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據統計，目前全國已有百余家三甲醫院實現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。
醫療行業具有其獨特的專業性與敏感性，每一項數據都與患者的隱私以及生命健康權益息息相關。因此，當醫療機構考慮引入ＤｅｅｐＳｅｅｋ等人工智能技術時，務必要進行周全、嚴謹的規劃。在此背景下，《醫療機構部署ＤｅｅｐＳｅｅｋ專家共識》（簡稱《共識》）于３月２９日正式對外發布。
《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，系近３０家國內頂尖醫療衛生及學術研究機構的醫療、醫院管理、醫學信息、衛生政策、法學、醫學倫理等領域專家根據國內外相關法律法規及醫療機構實踐總結出的醫療機構部署ＤｅｅｐＳｅｅｋ的詳細指南，旨在為醫療機構提供科學、規范且安全的部署指南，確保包括但不限于ＤｅｅｐＳｅｅｋ等人工智能技術在醫療領域的應用既能契合醫療行業特性，又能切實推動醫療服務水平的提升。
《共識》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。據《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向健康界介紹，《共識》從醫療需求適配性、技術能力與基礎設施、法律法規與倫理風險、數據準備與管理、模型選擇與優化、系統集成與培訓、性能監測與持續優化、風險管理與應急處置、合規審查與評估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。
比如，在醫療需求適配性評估方面，《共識》提出應正視ＤｅｅｐＳｅｅｋ的局限性，充分考慮幻覺、錯誤等情況，在諸如處方、診療方案、最終簽署病歷、報告等場景，務必審慎實施，客觀認識ＤｅｅｐＳｅｅｋ生成的內容僅作為輔助，最終仍需有資質的醫務人員確認，最大限度確保醫療安全。
《共識》從部署前的評估、部署過程實施、部署后管理與監測三個方面詳細闡述了醫療機構在引入ＤｅｅｐＳｅｅｋ時應考慮的關鍵因素。針對ＡＩ「落地」醫療場景的關鍵環節，《共識》提出三點明確要求：
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。
《共識》對部分場景的應用規則提出了詳盡的案例參考。如在模型適配調整方面，《共識》以心血管疾病高發的醫院為例，指出可對模型中與心血管疾病診斷相關的參數與結構優化，通過增加特定疾病特征權重、調整神經網絡層數與節點數，使模型更精準識別心血管疾病影像特征與臨床指標，提升診斷準確性與預測精度。
在與醫院現有信息系統集成方面，《共識》提出ＤｅｅｐＳｅｅｋ系統應與現有系統無縫集成，實現數據自動流通與共享。醫生在電子病歷系統（ＥＭＲ）查看患者病歷信息時，可直接調用ＤｅｅｐＳｅｅｋ輔助診斷功能，系統自動從實驗室信息管理系統（ＬＩＳ）獲取檢驗結果，從影像歸檔和通信系統（ＰＡＣＳ）調取影像資料，經ＤｅｅｐＳｅｅｋ分析后，將診斷建議直接反饋至ＥＭＲ系統界面，為醫生提供一站式服務，提升醫療工作效率與連貫性。
