隨著技術(shù)的不斷完善，DeepSeek將成為智慧醫(yī)療的核心驅(qū)動力，推動醫(yī)療服務(wù)向更高效、精準(zhǔn)和個(gè)性化的方向邁進(jìn)。
（作者單位：深圳大學(xué)附屬華南醫(yī)院，深圳大學(xué)附屬華南醫(yī)院醫(yī)學(xué)人工智能研究所 ）由DeepSeek大模型掀起的新一輪AI醫(yī)療應(yīng)用浪潮正加速席卷醫(yī)院。
據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，截至目前，國內(nèi)已有超百家三級醫(yī)院官宣完成DeepSeek本地化部署，涉及北京、上海、廣東、江蘇、浙江、等20余個(gè)省份，其中以知名大型三甲醫(yī)院居多，包括北京大學(xué)第一醫(yī)院、清華長庚醫(yī)院、上海第六人民醫(yī)院、鄭州大學(xué)第一附屬醫(yī)院、深圳大學(xué)附屬華南醫(yī)院、北京中醫(yī)藥大學(xué)深圳醫(yī)院、湖南省人民醫(yī)院等。目前，DeepSeek正全方位滲入到各種醫(yī)療場景中，比如，臨床決策支持、病歷生成和質(zhì)控、疾病科普、健康管理、科研輔助、醫(yī)院管理等。通過本地化部署，DeepSeek 可以幫助醫(yī)療機(jī)構(gòu)更好地管理患者數(shù)據(jù)，優(yōu)化診斷決策、臨床路徑及個(gè)性化治療方案。DeepSeek在臨床領(lǐng)域能夠顯著提高診療效果，為患者提供精準(zhǔn)的疾病預(yù)測和個(gè)性化治療方案。同時(shí)，在科研領(lǐng)域上，DeepSeek優(yōu)越的數(shù)據(jù)處理能力為疾病機(jī)制研究、藥物研發(fā)的創(chuàng)新和精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)的發(fā)展提供強(qiáng)大助力。除此之外，DeepSeek 還在醫(yī)院運(yùn)營管理中優(yōu)化資源配置與工作流程，提高整體效率，為智慧醫(yī)院的建設(shè)與發(fā)展提供有力支持。隨著技術(shù)的不斷完善，DeepSeek將成為智慧醫(yī)療的核心驅(qū)動力，推動醫(yī)療服務(wù)向更高效、精準(zhǔn)和個(gè)性化的方向邁進(jìn)，也將加速智慧醫(yī)院的建設(shè)與發(fā)展。
率先完成DeepSeek本地化部署
深圳大學(xué)附屬華南醫(yī)院大力推進(jìn)AI醫(yī)院建設(shè)
2024年12月26日，DeepSeek 發(fā)布了其最新版本——DeepSeek V3，該版本進(jìn)一步提升了模型的推理速度、準(zhǔn)確性和跨領(lǐng)域適應(yīng)能力。緊接著，在2025年1月20日，DeepSeek 發(fā)布了 R1 版本，該版本經(jīng)過嚴(yán)格測評，憑借其在多項(xiàng)性能指標(biāo)上的卓越表現(xiàn)，成功躋身全球最先進(jìn)的大語言模型行列。在醫(yī)療領(lǐng)域中，DeepSeek 具有獨(dú)特的優(yōu)勢和廣泛的應(yīng)用潛力。其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力和定制化部署方案使得其能夠根據(jù)醫(yī)院和醫(yī)療機(jī)構(gòu)的具體需求進(jìn)行本地化部署，完全符合數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)的嚴(yán)格要求。通過本地化部署，DeepSeek 可以幫助醫(yī)療機(jī)構(gòu)更好地管理患者數(shù)據(jù)，優(yōu)化診斷決策、臨床路徑及個(gè)性化治療方案，同時(shí)降低因數(shù)據(jù)傳輸造成的安全風(fēng)險(xiǎn)。2025年2月14日，深圳大學(xué)附屬華南醫(yī)院率先完成多參數(shù)版本DeepSeek-R1大模型的全面落地與應(yīng)用，通過32B、70B、671B三模協(xié)同架構(gòu)，構(gòu)建覆蓋“臨床-科研-運(yùn)營管理”的全場景智算中樞，開發(fā)一體化智算服務(wù)平臺，深入探索了DeepSeek在臨床輔助決策、質(zhì)控、慢病管理、遠(yuǎn)程診療、智慧護(hù)理等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用。實(shí)際上，在智慧醫(yī)療建設(shè)的征程中，深圳大學(xué)附屬華南醫(yī)院已率先探索并取得系列成果。