差数据或假设而存在偏向或不公平。在医疗保健中，算法偏见可能导致以下情况：

*诊断或治疗决策不准确或不公平

*对患者健康的不利后果

*医疗保健系统中的信任和信心下降

偏见的来源

算法偏见可以源自多种因素，包括：

*训练数据有偏见：算法在有偏见的训练数据集上进行训练，学习并强化这些偏见。例如，如果一个算法在主要针对白人患者的医疗记录上进行训练，它可能会难以准确诊断有色人种患者。

*特征选择有偏见：算法在决策过程中使用的特征可能是有偏见的或不完整的，导致不公平的结果。例如，一个算法可能使用性别或种族作为预测疾病风险的特征，但这些特征并不能准确反映患者的总体健康状况。

*设计假设有偏见：算法的设计可能包含有偏差的假设，例如，假设所有患者都具有相同的健康需求或对治疗的反应相同。

偏见的后果

算法偏见在医疗保健中的后果可能是严重的：

*不准确的诊断和治疗：有偏见的算法可能会导致错误的诊断或治疗建议，对患者健康造成不利影响。

*不公平的医疗保健：有偏见的算法可能会给特定人群带来不公平的医疗保健获得和结果，加剧现有的健康差距。

*对医疗保健系统的信任下降：患者和公众可能会失去对使用算法的医疗保健系统的信任，这可能会阻碍人们寻求必要的护理。

缓解算法偏见的措施

缓解算法偏见至关重要，以确保公平和公正的医疗保健。以下措施可以帮助减少偏见的影响：

*使用无偏差训练数据：收集和使用代表整个患者人群的无偏差训练数据。

*谨慎选择特征：仅使用与决策相关的相关且无偏差的特征。

*挑战有偏差的假设：质疑传统假设并考虑替代观点和方法。

*实施偏见缓解技术：使用技术来检测和纠正算法中的偏见，例如重新加权技术或对抗性学习。

*持续监测和评估：定期监测算法绩效，并对算法的偏见进行持续评估和缓解。

伦理考量

算法偏见引起了广泛的伦理考量：

*公平与公正：算法应该以公平且公正的方式使用，确保所有患者获得平等的医疗保健机会。

*自主权与信息同意：患者应该了解算法在他们的医疗保健中的使用，并对使用他们的数据做出知情同意。

*透明度与可解释性：算法应该尽可能透明和可解释，以便患者和提供者了解其决策背后的原因。

*责任与问责：应对算法偏见负责，并制定明确的问责机制。

结论

算法偏见是医疗技术创新中的一个严重担忧，它可以对医疗保健系统和患者产生严重的伦理后果。通过采取措施缓解偏见，我们可以确保人工智能和算法以公平公正的方式被用来改善医疗保健。第七部分基因编辑与生殖伦理关键词关键要点胚胎基因编辑的伦理争论

1.改变人类生殖系的后果不可预测，可能对未来的个体和整个人类产生难以预料的影响。

2.在胚胎阶段进行基因编辑，可能导致意外脱靶效应和镶嵌体，从而引发健康和安全方面的担忧。

3.生殖基因编辑的伦理风险需要仔细权衡，以确保个人自主权、利益最大化和避免不公正。

生殖选择和亲子关系

1.生殖基因编辑可能会改变亲子关系的传统概念，引入新的伦理问题，如「设计婴儿」和「优生学」的争议。

2.父母选择胚胎特定基因特征的权利需要受到限制，以防止对儿童的剥削和歧视。

3.生殖基因编辑还涉及代际关系，需要考虑未来的世代和他们的自主权。基因编辑与生殖伦理

随着基因编辑技术的迅速发展，生殖伦理问题也随之而来。基因编辑技术具有对生殖细胞和胚胎进行修改的能力，引发了以下伦理考量：

对未来后代的影响：

*不可逆的改变：基因编辑对生殖细胞的改变是不可逆的，这意味着任何修改都将遗传给后代，影响整个家族。

*未知的后果：基因编辑的长期后果目前尚不完全清楚。无法预测未来几代人可能会经历什么影响。

*基因多样性的丧失：大规模基因编辑可能会减少人群的基因多样性，增加患病的风险。

社会公平与准入：

*优生学的风险：基因编辑技术可以用来选择或设计特定的特征，引发优生学的担忧。

*贫富差距：富裕家庭可能会更容易获取基因编辑服务，从而导致社会不平等加剧。

*歧视的可能性：根据基因特征对个人进行歧视的可能性很高，导致社会分裂和偏见。

自主权和知情同意：

*知情同意：在对生殖细胞或胚胎进行基因编辑之前，至关重要的是获得意向父母的知情同意。他们必须了解该程序的风险和益处。

*代理权：必须保护未来后代的代理权，防止父母做出可能损害其利益的决定。

监管与治理：

*监管框架的需要：需要建立一个监管框架来管理基因编辑在生殖领域的应用，确保安全性和伦理使用。

*国际合作：由于基因编辑是一个全球性问题，因此需要国际合作来制定协调一致的标准和指南。

*公众参与：公众应该参与有关基因编辑在生殖中的伦理问题的讨论，确保其价值观得到尊重。

当前的争论和未来方向：

围绕基因编辑与生殖伦理的问题仍在持续争论。一些人认为，这项技术有可能改善人类健康和消除遗传疾病，而另一些人则担心其滥用和潜在的社会影响。

未来，需要谨慎推进基因编辑在生殖领域的应用。必须进行进一步的研究以了解其长期后果，并制定道德准则和监管框架来确保负责任和公平的使用。通过公开对话、多学科合作和以人为本的方法，我们可以驾驭基因编辑的变革力量，同时减轻与之相关的伦理挑战。第八部分跨文化伦理考量关键词关键要点文化多样性和尊重

*不同的文化背景对医疗技术的影响有所不同，例如对遗传信息的使用和对自主权的重视程度。

*医疗专业人员需要了解患者的文化信仰和价值观，并予以尊重，以提供文化敏感的医疗服务。

*跨文化伦理考量有助于确保所有患者都平等获得高质量的医疗服务，无论其文化背景如何。

数据公平性和可用性

*医疗技术创新需要大量的患者数据，这可能会引发有关数据公平性的问题，即不同人口群体的数据是否得到公平的收集和使用。

*确保数据公平性对于开发反映所有患者群体需求的算法和技术至关重要。

*医疗机构需要采取措施解决数据可用性差距，并确保所有患者都有机会参与研究和临床试验。

知情同意和透明度

*跨文化伦理考量强调在医疗技术使用中获得知情同意和透明度的重要性。

*患者有权了解医疗技术的使用方式、风险和收益，并就他们的参与做出知情的决定。

*医疗专业人员应提供易于理解的解释，并确保患者有足够的时间做出决定。

算法偏见和公平性

*医疗技术创新中使用的算法可能会存在偏见，导致基于种族、性别或其他社会人口因素的不公平结果。

*评估算法的公平性并采取措施缓解偏见至关重要，以确保算法对所有患者一视同仁。

*可以通过使用代表性数据、