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3月29日，《醫療機構部署DeepSeek專家共識》（以下簡稱《共識》）在“中關村論壇醫學AI創新與發展論壇”上正式發布，旨在規范人工智能（DeepSeek）在醫療場景中的部署流程，強調技術標準化與風險管控，以提升診療精準度并保障患者隱私安全。

一、共識背景與目標
1. 推動AI醫療規范化

《共識》由北京衛生法學會大數據互聯網人工智能醫療專委會、中國生物醫學工程學會等機構聯合制定，匯聚了北京清華長庚醫院、北京大學第一醫院等十余家頂尖醫療機構的專家智慧。其目標是解決醫療機構在部署DeepSeek過程中面臨的技術認知斷層、實施路徑模糊等問題，提供可操作的標準化指南。

2. 適應醫療行業特性

醫療數據的敏感性和專業性要求AI部署必須兼顧效率與安全。《共識》特別強調患者隱私保護、倫理合規及數據安全，為AI在醫療領域的深度應用劃定邊界。

二、核心部署框架

《共識》從五大維度（醫療需求適配性、數據質量保障、倫理合規審查、技術標準規范、臨床應用指南）構建系統性部署框架，并明確了三大核心要求：

1. 醫療需求適配性評估

針對不同科室的臨床痛點（如診斷效率、病歷質控等）定制解決方案，確保AI技術與實際需求匹配。

例如，山西省腫瘤醫院通過DeepSeek升級智能問答系統，顯著提升患者咨詢效率。

2. 數據質量與基礎設施評估

要求對原始病歷數據進行專業化清理和標注，遵循“患者隱私信息最小化”原則，同時強化數據加密和訪問控制。

醫院本地化部署的DeepSeek版本采用更“純凈”的臨床數據，相較于通用版具有更高專業性和嚴謹性。

3. 法律倫理與風險審查

建立全流程合規審查機制，包括動態化數據安全管理（如風險預警、應急處置預案）和定期合規性復查。

強調AI僅作為輔助工具，醫生需對最終診斷負責，避免患者因過度依賴AI延誤治療。

三、實施要求與挑戰

1. 技術標準化與持續優化

要求醫療機構根據性能監測反饋優化模型，定期更新醫療數據與臨床知識，確保系統適應疾病譜變化。

例如，優化算法流程以減少資源消耗，縮短響應時間。

2. 倫理與使用邊界

若患者因AI建議產生糾紛，責任主體尚不明確，需進一步明確“人機協作”的邊界。

中醫領域因其經驗性特點，AI生成的診療方案仍需醫生結合臨床經驗判斷。

四、意義與影響

1. 推動行業規范化發展

目前全國已有20多個省份的百余家醫院完成DeepSeek本地化部署，《共識》的發布標志著醫療機構AI部署進入規范化階段，為后續推廣提供參考模板。

2. 提升醫療服務質量

AI輔助診斷可提高效率（如快速生成個性化飲食方案、輔助疑難病例分析），但需警惕其局限性（如14.3%的“AI幻覺率”）。

《共識》明確將結合臨床反饋持續迭代，重點優化數據治理、模型可靠性及倫理審查機制。同時，需加強公眾教育，避免患者誤將AI工具替代專業醫療。