深圳大學(xué)附屬華南醫(yī)院于2022年6月成立了國內(nèi)首家醫(yī)學(xué)數(shù)字孿生人實(shí)驗(yàn)室，成功實(shí)施了數(shù)字孿生醫(yī)院建設(shè)，通過精準(zhǔn)的虛擬仿真和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)監(jiān)控，提升了醫(yī)院的運(yùn)營效率與資源配置水平，數(shù)字孿生人系統(tǒng)也為慢病管理、藥物臨床試驗(yàn)等提供寶貴的科研數(shù)據(jù)支撐。此外，深圳大學(xué)附屬華南醫(yī)院吳松教授團(tuán)隊(duì)提出了基于人工智能的“松散具身理論”（Songflex-Embodied Theory），這一理論以涌現(xiàn)思想為基礎(chǔ)，旨在通過整合散亂的醫(yī)療數(shù)據(jù)、構(gòu)建動態(tài)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，模擬生物系統(tǒng)中群體智能的涌現(xiàn)過程，并實(shí)現(xiàn)可交互的具身智能，從而優(yōu)化診療流程。通過多模態(tài)松散數(shù)據(jù)的深度融合與動態(tài)具身化交互，“松散具身理論”將為未來醫(yī)學(xué)人工智能的發(fā)展提供了新的理論框架和技術(shù)路徑。隨著大模型技術(shù)的不斷進(jìn)步與廣泛應(yīng)用，醫(yī)療行業(yè)正迎來深刻的變革。作為一項(xiàng)基于深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)分析的智能技術(shù)，DeepSeek的本地化部署將在臨床、科研和運(yùn)營管理等方面發(fā)揮重要作用。在臨床應(yīng)用上，DeepSeek可用于精準(zhǔn)疾病預(yù)測與早期診斷、個(gè)性化治療方案推薦、智能輔助診斷與決策支持等場景。
具體而言，DeepSeek可以通過分析患者的健康數(shù)據(jù)、病史記錄和實(shí)驗(yàn)室檢查等結(jié)果，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的疾病預(yù)測和早期診斷。通過其深度學(xué)習(xí)算法，平臺能夠從患者的病歷、體檢結(jié)果等多維度數(shù)據(jù)中提取出潛在的健康風(fēng)險(xiǎn)信息。深圳大學(xué)附屬華南醫(yī)院本地部署的DeepSeek憑借其構(gòu)建的專病知識庫，可以識別出泌尿外科疾病、癌癥等高風(fēng)險(xiǎn)疾病的早期癥狀，提前發(fā)出預(yù)警，從而幫助醫(yī)生及時(shí)采取干預(yù)措施，提高疾病的早期治愈率。該功能在慢性病管理和老年疾病診治中尤為重要，能夠顯著提高診療效率并降低誤診漏診率。DeepSeek的另一大臨床應(yīng)用是根據(jù)患者的個(gè)體特征制定個(gè)性化的治療方案。通過深度分析患者的歷史病歷、基因數(shù)據(jù)、過敏信息以及治療反應(yīng)等，平臺能夠?yàn)獒t(yī)生提供個(gè)性化的治療建議。此外，DeepSeek還能夠根據(jù)患者的治療過程實(shí)時(shí)調(diào)整治療方案，確保治療效果的最大化。通過這一過程，大大提升患者的治療成功率，降低不必要的治療副作用。例如，在癌癥治療中，DeepSeek可以根據(jù)其構(gòu)建的專病數(shù)據(jù)庫以及患者的診療信息推薦最佳的藥物方案或放療、化療的最佳組合方式，從而實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)治療。DeepSeek在醫(yī)院本地部署后，還能夠?yàn)獒t(yī)生提供智能化的診斷支持。通過整合患者的多方數(shù)據(jù)，包括檢驗(yàn)結(jié)果以及歷史病例等，平臺可以通過深度學(xué)習(xí)模型為醫(yī)生提供輔助診斷建議。對于一些復(fù)雜的病例，DeepSeek能夠提供基于大數(shù)據(jù)的多維度分析，幫助醫(yī)生做出更準(zhǔn)確的判斷。通過這種智能化輔助，醫(yī)生能夠更加高效地進(jìn)行診斷決策，提高臨床診療水平，降低醫(yī)療錯誤率。目前，知識數(shù)據(jù)庫助手已在深圳大學(xué)附屬華南醫(yī)院多個(gè)臨床科室進(jìn)行應(yīng)用，提供基于大數(shù)據(jù)分析的診斷建議，幫助醫(yī)生識別和解決復(fù)雜病例。在科研應(yīng)用方面，DeepSeek可用于藥物研發(fā)與智能篩選、知識圖譜構(gòu)建與文獻(xiàn)推薦、臨床研究與數(shù)據(jù)分析等場景。具體來看，DeepSeek在藥物研發(fā)過程中能夠發(fā)揮關(guān)鍵作用，尤其是在藥物篩選、藥物作用機(jī)制解析以及新藥發(fā)現(xiàn)等方面。例如，通過對大規(guī)模生物數(shù)據(jù)的分析，DeepSeek可以有效識別潛在的藥物靶點(diǎn)，幫助研究人員發(fā)現(xiàn)新的藥物候選分子。