摘要：3 月 29 日，在 2025 中关村论坛医学AI创新与发展论坛上，《医疗机构部署 DeepSeek 专家共识》发布。该共识为全国医疗机构提供了可操作的AI部署指南，旨在推动我国医疗机构部署人工智能规范化发展。

3 月 29 日，在 2025 中关村论坛医学AI创新与发展论坛上，《医疗机构部署 DeepSeek 专家共识》发布。该共识为全国医疗机构提供了可操作的AI部署指南，旨在推动我国医疗机构部署人工智能规范化发展。

指南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共同制定。

活动现场。主办方供图

当前，全国已有百余家三甲医院部署 DeepSeek 系统，但落地过程仍面临技术认知断层、实施路径模糊、AI 取代焦虑等挑战。该共识汇聚了近30家顶尖医疗卫生机构等的医疗、医院管理、医学信息、卫生政策、法学等多领域资深专家的智慧，为医疗机构提供了一套科学、规范且安全的部署指南，确保技术应用既能契合医疗行业特性，又能切实推动医疗服务水平的提升。

共识起草组召集人，中国医学科学院医学信息研究所曹艳林教授表示，共识从部署前、部署中、部署后三个环节，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、法律伦理合规等多个维度构建系统性部署框架。

曹艳林教授介绍，共识特别针对AI落地医疗场景的关键环节提出明确要求：一是开展医疗需求适配性评估，要求针对不同科室临床痛点定制解决方案；二是强化数据质量与基础设施建设，强调原始病历数据的专业化处理与安全保护，遵循 患者隐私信息最小化 原则；三是建立全流程法律法规与伦理风险审查机制。

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。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。

责编：王卓

主编：林敬

校对：朱晓娜

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