值得注意的是，《共識》提出醫療機構應構建全面、科學的性能監測指標體系，這是評測ＤｅｅｐＳｅｅｋ運行效果的關鍵。在模型準確性方面，應定期統計模型診斷結果與金標準診斷（如病理診斷結果、專家會診結論等）的一致性比例，衡量模型診斷正確性。隨著醫療技術發展與疾病譜變化，醫療機構應定期更新模型，納入新醫療數據與臨床知識，如出現新疾病亞型或治療方法時，將相關數據加入訓練集重新訓練模型，使其適應醫療實踐新需求。
據《共識》起草組核心成員、北京清華長庚醫院執行長柳玉倩向健康界介紹，ＡＩ 模型憑借對海量病例的持續學習能力，能夠為醫生提供有力輔助，助力醫生更快速、準確地識別病征。不過，在這一過程中，嚴格監控數據使用邊界至關重要，只有這樣才能在充分發揮ＡＩ模型優勢的同時，切實保障數據安全。
「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。」曹艷林表示，下一步，《共識》將緊密結合臨床實際反饋，不斷進行優化迭代，使其更加貼合醫療實踐的需求，持續為醫療機構提供有效指導。
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醫療機構部署ＤｅｅｐＳｅｅｋ專家共識
以ＤｅｅｐＳｅｅｋ為代表的前沿人工智能技術，正為醫療領域帶來變革性機遇，在提升醫療服務品質、革新管理流程等方面展現出巨大潛力。但醫療行業因其專業性與敏感性，數據涉及患者隱私與生命健康權益［１］，醫療機構在引入ＤｅｅｐＳｅｅｋ時，必須進行嚴謹規劃與精準執行。《共識》旨在為醫療機構提供一套科學、規范且安全的部署指南，確保技術應用既能契合醫療行業特性，又能切實推動醫療服務水平的提升［２］。
部署前評估
１．１ 醫療需求適配性評估
臨床應用場景梳理：深入剖析醫院各科室的業務流程，精準定位ＤｅｅｐＳｅｅｋ的應用場景。
例如在影像科與心電圖室，ＤｅｅｐＳｅｅｋ能夠憑借先進的多模態圖像及信號識別算法，快速識別Ｘ光、ＣＴ（計算機斷層掃描）、ＭＲＩ（磁共振成像）、心電圖等影像中的異常特征，如腫瘤、骨折、心血管病變、心律失常等，并以直觀的方式標注出來，為醫生提供診斷參考，極大提高了診斷效率，避免因工作量增加所引發的醫療錯誤等。
臨床科室病歷書寫工作煩瑣，ＤｅｅｐＳｅｅｋ可根據患者診療信息，自動生成結構化病歷框架，涵蓋基本信息、主訴、現病史、體格檢查、輔助檢查結果、診斷及治療方案等關鍵板塊，大幅減少醫生書寫時間，讓其能將更多精力投入患者診療中。
此外，針對中國醫生臨床工作繁重，ＤｅｅｐＳｅｅｋ可協助整理復雜患者煩瑣的病情資料，如歷史病歷、檢查、檢驗等，將其按時間線進行羅列及歸納梳理，同時借助高質量知識庫，ＤｅｅｐＳｅｅｋ可根據特定患者的臨床信息，整理相關醫學知識、資訊乃至最新研究成果，幫助醫生提高診療效率［３］。
但值得注意的是，ＤｅｅｐＳｅｅｋ模型的高效運行高度依賴高質量醫療數據。醫院現有醫療數據的規模決定了模型學習的廣度與深度，大規模數據能讓模型接觸到更豐富的病例類型，提升對復雜病情的處理能力［４］。
數據質量至關重要，準確、完整、一致的數據是模型輸出可靠結果的基礎。數據的多樣性也不可或缺，涵蓋常見與罕見病例的數據，有助于模型全面學習疾病特征，避免因數據偏差導致誤診或漏診。例如電子病歷系統中的診斷、檢驗檢查結果等數據，應經過整理與預處理，順暢對接ＤｅｅｐＳｅｅｋ的訓練與應用模塊。
