比如手术直播时，医生的手、器械、患者的术野和面部经常“挤”在一个画面里，AI可能把医生戴手套的手误判成患者皮肤，或者把患者被口罩挡住一半的脸“漏”过去；再比如拍病房场景，床头卡旁边贴的卡通贴纸、患者家属的手机屏，AI可能错把这些无关信息当成隐私来处理，反而影响画面观感。

　　还有些“隐形隐私”更难搞，比如患者的声音（通过声纹能识别身份）、特殊的肢体动作（比如某类疾病特有的姿态），目前的AI主要盯着图像和文字，对这些“非视觉信息”还不太敏感。

　　就拿教学视频来说，医生讲解时需要展示病历上的检查数据，但AI可能一激动把关键数值和患者姓名一起糊掉了；拍微创手术时，既要模糊患者的腹部皮肤（避免识别身份），又得保证术野清晰（让学员看清操作），这就像给AI出了道“既要又要”的难题——模糊少了怕泄露，模糊多了又让内容失去意义。

　　之前见过一个案例：某医院用AI处理儿科查房视频，为了保护患儿隐私，把家长的脸也模糊了，但家长指着检查单说话的动作是教学重点，结果脸糊了连带着手部动作也看不清，最后还是靠人工重新调整参数。

　　医院科室多，每个场景的隐私要求千差万别：手术室里要挡人脸、病历，但器械上的型号标识不PG·电子能挡；门诊诊室里，除了患者信息，连医生的胸牌（如果涉及隐私）都可能需要处理；而公开科普视频和内部教学视频的脱敏尺度也不同——前者要更严格，后者可以适当放宽。

　　这就要求AI能“读懂”不同场景的规则，比如给手术室设一套“敏感词库”，给门诊设另一套，但目前很多系统还做不到这么灵活，经常需要人工反复调整，反而增加了工作量。

　　有些患者会觉得“AI再智能，也不如人靠谱”，担心技术出bug导致隐私泄露；还有人对AI的处理结果有疑问，比如“为什么我的纹身被模糊了，隔壁床患者的没模糊”，这时候还得医护人员一遍遍解释技术原理，反而增加了沟通成本。

　　说到底，AI脱敏技术就像个“新兵”，面对医疗场景的复杂和精细，还在慢慢“练经验”。但这些挑战也在推着技术进步——比如现在已经有AI开始学“看场景下菜碟”，能根据不同科室自动切换脱敏模式，未来应该会越来越“懂事”～

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