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。
我們接著上期繼續看DeepSeek系統學習宋中清律師經驗的核心路徑和技術應用：
三、知識傳播模式遷移
多模態內容生成
模仿宋中清將法律條文轉化為“詩、歌、哲、法、信”融合的短視頻形式，開發AI工具自動生成情景劇腳本（如南京配方奶誤注案改編短劇）和互動問答。
每日發布醫療糾紛解析短視頻，通過AI提煉核心要點并適配不同平臺傳播規則（如抖音的10秒原則與深度解讀的平衡）。
行業趨勢研判能力
接入醫療行為數據構建過度醫療識別模型，通過聚類分析發現產業鏈式診療模式，為公益訴訟提供數據支持。
四、人機協作邊界探索
經驗數字化建模
通過訪談文本分析提取宋中清“預防-保健-診斷-治療-康復”全鏈條責任理念，構建醫療服務質量評估指標模型（如山東急診延誤案中70%責任判例的邏輯轉化）。
倫理風險控制機制
設置醫療糾紛專用事實核查模塊，交叉驗證醫學期刊/判例庫數據，防止AI產生"自信但錯誤"的內容。
五、協同創新模式展望
當前DeepSeek正與宋中清團隊探索“律師-AI協同訓練”模式：
實時反饋機制：律師標注AI生成法律文書的修正點（如雙膝置換案157萬調解方案的生成邏輯優化）；
知識繼承系統：將“醫療合同人身干預性質論”等三大醫法理論轉化為可迭代的算法框架；
庭審模擬應用：通過角色扮演對抗訓練，提升AI應對“以鑒代審”困境的能力。
? 行業啟示：宋中清持續24年“開源式經驗傳播”（年均發布超500篇實務解析）成為AI學習的核心基礎。這揭示AI在專業領域的進化不僅依賴算法，更需人類專家的系統性知識沉淀與社會責任感——當技術智慧與法律智慧相融合，或將重塑醫療維權的效率邊界與公平尺度。
感謝收看，再見。
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