AI正式走进三甲医院：AI医疗革命到来！医生该何去何从？

DeepSeek大模型的医疗部署推动医学AI迈向新高度，然而，伴随技术的飞速发展又涌现了一批新的问题需要解决。

一、DeepSeek掀起医疗变革风暴

大模型在医疗领域涉及20余个省份的超百家三级医院，如北京大学第一医院、上海第六人民医院等。这一基于深度学习和大数据分析的技术，广泛应用于临床、科研、医院运营管理等数十种医疗场景，尤其在临床应用上表现亮眼。

首都医科大学三博脑科医院神经外科主任张宏伟分享过一个案例：一位经过多次治疗但肿瘤仍未得到控制的复杂脑瘤患者，张宏伟将其情况发给DeepSeek，仅18秒，它就给出全面且包含最新临床试验的方案，其水平被评价至少相当于省级三甲医院专家。

陆军军医大学新桥医院的“新桥DeepSeek”智能体，能在大模型加持下精准解答复杂医学问题、辅助病例分析；

湖南省人民医院也提出，未来AI将深度参与临床决策支持、病历质控等场景。

二、数据安全：隐私保护迫在眉睫

不过，医疗数据极为敏感，包含患者基因数据、病史记录等隐私信息。一旦泄露，后果不堪设想。DeepSeek的“开源”特性引发担忧，开源代码的不可控性可能引入后门程序或安全漏洞，增加数据泄露和系统被攻击的风险。

目前，医院采用本地化部署定制开发的方式使用DeepSeek，既能保证医院数据不外流，又能用专业真实医疗数据训练模型，为患者提供更专业咨询。

但保护患者隐私仍是难题，传统匿名化方法存在弊端，需要更精细化的脱敏算法。

随着数据量增加，大规模数据的存储、传输和处理也面临挑战，平衡数据处理效率与安全性有待进一步探索。若发生信息泄露，医疗机构通常需承担主要责任，且责任划分可能涉及多方。

三、伦理底线：AI需服从人类框架

AI参与医疗，必须遵循人类医疗伦理框架。要坚守医生终审权、患者知情权、技术可溯性这三大底线。

医生终审原则早有规定，如原卫生部印发的规范、国家卫健委发布的监管细则等，都明确人工智能辅助诊断不能替代医师诊断和开具处方。

在保障医生终审权的同时，建立医生与AI的和谐互动关系至关重要。

研究显示，AI虽强大，但医生若不能熟练掌握，其作用受限。所以，完善教育培训制度等，突破人对AI的信任危机迫在眉睫。

四、责任认定：多方交织待明确

我国现阶段人工智能辅助医疗侵权案件在医疗损害责任认定方面，多采用以过错责任原则为中心的传统认定方式。

患者需证明医疗机构或医务人员存在过错，医疗机构则需证明已审慎使用AI技术。

当AI自主决策时，因其“黑箱”特性，决策过程不透明，追溯错误原因困难，易导致医疗机构和开发者互相推诿责任，影响医务人员履行告知和再判断义务。而且，责任划分涉及多方，目前缺乏统一分担标准。

若人工智能辅助医疗工具被界定为医疗器械，责任认定需遵循《产品质量法》《医疗器械监督管理条例》等法规。

DeepSeek的归类取决于其具体功能和应用场景，若参与诊断或在治疗中起关键作用，就可能按医疗器械规定审批监管。产品存在缺陷时，生产者承担无过错责任，医疗机构若未履行合理使用义务，也可能承担补充赔偿责任。

总体而言，现有医患关系结构未变，医疗机构仍是损害赔偿责任主体。

在笔者看来，AI是好东西，但得先搞定三件事：把患者数据锁死、明确AI只能当助手、明确好责任认定的规矩。技术跑得再快，也不能把医疗的本质给跑丢了，最后还得回归到"治病救人"这个根本目的上来。