近日，青大附院完成医疗AI系统DeepSeek大模型部署，实现AI技术与医疗业务的深度融合。其打造的Copilot与医院临床业务信息系统高度集成，使用大模型技术在医疗文书书写过程中，实时监控医疗文书的书写内容，基于知识库实时分析患者电子病历信息、辅助提高医疗文书质量。众所周知，AI医生的应用需要大量基础知识，包括个人病史、遗传信息以及生活方式等敏感内容。这些数据对AI算法的训练和医疗决策至关重要。然而，这种大规模数据收集也带来了前所未有的隐私泄露风险。

　　王清亮介绍，DeepSeek是开源的，实现本地化部署，部署后工作文件是上传到本地机房的，不会上传网络，能够保证院内数据不离院。其次，医院引入了一系列网络数据安全软硬件设备，实时监测网络和数据安全情况。另外，医院会常态化进行包括患者隐私在内的数据安全培训和宣教活动，在保障安全性的前提下应用智能体。

　　伦理困境同样棘手。AI的诊断结果是否应该被视为有医院背书的医疗建议？倘若医生或患者因遵循AI建议而遭受损害，法律将如何界定责任？针对开发者、医院、医生及患者间的责任归属问题，国家卫生健康委在2022年发布的《互联网诊疗监管细则（试行）》中对接诊、开方流程均进行了明确规定：其他人员、人工智能软件等不得冒用、替代医师本人提供诊疗服务；处方应由接诊医师本人开具，严禁使用人工智能等自动生成处方。这意味着，在互联网诊疗中，AI不能完全取代医生的角色，医师依然需要对诊疗结果负最终责任。

　　除了诊疗，有医院还研发出了AI患者，咋回事？

　　“你怎么了？”