从ChatGPT4.0到DeepSeek-R1：人工智能在医疗卫生领域应用的革新场景和伦理治理范式转变

From Chat Generative Pre-trained Transformer 4.0 to DeepSeek-R1： Innovative scenarios and ethical governance paradigm shift of artificial intelligence applications in the field of medical and health care

摘要

人工智能技术的迭代演进正在重塑全球医疗卫生体系。从基础大模型ChatGPT4.0到DeepSeek-R1的深度适配，人工智能技术正引发医药研发、个性化诊疗、基层医疗、医疗数据安全应用四大核心领域的范式革命。然而，人工智能技术深层嵌入医疗卫生领域的同时，也带来了医药研发“模型幻觉风险加剧”、个性化诊疗“自主判断能力弱化”、基层医疗“人机协作冲突显化”以及健康管理“敏感信息侵犯深化”的伦理风险变化。鉴于此，聚焦当前医疗卫生领域伦理风险变化的四个维度，提出了相应的风险治理策略。这对于构建人机协同的新型医疗伦理范式、完善全球数字医疗治理体系具有重要意义。

Abstract

The iterative evolution of artificial intelligence （AI） technology is reshaping the global healthcare system. From the foundational large model of Chat Generative Pre-trained Transformer （ChatGPT） 4.0 to the in-depth adaptation of DeepSeek-R1， AI technology is triggering paradigm shifts across four core domains， including pharmaceutical research and development， personalized diagnosis and treatment， primary healthcare， and the secure application of medical data. Nevertheless， while AI technology becomes deeply embedded in the field of medical and health care， it has also brought about ethical risk changes， such as “exacerbated risks of model hallucination” in pharmaceutical research and development， “weakened autonomous judgment capabilities” in personalized diagnosis and treatment， “prominent human-machine collaboration conflicts” in primary healthcare， and “deepened infringement upon sensitive information” in health management. In view of this， this paper focused on four dimensions of current ethical risk changes in the field of medical and health care and proposed corresponding risk governance strategies. This is of crucial significance for constructing a novel human-machine collaborative medical ethics paradigm and refining the global digital medical governance system.

关键词

DeepSeek / ChatGPT / 医疗卫生 / 伦理风险

Key words

DeepSeek / Chat Generative Pre-trained Transformer / medical and health care / ethical risk

人工智能技术的代际跃迁正以前所未有的速度重构全球医疗卫生体系的技术生态。自OpenAI推出基于Transformer架构的GPT系列模型以来，人工智能（artificial intelligence，AI）在医疗领域的应用已从辅助性工具演变为具备自主推理能力的认知主体。这种技术迭代不仅重构了医疗服务的知识生产体系，而且催生出“硅基医生”与“碳基医生”协同进化的新型医疗生态。诸如，2024年AlphaFold3通过扩散模型实现蛋白质动态构象的精准模拟，标志着AI在分子生物学领域完成了从静态结构预测到动态机制推演的认知升级；2024年谷歌DeepMind研发的SurgicalGPT-4通过多模态感知与物理仿真系统，在机器人辅助手术中展现出超越人类专家的空间操作精度。2025年DeepSeek推出的认知智能体R1模型，标志着医疗AI从辅助决策向自主诊疗协同的范式突破。

DeepSeek-R1模型运用三维感知架构，整合生物电信号、医学影像与基因组数据，构建出具备动态因果推理能力的医疗智能体。这彻底打破了传统医疗AI“数据驱动”的局限性，推动诊疗模式向“认知驱动”转型。然而，人工智能与医疗场景的深度耦合正在引发医疗伦理体系的结构性变革。因此，本文以当前DeepSeek-R1在医疗卫生领域的应用为研究对象，按照“革新场景—风险变化—治理范式”的逻辑进路，通过深入探讨DeepSeek-R1在医药研发、个性化诊疗、基层医疗普惠和医疗数据应用的革新场景，系统剖析不同场景应用中的伦理风险变化，进而构建兼顾技术创新与风险防控的伦理治理新范式。这为人工智能在医疗卫生领域的可持续发展提供理论支撑与实践参考。

