查看“贝尔蒙特报告”的源代码

{{Infobox
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| above        = 贝尔蒙特报告<br><small>The Belmont Report</small>
| image        = [Image of The Belmont Report document cover]

| label1       = 发布时间
| data1        = 1979年9月30日

| label2       = 发布机构
| data2        = 美国国家生物医学和行为研究<br>受试者保护委员会

| label3       = 核心三原则
| data3        = 尊重个人、善行、公正

| label4       = 历史起因
| data4        = 塔斯基吉梅毒实验丑闻

| label5       = 法律地位
| data5        = 美国《联邦法规》45 CFR 46<br>(通用规则) 的基础

| label6       = 关联文件
| data6        = [[赫尔辛基宣言]]、[[纽伦堡法典]]
}}

'''贝尔蒙特报告'''（{{lang-en|The Belmont Report}}），全名为《保护人类研究受试者的伦理原则与准则》，是美国政府于1979年发布的一份里程碑式文件。

它是美国人体研究保护体系的“宪法”。FDA 的相关法规（如 21 CFR 50/56）以及美国卫生与公众服务部（HHS）的“通用规则”（Common Rule），其核心逻辑全部源于此报告。对于任何在美国进行或受美国资助的生物医学研究，遵循贝尔蒙特报告是强制性的。<ref name="HHS_Belmont" />

== 历史背景 ==
这份报告的诞生直接源于美国医学史上最黑暗的丑闻之一——'''塔斯基吉梅毒实验'''（1932-1972）。
* 在长达40年的时间里，美国政府的研究人员在未告知实情的情况下，观察数百名患有梅毒的非洲裔贫困男性的病情发展，甚至在青霉素（有效疗法）问世后仍拒绝给他们治疗，导致大量受试者死亡或传染给家属。
* 丑闻曝光后，美国国会通过了《国家研究法案》（1974），并成立了国家委员会，最终在史密森尼学会的贝尔蒙特会议中心起草了这份报告。

== 三大核心原则 ==
[Image of Three principles of Belmont Report diagram]
与《赫尔辛基宣言》类似，但更侧重于将伦理原则转化为具体的操作要求：

=== 1. 尊重个人 (Respect for Persons) ===
* '''伦理内涵'''：承认个人是自主的行动者（Autonomy），有权决定自己的命运；对自主能力受损者（如儿童、精神病患）提供特殊保护。
* '''操作要求''' = '''[[知情同意]]''' (Informed Consent)。
** 必须向受试者披露所有信息。
** 必须确保受试者理解。
** 必须确保受试者自愿。

=== 2. 善行 (Beneficence) ===
* '''伦理内涵'''：不仅仅是“不伤害”（Do no harm），还要最大化可能的利益，最小化可能的伤害。
* '''操作要求''' = '''风险/获益评估''' (Risk/Benefit Assessment)。
** 研究者必须证明，研究带来的社会或个人价值，足以抵消受试者承担的风险。
** 对于'''[[胰腺癌]]'''等绝症研究，由于患者获益的潜在价值巨大（救命），监管机构通常容忍比普通研究更高的风险。

=== 3. 公正 (Justice) ===
* '''伦理内涵'''：谁承担研究的负担？谁享受研究的成果？这两者必须公平分配。
* '''操作要求''' = '''受试者的选择''' (Selection of Subjects)。
** 不能因为某一人群（如囚犯、少数族裔、穷人）容易招募就利用他们做实验，而让富人坐享其成。
** 这一原则直接禁止了类似塔斯基吉实验（只用黑人）的再次发生。

== 贝尔蒙特报告 vs 赫尔辛基宣言 ==
虽然两者原则相似，但侧重点不同：
* '''[[赫尔辛基宣言]]'''：由世界医学会（WMA）制定，主要约束'''医生'''。是国际惯例。
* '''贝尔蒙特报告'''：由美国政府委员会制定，主要约束'''政府资助的研究和监管机构'''（如 FDA）。是美国法律的基础。

== 对 AI 与数据伦理的启示 ==
在“智慧医生”和 AI 医疗领域，贝尔蒙特报告的原则依然适用且尖锐：
* '''尊重个人'''：AI 使用患者数据训练时，是否获得了患者的知情同意？（隐私权）
* '''善行'''：AI 算法是否经过验证？如果算法出错误导诊疗，是否违反了“不伤害”原则？（安全性）
* '''公正'''：AI 的训练数据是否具有代表性？如果模型只在白人数据上训练，导致对亚洲人的诊断准确率下降，这就违反了“公正”原则（算法偏见）。<ref name="AI_Justice" />

== 参见 ==
* [[赫尔辛基宣言]]
* [[知情同意]]
* [[生物伦理学]]
* [[临床试验]]
* [[FDA]]

== 参考资料 ==
<references>
<ref name="HHS_Belmont">The National Commission for the Protection of Human Subjects of Biomedical and Behavioral Research. (1979). The Belmont Report. U.S. Department of Health & Human Services. [https://www.hhs.gov/ohrp/regulations-and-policy/belmont-report/index.html]</ref>
<ref name="AI_Justice">Vayena, E., et al. (2018). Machine learning in medicine: Addressing ethical challenges. ''PLOS Medicine'', 15(11), e1002689.</ref>
</references>

[[Category:医学伦理]]
[[Category:美国法律]]
[[Category:临床试验]]