3月29日，在2025中关村论坛平行论坛——“医学AI创新与发展论坛”上，《医疗机构部署DeepSeek专家共识》发布，旨在为AI落地医疗场景提供标准化路径。

《共识》从医疗需求适配性、技术能力与基础设施要求、数据质量保障、模型选择与优化、法律伦理合规等五大维度提出系统性部署框架，系统规范了AI在医疗场景的部署流程。强调通过技术标准化与风险管控，提升诊疗精准度，保障患者隐私安全。

《共识》提到，医疗机构部署DeepSeek（深度求索）等AI系统前需完成三大关键评估：

• 医疗需求适配性评估，重点针对不同科室临床痛点定制解决方案；

• 数据质量与基础设施评估，强调原始病历数据的专业化清理、标注及安全保护，遵循“患者隐私信息最小化”原则；

• 法律法规与伦理风险审查，要求建立全流程合规审查机制。

《共识》建议建立持续优化机制，依据性能监测数据反馈，及时发现模型与系统问题并针对性优化。随着医疗技术发展与疾病谱变化，定期更新模型，纳入新医疗数据与临床知识。优化系统架构与算法，通过改进数据存储结构、优化算法流程等，减少系统运行资源消耗，缩短响应时间，确保DeepSeek始终以最佳状态支持医疗服务。

《共识》还建议建立风险预警和应急处置预案机制，定期开展合规性复查。通过搭建全方位风险预警系统，实时监测数据泄露、模型偏差、系统故障等风险。

《共识》起草组核心成员、北京清华长庚医院执行长柳玉倩说：“AI模型对海量病例的持续学习，可辅助医生更快识别病征，但过程中需严格监控数据使用边界。”

该《共识》由北京卫生法学会大数据互联网人工智能医疗专委会、中国生物医学工程学会等机构联合起草，汇聚了北京清华长庚医院、北京大学第一医院、北京朝阳医院等十余家医疗单位的专家智慧。下一步，共识将结合临床反馈持续迭代。

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