在此背景下，日前舉行的2025中關村論壇年會平行論壇——“醫學AI創新與發展論壇”上，《醫療機構部署DeepSeek專家共識》（簡稱《共識》）正式對外發布。《共識》由北京衛生法學會大數據互聯網人工智能醫療專委會聯合中國生物醫學工程學會醫學人工分會法律倫理專家組共同制定，系統規范了AI在醫療場景的部署流程，強調通過技術標準化與風險管控，提升診療精準度，保障患者隱私安全。

  業內人士指出，《共識》為全國醫療機構提供了可操作的AI部署指南，醫療機構部署AI進入規范化發展新階段。

  據初步統計，目前全國已有20多個省份的百余家醫院實現DeepSeek本地化部署，但在實施過程中，普遍面臨技術認知斷層、實施路徑模糊等挑戰。

  《共識》起草組召集人、中國醫學科學院醫學信息研究所醫療衛生法制研究室主任曹艷林介紹，《共識》從醫療需求適配性、技術能力與基礎設施要求、數據質量保障、模型選擇與優化、法律倫理合規等多個維度提出系統性部署框架，旨在為AI落地醫療場景提供標準化路徑。

  曹艷林表示，針對AI落地醫療場景的關鍵環節，《共識》提出了明確要求：一是開展醫療需求適配性評估，重點針對不同科室臨床痛點定制解決方案。二是強化數據質量與基礎設施建設，強調原始病歷數據的專業化處理與安全保護，遵循“患者隱私信息最小化”原則。三是建立全流程法律法規與倫理風險審查機制。

  針對公眾關心的數據安全問題，《共識》提出動態化管理要求，包括建立風險預警機制和應急處置預案機制，定期開展合規性復查。《共識》起草組核心成員、北京清華長庚醫院執行長柳玉倩表示，AI模型對海量病例的持續學習，可輔助醫生更快識別病征，但過程中需嚴格監控數據使用邊界。

  “醫療機構的AI部署涉及醫療業務、技術、法律、倫理等多個層面協同推進。唯有嚴格部署前評估、科學部署過程實施以及完善部署后管理與監測，才能充分發揮其在醫療領域的優勢，為提升醫療服務水平、保障患者健康提供有力支撐。下一步，《共識》將結合臨床反饋持續迭代。”曹艷林說。（記者 鄧婕）