1　从ChatGPT4.0到DeepSeek-R1：人工智能在医疗卫生领域应用的革新场景

在医疗卫生领域，人工智能和数据交互已越来越多地用于开发计算机辅助模型。继ChatGPT4.0之后，MedGPT、HealthGPT、YiduCore、DeepSeek-V3等多代模型迭代，最终演化出面向医疗卫生垂直场景深度优化的DeepSeek-R1模型^［1］。人工智能的迭代演进有助于缩短医药研发周期、制定精准的个性化诊疗方案、降低基层医疗机构门槛以及保障医疗数据的安全应用。

1.1　医药研发周期“更短”

在医药研发领域，人工智能的演进正在重构传统研发模式。纵观技术发展历程，自早期ChatGPT4.0的基础分析功能起步，经由过渡阶段模型展现的专业应用潜力，最终演进至DeepSeek-R1实现的突破性创新，技术代际更迭持续推动研发模式革新。特别是深度学习与量子计算等前沿方法的交叉融合，驱动传统经验导向型研发路径向数据智能驱动型新范式转型^［2］。

一方面，在知识提取维度上，生物医学知识的提取效率呈现指数级增长的趋势。针对医学文献的自动化分析，早期的ChatGPT4.0受限于单向注意力机制，处理复杂医学文献时效能欠佳。尽管后续的过渡模型如MedGPT、HealthGPT等有所改进，但是这些过渡模型在处理涉及多学科交叉、复杂逻辑关系的医学文献时仍存在困难。真正突破性进展见于DeepSeek-R1。它首次引入的多头潜在注意力架构（Multi-Head Latent Attention，MLA），利用循环记忆模块，将上下文窗口扩展至万token量级，从而使得跨章节文献的语义关联分析成为可能。针对中文医学语料的处理，技术演进轨迹同样清晰可见。从最初ChatGPT4.0对中文医学文献的理解局限，到中期华佗GPT等模型的本土化改进，最终DeepSeek-R1实现对中医古籍及地方方言的精准识别与语义还原。这有助于推动中国医学研究整体发展。

另一方面，在新药研发优化过程中，人工智能技术的迭代演进显著降低运营成本和缩短研发药物周期。以ChatGPT4.0为代表的早期模型虽然具备基础的文献分析能力，但是在药物研发优化方面仍然存在明显的局限性。具体体现为，静态内存管理机制难以适应药物分子模拟的长期性和多阶段性任务。以HealthGPT为代表的过渡阶段模型提高了药物分子的模拟效率。然而，在处理大规模复杂药物分子体系时，计算资源不足和模拟准确性不足的问题仍然存在。在此基础上，DeepSeek-R1在新药研发领域实现新的突破。它采用动态内存管理功能，能够长时间维持情境感知，从而更高效地完成多阶段逻辑推理任务^［3］。这有利于制药公司缩短新药上市时间。

1.2　个性化诊疗方案“更精准”

人工智能技术在个性化诊断和治疗领域的发展呈现出专业化趋势，ChatGPT4.0利用多模态处理能力对文本和图像数据的同步分析进行了优化。然而，在医学推理的关键层面，ChatGPT4.0仍然局限于静态知识库和固定参数模型。因此，它很难满足临床中高度动态和复杂的诊断和治疗要求。此后的过渡期模型，如MedGPT 2.0等，在推理能力上实现小幅跃迁。

DeepSeek-R1则代表着新一代医疗AI在技术上实现重大突破。其一，在医学诊断对话环节，DeepSeek-R1能够综合处理多种数据类型，如医学影像、病理样本甚至医学诊断对话中的基因序列等。相比于主要依靠逻辑路径进行文本处理的ChatGPT4.0，DeepSeek-R1嵌入了逻辑推理模块^［4］。这一模块能够显著降低因数据源单一而产生的分析偏差。其二，在医学咨询对话环节，人工智能的应用促使传统医疗资源分配模式发生转变。自早期通用健康问答机器人发展至如今专业化医疗助手，人工智能在远程医疗领域所起作用不断增强。这有助于提高远程医疗技术的普及和使用范围、使用频率，可为偏远和经济欠发达地区群众带来全天候、专业化的便捷医疗服务。其三，在医学干预对话环节，DeepSeek-R1的动态适应性在医疗干预对话环节中意义重大。当临床参数发生实时变化时，传统的人工智能系统往往表现不佳，而DeepSeek-R1采用强化学习架构，可根据患者病情的动态变化及时调整诊疗建议。临床对比研究显示，在处理儿科急症病例过程中，DeepSeek-R1的决策准确率相较于前代模型有显著提升^［5］。

1.3　基层医疗机构的智能化门槛“更低”