除此之外，還應正視ＤｅｅｐＳｅｅｋ的局限性，充分考慮幻覺、錯誤等情況，在諸如處方、診療方案、最終簽署病歷、報告等場景，務必審慎實施，客觀認識ＤｅｅｐＳｅｅｋ生成的內容僅作為輔助，最終仍需有資質的醫務人員確認，最大限度確保醫療安全。
１．２ 技術能力與基礎設施評估
信息技術團隊能力評估：信息技術團隊是ＤｅｅｐＳｅｅｋ部署與后續維護的核心力量。團隊成員對人工智能技術的理解深度與掌握程度，直接關系到部署工作的成敗。
在算法應用方面，團隊需熟悉深度學習、機器學習等主流算法原理，能根據醫院業務需求合理選擇并調整算法模型。
在數據處理上，要具備清洗、標注、存儲與管理海量醫療數據的能力，確保數據質量與可用性。
在系統維護階段，需擁有快速定位與解決系統故障的能力，保障ＤｅｅｐＳｅｅｋ系統穩定運行。只有具備這樣一支技術過硬的團隊，才能在部署過程中順利完成技術選型、參數配置及后續優化［５］。
硬件設施評估：深度學習模型的訓練與推理運算涉及海量數據處理與復雜數學計算，對硬件資源要求極高。
醫院現有服務器的計算能力，尤其是ＣＰＵ與ＧＰＵ性能，直接影響模型訓練與推理速度。高性能ＧＰＵ服務器能大幅加速模型運算，使ＤｅｅｐＳｅｅｋ可在短時間內完成大量影像分析或復雜病情預測。存儲設備須具備大容量與高可靠性，以存儲海量醫療數據及訓練好的模型文件。
網絡帶寬要穩定且高速，保證數據傳輸不延遲、不中斷，例如在遠程會診中，高速網絡能確?；颊哂跋駭祿焖賯鬏斨粒模澹澹穑樱澹澹胂到y并及時返回輔助診斷結果，提升會診效率［６］。
１．３ 法律法規與倫理風險評估
合規性審查：全球范圍內，醫療數據保護與人工智能應用相關法律法規日益完善。《中華人民共和國數據安全法》［７］《中華人民共和國個人信息保護法》［８］ 《中華人民共和國網絡安全法》［９］明確規定了數據和個人信息處理者的安全保護義務，醫療機構在處理患者數據和敏感個人信息時，必須采取嚴格安全防護措施，防止數據泄露、篡改與濫用。歐盟《通用數據保護條例》（ＧＤＰＲ）、美國《健康保險流通與責任法案》（ＨＩＰＡＡ）也對醫療信息隱私與安全作出了規定。
醫療機構部署ＤｅｅｐＳｅｅｋ時，需依據這些法律法規，全面審查數據獲取及使用流程，從患者數據采集環節確保獲取明確知情同意，在數據存儲與傳輸中采用加密技術保障安全，在使用階段嚴格遵循最小必要原則，避免未經授權的數據處理［１０］。如醫療機構與其他開發者合作進行Ｄｅｅｐｓｅｅｋ部署，應簽訂協議明確數據所有權歸屬、數據存儲與訪問限制、數據保密義務及數據泄露或算法缺陷導致的損害的賠償責任等［１１］。
倫理評估：醫學倫理是規范醫療機構人員從業的重要準則，ＤｅｅｐＳｅｅｋ的部署與應用必須接受倫理審查。醫院倫理委員會需從多維度評估其對患者權益與醫療公平性的影響。
在醫療決策輔助方面，要確保算法不會因數據偏差或設計缺陷，對不同性別、種族、經濟狀況的患者產生歧視，保障醫療資源分配公平［１２］。例如在疾病篩查項目中，若ＤｅｅｐＳｅｅｋ模型因訓練數據中某類患者樣本不足，導致對該類患者疾病漏檢率升高，將嚴重損害患者權益與醫療公平性。倫理委員會應通過細致審查部署方案，提出合理改進建議，確保ＤｅｅｐＳｅｅｋ應用符合倫理道德規范［１３］。
部署過程實施
２．１ 數據準備與管理
數據清洗與標注：原始醫療數據常存在噪聲、錯誤與重復信息，嚴重干擾ＤｅｅｐＳｅｅｋ模型訓練效果。數據清洗需運用數據挖掘與分析技術，識別并去除無效或錯誤記錄，如在患者檢驗數據中，對超出正常范圍且不合理的數值，通過與臨床醫生溝通或數據校驗規則核實修正。
