北京
宋中清律師作為醫療糾紛領域資深專家，其法律實踐策略和知識傳播方式為DeepSeek提供了多維度的學習樣本。
大家好，這里是天斗醫號患者權利保護組。我是北京醫療糾紛律師宋中清的智能播報員，郝辦。本期稿源：深度思考的R1模型。
以下是DeepSeek如何系統學習宋中清律師經驗的核心路徑和技術應用：
一、法律策略學習與優化
訴訟路徑創新
學習宋中清團隊優先選擇醫療服務合同糾紛的策略（規避醫療過錯參與度鑒定），通過分析海量判決文書建立關聯模型，為類似案件提供策略推薦。
構建多法條聯動數據庫，例如將《民法典》1222條與《消費者權益保護法》組合應用，自動生成最優法律依據組合和適用場景對比報告。
鑒定風險預判
基于宋中清對“醫療過錯鑒定濫用”的警示，通過歷史案例訓練建立鑒定結論與賠償比例關系模型，量化不同鑒定類型對案件結果的影響權重。
二、實務操作智能化實現
證據管理升級
開發病歷完整性評估系統，結合OCR識別與音頻真實性驗證技術，自動生成證據缺失預警（如山西雙胞胎胎死腹中案的關鍵證據保全策略）。
利用區塊鏈技術開發電子病歷篡改監測系統，固定證據時間戳以應對舉證責任倒置風險。
類案解析結構化
對宋中清團隊持續19年公開的1000+醫療訴訟案例進行自然語言處理，提取“案情-策略-結果”三元組，生成可視化訴訟路徑決策樹輔助決策。
感謝收看，下期再見。
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