医疗人工智能在基层医疗场景的应用经历了显著的代际演进过程。以ChatGPT4.0为代表的早期大模型虽然具备较强的知识泛化能力，能够应对多元化的医疗咨询，但是它的闭源特性以及对云端算力的高度依赖，构成了在基层医疗推广的主要障碍。

在ChatGPT4.0之后，出现了一系列过渡模型，诸如Medical mT5、MedGemini、DeepSeek-V3等。它们在架构优化层面开展了重要的探索。其中，DeepSeek-V3通过采用MoE架构和各种训练优化方案，诸如FP8混合精度训练框架和DualPipe流水线并行算法，显著降低了模型训练和推理时的算力成本。

在此基础上，DeepSeek-R1模型凭借开源理念和本地部署，为基层医疗带来变革。一是在算力与电力资源适应性方面，DeepSeek-R1采用先进的神经架构搜索技术和模型压缩算法，构建出能够在本地终端高效运行的轻量化版本。由此，基层医疗机构无需依赖高端的GPU集群，即可实现AI模型的本地部署和推理。作为符合绿色人工智能特征的典范，DeepSeek甚至被认为打破了算力依赖的神话^［6］。二是在系统交互与操作便捷性方面，DeepSeek-R1注重用户体验，采用了模块化的功能设计，降低了系统使用的难度。结合公开报道推测，DeepSeek-R1的多型号部署方案支持移动端或轻型终端运行。这促使模型能够在保持核心诊断能力的前提下，大幅压缩计算资源消耗，真正实现“大模型能力，小设备运行”。三是在服务持续性与体系协同能力方面，DeepSeek-R1通过建立云端协同机制与本地智能推理的协作关系，有效保障了基层医疗机构在有限资源条件下的持续服务能力。当基层医疗机构遇到罕见或疑难病例时，系统可以自动触发跨机构特征比对，调用上级数据库中相似案例进行参考分析。这既提高了基层医疗机构的首诊准确率，又减少了不必要的转诊需求，有效缓解了上级医疗机构的诊疗压力。

1.4　医疗数据应用“更安全”

人工智能在医疗卫生领域的纵深拓展，势必伴随着医疗数据体量的爆炸式增长与数据结构的愈发复杂。以ChatGPT4.0为代表的早期模型，其数据安全机制仍依赖传统加密算法与静态访问控制体系，但是在医疗场景下却面临两大瓶颈。其一，医疗数据多模态特性导致传统加密方案难以兼顾安全性与实时性。其二，跨机构数据共享需求与隐私保护之间存在根本性矛盾。

在GPT4.0之后，一系列过渡性模型推动了医疗数据安全技术体系实现跨越式发展。部分模型运用差分隐私技术，在维持数据分析价值的同时有效遏制数据泄露风险。值得注意的是，DeepSeek-V3首次实现联邦学习与区块链机制的结合，为医疗数据安全领域开辟了新的发展方向。

在此基础上，DeepSeek-R1标志着医疗数据应用实现“更安全”的技术突破^［7］。一是在数据采集阶段，DeepSeek-R1采用动态脱敏技术，能够精准识别和实时屏蔽电子病历中的敏感要素，如身份标识、联系方式等。相较于关键词过滤机制，这种方法显著提升了脱敏精准度，降低了有效医学信息的误删风险。二是在数据传输与存储环节，DeepSeek-R1实现量子加密技术与区块链协议的深度融合。量子密钥分发增强数据传输安全性，区块链分布式账本实现数据访问全程留痕追溯。这既为区域医疗协同提供了可信基础，又为医疗事故责任界定与数据溯源提供了依据。

2　从ChatGPT4.0到DeepSeek-R1：人工智能在医疗卫生领域的伦理风险变化

当人工智能从辅助工具演进为医疗卫生体系的内在引擎，医药研发、个性化诊疗、基层医疗、医疗数据安全正经历着一场深刻变革。这极大地提升了医疗的效率与精准度，促使个性化医疗和智能诊断成为可能。然而，技术的进步并非毫无代价，在重塑医疗体系的同时，也引发了伦理风险的范式转变。

