日前，《医疗机构部署DeepSeek专家共识》（以下简称《共识》，全文附后）在京发布，引起业界关注。
《共识》从医疗需求适配性、数据质量保障、伦理合规等五大维度提出系统性部署框架，以期为人工智能（AI）落地医疗场景提供标准化路径。
《共识》旨在解决哪些问题？可以为医疗机构部署AI应用提供哪些参考？《共识》起草组核心专家、清华大学附属北京清华长庚医院医学数据科学中心主任李栋进行了深度解读。
聚焦实践明确路径近年来，AI医疗应用展现出巨大潜力，但也暴露出数据隐私保护不足、伦理风险以及技术应用不规范等问题。
《共识》出台正是为了解决医疗AI在部署过程中存在的实际问题。《共识》以“医疗需求适配性、数据质量保障、伦理合规”等多个维度为切入点，系统性阐述了AI医疗应用的规范化部署模式。
《共识》的出台具有里程碑式意义。首先，《共识》提供了可操作的标准化部署路径，避免医疗机构在AI部署中走弯路；其次，强调了AI医疗应用必须严格遵循的伦理边界和法律底线；再次，提出了具体的风险管控措施，特别是对数据安全与患者隐私的高度保护要求，为医疗机构的AI应用构筑了坚固的安全防护线。
内容直击三大关键《共识》重点强调了医疗AI部署前的三大关键评估。
第一，医疗需求适配性评估。该评估要求医疗机构依据自身临床实际情况，有针对性地制定AI系统的应用策略。《共识》明确指出，医院在推动AI应用时，应通过深度调研各临床科室的实际需求，精准识别医疗痛点，形成个性化的AI解决方案，切实提升临床诊疗效率和准确度。
第二，数据质量与基础设施评估。《共识》强调，医疗数据质量直接影响AI模型的准确性与可靠性，同时提出医疗数据的专业化清理、标注和严格安全保护是不可或缺的环节。医院在实践中搭建专门的数据治理平台时，应明确“患者隐私信息最小化”原则，最大限度地保障患者信息安全，同时确保数据的可用性与质量。
第三，法律法规与伦理风险审查。AI医疗应用涉及患者隐私、医疗伦理等敏感领域。《共识》明确要求，医疗机构应建立覆盖全流程的合规审查机制，定期审查并及时更新合规策略。在AI真实的医疗应用实践中，应成立专门伦理委员会和法律合规小组，严格审查AI应用场景中的伦理风险，保障技术应用符合国家标准和行业标准。
强化数据安全与保护医疗数据的安全性与患者隐私保护始终是AI部署中的关键环节。《共识》提出的动态管理要求，包括建立风险预警机制、应急处置预案和合规性复查制度，目的是构筑一套坚固的数据安全保障体系。
《共识》强调，应形成覆盖数据生命周期的动态监管模式，医院端构建风险监控预警平台，实时监控数据使用情况，出现异常时迅速响应处置，避免数据安全事故的发生。同时，定期进行合规审查，不断优化隐私保护措施，确保数据使用合法合规。
迭代更新不断优化尽管《共识》提供了规范化路径，但在具体执行过程中，医疗机构仍面临诸多挑战。一方面，如何持续提升数据质量与准确性，避免AI模型“垃圾进垃圾出”，是医疗机构亟须关注的问题；另一方面，如何平衡AI技术应用与患者隐私保护之间的关系，需要医疗机构持续探索和优化。
展望未来，《共识》明确提出，将不断结合临床反馈进行迭代更新，持续适应医疗AI快速发展的需求。医疗机构应积极参与反馈，分享实践经验，推动共识不断优化，从而真正实现AI技术与医疗服务深度融合，造福更多患者。
总之，《医疗机构部署DeepSeek专家共识》的发布，为医疗AI的应用提供了科学、规范和安全的部署指南。
《共识》为医院在AI大模型的部署和使用方面提供了实操性与适用性兼顾的指导，体现了“技术为医疗服务”的核心理念。其实施将进一步推动AI医疗应用的规范化发展，提升医疗服务的精准性和效率，最终惠及广大患者。
附：《医疗机构部署DeepSeek专家共识》全文
本文综合 医管新世界 北京日报客户端等