專業醫療人員的標注工作至關重要，在影像數據標注中，醫生需準確標注病變位置、形狀、大小、類型等信息，為模型提供精確學習樣本。標注過程要建立嚴格質量控制機制，通過多人交叉標注、定期抽檢等方式，保證標注結果準確一致。
數據安全與隱私保護：數據安全貫穿數據全生命周期。傳輸環節采用加密、備份、標簽標識、訪問控制、安全認證等技術措施和其他必要措施，對數據加密傳輸，防止網絡傳輸中數據被竊取或篡改。數據庫存儲時，對患者姓名、身份證號、聯系方式等敏感字段加密處理，即便數據庫遭受攻擊，敏感信息也不會泄露。
嚴格遵循最小必要原則，醫療機構向ＤｅｅｐＳｅｅｋ系統提供數據時，僅提供運行所需最少數據量，如疾病診斷模型訓練，若僅需患者癥狀、檢驗結果等數據即可，就不應包含家庭住址、職業等無關信息，最大限度保護患者隱私［１４］。
２．２ 模型選擇與優化
模型適配調整：不同醫院醫療業務具有獨特性，疾病譜分布、診療流程與臨床實踐習慣存在差異。需根據醫院實際情況對ＤｅｅｐＳｅｅｋ模型進行適配調整。針對醫院常見疾病，如心血管疾病高發的醫院，可對模型中與心血管疾病診斷相關的參數與結構優化，通過增加特定疾病特征權重、調整神經網絡層數與節點數，使模型更精準識別心血管疾病影像特征與臨床指標，提升診斷準確性與預測精度。
模型驗證與測試：內部測試環境需模擬真實臨床場景，使用大量涵蓋不同病情、不同患者群體的真實醫療數據。交叉驗證是常用評估方法，將數據劃分為多個子集，多次訓練與驗證模型，綜合評估性能指標，如準確率、召回率、Ｆ１值等。
只有模型在各項性能指標達到預設標準，且在不同場景下表現穩定可靠，如不同類型疾病診斷、不同年齡段患者數據測試中均性能良好，才可投入臨床實際應用。這一過程需反復測試優化，確保模型為臨床醫療提供準確有效支持［１５］。
２．３ 系統集成與培訓
與現有信息系統集成：醫院現有的電子病歷系統（ＥＭＲ）、實驗室信息管理系統（ＬＩＳ）、 影像歸檔和通信系統（ＰＡＣＳ）等構成醫療信息核心架構。ＤｅｅｐＳｅｅｋ系統與這些現有系統無縫集成，可實現數據自動流通與共享。醫生在ＥＭＲ系統查看患者病歷信息時，可直接調用ＤｅｅｐＳｅｅｋ輔助診斷功能，系統自動從ＬＩＳ系統獲取檢驗結果，從ＰＡＣＳ系統調取影像資料，經ＤｅｅｐＳｅｅｋ分析后，將診斷建議直接反饋至ＥＭＲ系統界面，為醫生提供一站式服務，提升醫療工作效率與連貫性［１６］。
醫護人員培訓：醫護人員是ＤｅｅｐＳｅｅｋ臨床應用的直接使用者，其對系統的熟悉與正確運用能力至關重要。培訓內容涵蓋ＤｅｅｐＳｅｅｋ功能原理、操作方法及結果解讀。通過理論課程講解人工智能輔助醫療基本原理，讓醫護人員理解ＤｅｅｐＳｅｅｋ如何通過數據分析提供診斷建議。案例演示展示實際病例中ＤｅｅｐＳｅｅｋ應用效果，讓醫護人員直觀感受其優勢。模擬操作培訓讓醫護人員在虛擬環境實踐操作，熟悉系統界面與流程。
設置培訓考核環節，通過理論考試與實際操作考核，確保醫護人員掌握ＤｅｅｐＳｅｅｋ使用方法，能正確理解運用輔助診斷結果，避免過度依賴或錯誤解讀，考核合格方可在臨床工作中使用ＤｅｅｐＳｅｅｋ系統。
部署后管理與監測
３．１ 性能監測與持續優化