2.1　医学科学的“训练误差”：模型幻觉风险加剧

在医疗卫生领域，训练数据的质量与算法设计的科学性从根本上制约着人工智能模型的应用效能。医疗算法设计理念瑕疵、医疗算法模型设计瑕疵、医疗算法安全保障瑕疵等问题会传导并可能生成负结果，将以人类无法感知的方式造成医疗损害^［8］。尽管DeepSeek-R1在医学文献解析、跨学科知识整合及药物研发优化等方面取得突破性进展，但其底层技术架构仍潜藏系统性风险，从而加重AI“幻觉风险”。

其一，对于医学文献自动化分析而言，DeepSeek-R1采用的多头潜在注意力机制（MLA）虽然有效扩展了上下文处理能力，但是其循环记忆模块在长距离语义建模上仍存在局限。这可能导致模型在解读复杂医学术语与语义关系时出现偏差，进而影响文献分析的准确性与判断的科学性。

其二，对于跨学科知识融合而言，表征失真问题日益凸显。由于模型的训练语料主要来自开放互联网，不可避免地会接触到未经验证乃至蓄意篡改的信息^［9］。一旦模型内嵌错误医学认知，其推理链条将被系统性侵蚀，导致学科整合失真、知识图谱误导甚至研究方向错位。

其三，对于药物靶点预测而言，误差传导风险更具破坏性。ChatGPT4.0的训练偏误主要源自通用语料的倾向性与科学话语的主流性。相较于ChatGPT4.0，DeepSeek-R1采用垂直领域优化策略，训练过程深受数据来源结构与商业模型驱动影响。在当前以利润为导向的数据生态中，某些特定人群的药物适应性数据可能被边缘化，进而加剧医疗不平等。

2.2　诊断决策的“过度信赖”：自主判断能力弱化

一方面，情感感知的缺席构成了人工智能与人类医生之间无法弥合的结构性断裂。人类社会区别于虚拟社会的重要特征之一就是人类具有复杂的情感状况，这也是人工智能技术无法胜任人类社会许多工作的重要原因所在。DeepSeek-R1的技术突破未能根本改善这一困境。具体而言，DeepSeek-R1的方言识别功能虽然在语音转译准确率上取得进展，但是其对地域性表述中情感载荷的解析能力仍囿于语义层面的浅层模式匹配。

另一方面，“过度信赖”导致人类医生忽视经验判断和临床直觉。从本质上讲，医疗AI给出的“最优方案”只是统计学上的最优路径，而不一定是综合各种因素的最优解。患者的个体心理特征和文化背景也是重要的影响因素。如果临床医生继续依赖人工智能的建议而忽视经验判断和临床直觉，他们可能会面临因误诊或关键时刻诊断失误而导致的伦理危机。

2.3　医疗岗位的“职业迭代”：人机协作冲突显化

人工智能技术在基层医疗机构的快速渗透，正在重构传统医疗服务体系的人力资源配置格局。虽然DeepSeek-R1能够通过轻量化部署、自动化诊断和云端协同机制显著提升了基层医疗效率，但是其技术特性与医疗服务的本质需求之间仍然存在结构性矛盾。这可能导致医疗从业者专业能力退化。

医疗人工智能的决策优势正在反向塑造临床认知模式。DeepSeek-R1的动态诊断系统进一步放大了这种认知风险。一是在医学临床教育中，工具理性下的医学教育，医学生完全丧失了自己作为独立自主个体的地位和意识。基层医生培养体系正面临医疗DeepSeek-R1等医疗AI技术冲击下的适应性危机。由此可见，技能退化的代际传递效应尤为严峻，这可能造成新一代医生核心临床能力的结构性缺陷。二是在医学临床诊断中，医疗AI的广泛应用促使基层医疗机构对医生队伍建设以及人才培养的重视程度有所降低。具体而言，①过度依赖医疗AI诊断结果可能会导致基层医生在实际工作中缺乏足够的实践锻炼机会；②对医疗AI技术的过度信赖导致基层医疗机构在人才培养方面的投入减少。如果基层医疗机构过度依赖DeepSeek-R1等医疗AI技术而忽视了医生队伍的建设和人才培养，那么就可能会面临人才流失的风险。

2.4　健康管理的“隐私泄露”：敏感信息侵犯深化

当下数据安全以及隐私保护已然成为医疗AI技术实现可持续发展的关键议题。与ChatGPT4.0等通用模型以及处于中间阶段的过渡模型相比，DeepSeek-R1在隐私安全领域进行了更深入的探索。然而，即便采取了诸多安全措施，DeepSeek-R1仍然面临着因数据盗用而产生的隐私侵犯问题。

