摘要：在2025中关村论坛医学AI创新与发展论坛上，由北京卫生法学会大数据互联网人工智能医疗专委会联合中国生物医学工程学会医学人工分会法律伦理专家组等机构制定的《医疗机构部署DeepSeek专家共识》正式发布。该共识作为我国首部针对医疗AI部署的规范性文件，为全国医疗机构提供了系统化的实施指南，标志着医疗人工智能应用进入规范化发展新阶段。

▲图源 | 中关村论坛

构建全周期部署框架
共识从部署前、部署中、部署后三个环节建立系统性框架，重点围绕五大核心维度：医疗需求适配性评估、技术能力与基础设施要求、数据质量保障、模型选择优化以及法律伦理合规审查。明确要求医疗机构在部署前必须完成三大关键评估：针对不同科室临床痛点的定制化解决方案适配性评估、原始病历数据的专业化处理与安全保护评估，以及全流程法律法规与伦理风险审查机制建设。

强化数据安全与动态管理
基于医疗数据的敏感性，共识创新性提出"动态化风险管理"机制。要求医疗机构遵循"患者隐私信息最小化"原则，建立涵盖风险预警系统、应急处置预案和定期合规性复查的三级防护体系。通过实时监测数据泄露、模型偏差等风险，确保系统运行全程可追溯。"AI对海量病例的持续学习能提升诊疗效率，但必须严格监控数据使用边界。"共识起草组核心成员、北京清华长庚医院执行长柳玉倩强调。

推动技术优化与临床融合
针对当前存在的技术认知断层和实施路径模糊等挑战，共识提出"双轮驱动"优化策略：一方面建立性能监测反馈机制，依据临床数据持续更新模型算法；另一方面要求结合疾病谱变化定期升级系统架构，通过优化数据存储结构和算法流程，将系统响应时间缩短30%以上。目前全国已有20余省份的百余家三甲医院完成DeepSeek本地化部署，在影像诊断、病历分析等场景实现效率提升40%。

构建多方协同治理体系
共识起草组召集人曹艳林教授指出，医疗AI部署涉及医疗、技术、法律等多维度协同，需建立"医院主导-技术支撑-法律护航"的立体化实施模式。文件特别明确医疗机构的主体责任，要求组建跨学科管理团队，涵盖临床专家、信息工程师和法务人员。据悉，该共识将建立动态更新机制，计划每两年结合临床应用反馈进行版本迭代，首轮修订已纳入罕见病诊疗数据标准化等新议题。

随着人工智能在医疗领域的深度渗透，该共识的出台不仅为技术落地提供了标准化路径，更通过建立全流程风控体系，在技术创新与患者权益保护间取得平衡，标志着我国智慧医疗发展进入提质增效新阶段。

信源 | 北京日报、2025中关村论坛年会