建立性能監測指標體系：構建全面、科學的性能監測指標體系是評測ＤｅｅｐＳｅｅｋ運行效果的關鍵。模型準確性方面，定期統計模型診斷結果與金標準診斷（如病理診斷結果、專家會診結論等）的一致性比例，衡量模型診斷正確性。
系統響應時間指標：監測醫生輸入數據到ＤｅｅｐＳｅｅｋ返回結果所需時間，一般要求數秒內完成響應，以保障醫療工作效率。資源利用率指標關注服務器ＣＰＵ、ＧＰＵ等硬件資源使用情況，確保系統高效運行同時不過度消耗硬件資源，避免資源耗盡致系統崩潰。通過實時數據采集與分析，繪制性能指標變化曲線，直觀展示系統運行狀態［１７］。
持續優化機制：依據性能監測數據反饋，及時發現模型與系統問題并針對性優化。隨著醫療技術發展與疾病譜變化，定期更新模型，納入新醫療數據與臨床知識，如出現新疾病亞型或治療方法時，將相關數據加入訓練集重新訓練模型，使其適應醫療實踐新需求。優化系統架構與算法，通過改進數據存儲結構、優化算法流程等，減少系統運行資源消耗，縮短響應時間，確保ＤｅｅｐＳｅｅｋ始終以最佳狀態支持醫療服務。
３．２ 風險管理與應急處置
風險預警機制：搭建全方位風險預警系統，實時監測數據泄露、模型偏差、系統故障等風險。數據訪問監控系統實時記錄分析數據訪問行為，一旦發現異常數據查詢，如短時間大量下載敏感數據、非授權用戶訪問關鍵數據等行為，立即發出預警。模型性能監測指標波動也可預警模型偏差風險，當模型準確率、召回率等關鍵指標持續下降或異常波動，提示模型可能存在偏差，需及時評估修正。
通過設置合理風險閾值與預警規則，在風險初期及時發現并應對。應急處置預案制定：制定詳細、可操作性強的應急處置預案是保障醫療服務連續性的關鍵。
數據泄露事件發生時，立即啟動數據封鎖程序，限制涉事數據訪問權限，防止擴散，同時啟動追溯程序，追蹤數據泄露源頭，查明原因。及時通知相關部門與受影響患者，提供補救措施，如身份保護服務、醫療信息安全咨詢等。系統故障時，迅速切換至備用系統，若未配備備用系統，則立即啟動人工操作流程，如影像診斷暫時采用人工閱片，確?；颊咴\療不受影響。故障排除后，全面檢測評估系統，確認無誤后重新投入使用。
３．３ 合規審查與評估
定期法律法規合規審查：法律法規不斷發展，醫療機構需密切關注國內外醫療數據保護、人工智能應用相關政策法規變化。定期對ＤｅｅｐＳｅｅｋ應用進行合規審查，確保系統使用與數據管理策略始終符合最新法律法規要求。新數據安全法規出臺后，及時對照法規條款，更新醫院數據安全防護措施，如加強數據加密強度、完善數據訪問權限管理等［１８］。
倫理再評估：隨著ＤｅｅｐＳｅｅｋ在臨床持續應用，其對患者權益與醫療倫理原則的影響可能出現新問題。醫療機構應定期開展倫理再評估，收集醫護人員實際使用反饋、患者意見建議，審視系統在醫療決策輔助、患者隱私保護、醫療公平性等方面表現［１９］。針對可能出現的倫理問題，如算法偏見導致診斷偏倚、患者對數據使用擔憂等，及時調整改進，保障醫療人工智能應用的倫理正當性與可持續性。
共識起草小組專家（排名不分先后） 曹艷林（中國醫學科學院北京協和醫學院） 王婧（清華大學附屬北京清華長庚醫院） 李昱熙（北京大學第一醫院） 張怡（清華大學） 鐘光珍（首都醫科大學北京朝陽醫院） 宋萍（重慶醫科大學附屬兒童醫院） 共識參與討論專家（排名不分先后） 劉宇（北京衛生法學會） 周輝（中國社會科學院法學研究所） 袁靖（中國醫學科學院阜外醫院） 柳玉倩（清華大學附屬北京清華長庚醫院） 陳政（北京協和醫院）醫務處 