尽管数据最小化原则能够在一定程度上降低数据集中数据留存所带来的风险，但是在大规模分布式计算的环境下，计算节点依然存在遭受攻击的可能性。在DeepSeek-R1借助知识蒸馏技术把医疗数据从大型模型迁移至小型模型的过程中，会涉及医学数据的特征提取与转换操作。当处理海量数据时，脱敏数据重新被识别的风险可能加剧，这也会增加患者隐私泄露风险。

更重要的是，医疗数据的跨区域融合也会带来隐私风险。DeepSeek-R1系统已经开始将医疗信息的非传统维度，例如消费模式等，纳入自身的运行机制之中。这就意味着，一旦这些数据遭到篡改，就极有可能成为保险定价或者求职等决策逻辑的基础依据，进而引发一系列关于歧视性决策的伦理争议。

3　从ChatGPT4.0到DeepSeek-R1：人工智能在医疗卫生领域应用的伦理治理新范式

在探讨DeepSeek-R1在医疗卫生领域应用产生的伦理风险变化后，制定有效的伦理治理新范式显得尤为重要。基于此，需要从多个维度协同发力，借助构建医学科学全生命周期动态“验证机制”、完善医患协同决策动态“监督模式”、实时建立基层医疗智能化人才“适配体系”和强化跨机构数据安全协同“治理方案”，以此构建起一个全方位、多层次的伦理治理体系。

3.1　由静态到动态：构建医学科学全生命周期动态“验证机制”

DeepSeek-R1在医疗卫生领域的广泛应用，对医疗研究、药物研发等诸多方面都产生了深远影响。然而，医疗AI模型在训练过程中存在的误差以及算法“黑箱”问题，对医药研究的准确性和可靠性产生潜在的威胁。基于此，迫切需要从静态管理转向动态验证，构建一个覆盖数据采集到模型训练和临床验证整个生命周期的动态验证机制。

其一，在数据采集环节，要确保源头数据的准确性和完整性。医学数据的准确性直接关系到患者健康与生命安全。基于此，在实际展开调查的过程中，应优先收集涉及多个年龄段、多种疾病和多个人群的健康数据。除了关注数据收集的合规性，数据脱敏技术的实际效果同样也要给予考虑。

其二，在模型训练阶段，除了进行数据清洗与去噪等预处理操作外，还需要特别关注模型的鲁棒性和泛化能力^［10］。医学数据通常包含噪声和异常值，这些会对模型的学习效果产生负面影响。在这种情形下，运用数据增强和正则化等学习策略，再结合对抗学习和多中心验证机制，能够提高模型对数据噪声的耐受性。值得注意的是，在医疗数据增强评价方法中，引入领域医学专家的监督至关重要^［11］。

其三，在临床验证和结果评估过程中，应确立循证医学的检验标准。采用对照双盲试验、多中心随机抽样和交叉验证等策略，对医学人工智能模型的诊断敏感性、预测准确性和临床安全性进行纵向检验。另外，在临床审查过程中也要充分考量患者的知情权与隐私权。

3.2　由主导到协同：完善医患协同决策动态“监督模式”

在ChatGPT4.0向DeepSeek-R1演进过程中，医疗AI系统在医疗诊断决策中自主性显著增强，技术依赖导致的临床判断弱化与人文关怀缺失正成为新型医疗风险。鉴于此，需要构建一套完善的医患协同决策动态监督与平衡机制，以确保技术迭代与人文价值实现再平衡。

一是建立临床场景权重分级与动态调整机制。基于循证医学框架构建智能系统效能评估模型，通过多中心临床验证数据库对DeepSeek-R1实施场景化能力画像^［12］。具体而言，在影像诊断领域，DeepSeek-R1已展现出高度准确性，可适当提高其决策权重。而在抑郁症诊断等情感交互模块尚待完善的场景中，则应降低其权重，确保医生的临床经验和直觉判断能够发挥主导作用。

二是完善伦理审查与动态监督衔接机制。①制定场景化伦理审查标准。针对中西医融合诊疗等特殊场景，制定差异化的审查标准；②构建动态风险评估模型。当DeepSeek-R1等医疗AI在特定科室的使用频次超过阈值时，系统将自动启动深度伦理审查流程；③建立医患共治反馈平台。开发患者端的决策参与接口，允许患者通过自然语言交互提出疑问。在此基础上，可以借鉴法律领域的“过错责任原则”，根据DeepSeek-R1系统的使用说明、医生的操作规范以及患者的具体情况，综合判断责任归属^［13］。