胥雪冬（北京大學第三醫院）醫務處 魏亮瑜（北京醫院） 王將軍（中日友好醫院） 婁丹（北京大學國際醫院） 劉星（中南大學湘雅醫院） 王曉敏（中南大學湘雅三醫院） 孫熹（華中科技大學同濟醫學院附屬同濟醫院） 董來東（山東大學齊魯醫院） 丁勇（浙江大學邵逸夫醫院） 左澤錦（四川大學華西醫院） 劉愛華（首都醫科大學北京天壇醫院） 徐海林（北京大學人民醫院） 匡澤民（首都醫科大學附屬北京安貞醫院） 劉曉琴（北京地壇醫院） 柴象飛（慧影醫療科技（北京）股份有限公司） 查濱（京東健康互聯網醫院） 姚宇軒（聯想中國區） ［參考文獻］ ［１］國務院．網絡數據安全管理條例［Ｚ］．２０２４－０９－２４． ［２］張夢瑩，武春晶，尹曉迪．醫院接入 ＤｅｅｐＳｅｅｋ 有期待亦有擔憂［Ｎ］．山西晚報，２０２５－０３－１１（００５）． ［３］全國人大常委會．中華人民共和國醫師法［Ｚ］．２０２１． ［４］國務院．中華人民共和國人類遺傳資源管理條例［Ｚ］．２０２４． ［５］國家互聯網信息辦公室，工業和信息化部，公安部，等．互聯網信息服務算法推薦管理規定［Ｚ］．２０２１． ［６］國家互聯網信息辦公室，工業和信息化部，公安部．互聯網信息服務深度合成管理規定［Ｚ］．２０２２． ［７］全國人大常委會．中華人民共和國數據安全法［Ｚ］．２０２１． ［８］全國人大常委會．中華人民共和國個人信息保護法［Ｚ］．２０２１． ［９］全國人大常委會．中華人民共和國網絡安全法［Ｚ］．２０１６． ［１０］國務院．醫療機構管理條例［Ｚ］．２０２２． ［１１］中共中央辦公廳，國務院辦公廳．關于加強科技倫理治理的意見［Ｚ］．２０２２． ［１２］國家衛生和計劃生育委員會．涉及人的生物醫學研究倫理審查辦法［Ｚ］．２０１６． ［１３］劉漫，沈鵬熠，張茹夢．人工智能技術在醫療護理中的應用研究［Ｊ］．中國農村衛生事業管理，２０２５，４５（３）：１７７－１８２． ＳＵＮ?。停樱龋牛巍。小。?，ＺＨＡＮＧ Ｒ Ｍ．Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ?。铮妗。幔颍簦椋妫椋悖椋幔臁。椋睿簦澹欤欤椋纾澹睿悖濉。簦澹悖瑁睿铮欤铮纾。椋睢。恚澹洌椋悖幔臁。睿酰颍螅椋睿纾郏剩荩茫瑁椋睿澹螅濉。遥酰颍幔臁。龋澹幔欤簦琛。樱澹颍觯椋悖濉。粒洌恚椋睿椋螅簦颍幔簦椋铮?，２０２５，４５（３）：１７７－１８２． ［１４］全國人大常委會．中華人民共和國基本醫療衛生與健康促進法［Ｚ］．２０１９． ［１５］梅子儀．「ＡＩ＋醫療」下一站走向何方［Ｎ］．南方日報，２０２５－０３－０７（Ｂ０３）． ［１６］ 鄒 銳 ， 彭 雪?。模澹澹穑樱澹澹搿≈×Α』印♂t 療 「 智 慧 革 命 」 ［Ｎ］． 綿陽日報，２０２５－０３－０４（００３）． ［１７］國家衛生和計劃生育委員會．醫療質量管理辦法［Ｚ］．２０１６． ［１８］國家互聯網信息辦公室．個人信息保護合規審計管理辦法［Ｚ］．２０２５． ［１９］國家衛生健康委員會，教育部，科學技術部，等．涉及人的生命科學和醫學研究倫理審查辦法［Ｚ］．２０２３． ［２０］ 盧 林 ． 以?。粒伞椤∫怼嫛〗ā≈恰』邸♂t 院 高 質 量 發 展 新 范 式?。郏剩荩≈袊l生，２０２５（３）：２１．
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