3.3　由即时到实时：实时建立基层医疗智能化人才“适配体系”

基层医疗机构在智能化转型过程中，面临着技术适配和人才培养的双重挑战。尽管DeepSeek-R1等智能诊疗系统显著提升服务效能，但是基层医疗人员的AI素养和技术适应能力的不匹配仍制约技术应用的适配性。基于此，亟待构建一个基层医疗智能化人才的动态适配与发展体系，实现从即时响应到实时适配的转变。

一方面，构建分层递进的智能素养培养体系。在基础能力层实施“诊疗－技术”融合培养计划，将AI系统操作规范嵌入传统诊疗流程。具体而言，针对DeepSeek-R1的压缩算法开发决策逻辑可视化模块，通过三维界面直观展示特征筛选机制。针对住院医师群体设计动态诊疗模拟平台，设置AI辅助诊断偏离真实病案的干扰项，并配套建立传统诊断技能考核机制。

另一方面，建立动态平衡的人机协同机制。一是优化DeepSeek-R1的模块化设计，在诊断流程中嵌入“强制暂停点”。如在影像分析环节，系统完成特征提取后需等待医生确认关键指标，方可继续后续步骤。二是将AI的云端协同机制与传统师承教育相结合，开发病例讨论增强现实平台。三是制定人机协作能力评估标准。对住院医师实施“阶梯式准入”管理，在规培期间逐年降低AI辅助诊断的比例。

3.4　由一元到多元：强化跨机构数据安全协同“治理方案”

医疗数据包含患者的大量敏感信息，诸如疾病史、基因数据等。随着DeepSeek-R1在医疗卫生领域的广泛应用，跨机构医疗数据共享需求呈现爆发式增长。然而，隐私泄露风险和权责模糊等问题严重阻碍数据价值的充分释放。鉴于此，突破传统单一治理模式桎梏，创建多方协作、全流程管控的智能化治理体系已成当务之急。

首要任务在于搭建多维治理架构与标准化矩阵。治理机制需要覆盖法律、行政法规、行业规范及操作指引等多个层面，实现权责明晰、运行高效的治理闭环。在医疗数据安全治理中，可引入面向医疗场景的去中心化联邦学习隐私保护技术（Decentralized Federated Learning privacy protection method for medical Scenarios，DFLS）^［14］。在医疗场景中，借助DFLS技术，不同医疗机构可以在不共享原始数据的情况下，共同训练机器学习模型，从而实现区域医疗数据的联合建模。

关键环节在于建立多方参与的风险分担和争端解决机制。从保障数据安全与规范数据使用的角度来看，制定具备法律效力的数据共享协议是必不可少的举措。鉴于在医疗数据共享过程中，可能会出现诸如数据滥用、所有权归属不清等法律与道德层面的新难题。因此，建立专门的第三方仲裁机构十分关键。从长远发展和数据价值最大化的角度出发，有必要探索健康医疗数据“产品化”确权的新路径。在这一过程中，要充分发挥契约自治与市场机制的作用，推动数据交易各方在收益分配、数据使用范围、责任划分等关键问题上达成清晰、明确的协议。

4　结语

综上所述，继ChatGPT4.0到DeepSeek-R1的技术迭代之后，医疗AI的应用正在以前所未有的速度重塑药物研发、个性化医疗、基层医疗服务等全新场景。当前，为确保DeepSeek-R1等医疗AI的安全与公正运用，必须推进医疗卫生领域内人工智能应用的伦理治理范式转变，尤其需要聚焦于医学科学的全生命周期动态验证流程、患者与医者共同参与下的决策监管动态机制、基层医疗智能化所需的人才匹配体系以及跨机构数据的安全协作管理。除此之外，相关部门和社会各界迫切需要通过加强顶层设计、重视公众反馈、健全政策法规、强化跨学科合作，从法律框架、政策制定、技术研发和科学研究等方面构建一个全方位、多层次的伦理治理体系。这是对当前技术应用的回应，也是对未来医疗发展方向的深远规划。唯有如此，才能在人工智能与医疗深度融合的时代背景下，真正实现医疗服务的普惠、高效和公正。

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2023年度山西省高等学校教学改革创新（思想政治理论课）指令性项目“‘形势与政策’课教学资源库建设研究”(2023JGSZZL005)