同時(shí)，基于大模型的深度學(xué)習(xí)能力，DeepSeek能夠在數(shù)百萬的分子數(shù)據(jù)中迅速篩選出具有生物活性的化合物，加速藥物篩選過程。這種藥物研發(fā)方式大大提高了研發(fā)效率，顯著降低了藥物研發(fā)的成本。DeepSeek能夠構(gòu)建醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的知識圖譜，幫助科研人員更高效地獲取相關(guān)領(lǐng)域的知識。平臺通過自動化收集和整理醫(yī)學(xué)研究成果、臨床指南、藥物信息等內(nèi)容，形成結(jié)構(gòu)化的醫(yī)學(xué)知識庫?？蒲腥藛T可以通過知識圖譜快速檢索到所需的文獻(xiàn)和數(shù)據(jù)，從而加速醫(yī)學(xué)研究的進(jìn)展。DeepSeek 還能夠根據(jù)科研人員的研究方向和興趣，智能推薦最新的研究成果和文獻(xiàn)，確保他們及時(shí)獲取到領(lǐng)域內(nèi)的前沿信息。深圳大學(xué)附屬華南醫(yī)院的研究團(tuán)隊(duì)在進(jìn)行泌尿外科疾病機(jī)制研究時(shí)，DeepSeek為團(tuán)隊(duì)推薦了相關(guān)的最新文獻(xiàn)，幫助團(tuán)隊(duì)快速跟進(jìn)領(lǐng)域內(nèi)的前沿動態(tài)，加速研究進(jìn)程。這種智能文獻(xiàn)推薦系統(tǒng)大大提升了科研人員的信息獲取效率，助力醫(yī)學(xué)研究的快速發(fā)展。在臨床試驗(yàn)中，DeepSeek通過對患者群體的深入分析，能夠優(yōu)化試驗(yàn)設(shè)計(jì)、加速招募過程，并提高臨床數(shù)據(jù)的質(zhì)量與可靠性。通過從海量的患者數(shù)據(jù)中篩選出合適的受試者，精準(zhǔn)匹配符合試驗(yàn)條件的患者，避免傳統(tǒng)篩選過程中的繁瑣和時(shí)間浪費(fèi)。同時(shí)，DeepSeek能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控臨床試驗(yàn)的進(jìn)展，通過數(shù)據(jù)分析及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的安全風(fēng)險(xiǎn)或療效偏差，提前調(diào)整試驗(yàn)方案，確保試驗(yàn)結(jié)果的科學(xué)性和可靠性。通過這種智能化的試驗(yàn)管理方式，DeepSeek提高了臨床試驗(yàn)的效率，大大降低了試驗(yàn)過程中的人為錯誤和資源浪費(fèi)。在醫(yī)院運(yùn)營管理中，DeepSeek可用于智能化患者分流、實(shí)時(shí)監(jiān)控與數(shù)據(jù)分析、醫(yī)療資源調(diào)度等場景。智能化患者分流是醫(yī)院運(yùn)營管理中的一個(gè)重要環(huán)節(jié)，尤其是在大型醫(yī)院，患者數(shù)量龐大且科室繁多，如何合理分配患者流量是提升效率和減少擁堵的關(guān)鍵。DeepSeek 通過大數(shù)據(jù)分析和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可以幫助醫(yī)院實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的患者分流。DeepSeek 通過分析患者的癥狀、歷史病歷以及健康數(shù)據(jù)，DeepSeek能自動為患者推薦合適的科室和專家。例如，患者在掛號時(shí)登錄深圳大學(xué)附屬華南醫(yī)院平臺，DeepSeek可以根據(jù)其輸入的癥狀、體征和既往病史，智能匹配出最適合的診療科室，并為患者推薦最佳的就診時(shí)間和醫(yī)生。這種自動化分流減少了患者人工咨詢的時(shí)間，并避免了因選擇錯誤科室而浪費(fèi)資源的情況。DeepSeek的強(qiáng)大數(shù)據(jù)處理能力使其能夠?qū)︶t(yī)院運(yùn)營數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和分析。通過收集和整合醫(yī)院的各類運(yùn)營數(shù)據(jù)，包括患者流量、醫(yī)生工作負(fù)荷、檢查結(jié)果、治療情況等，系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)生成各類運(yùn)營報(bào)表，幫助快速了解醫(yī)院的運(yùn)營狀況。并且，通過對醫(yī)院的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、資源消耗情況等進(jìn)行智能分析，還可以幫助醫(yī)院管理層實(shí)現(xiàn)精細(xì)化的預(yù)算管理。醫(yī)院的資源調(diào)度一直是運(yùn)營管理中的難點(diǎn)，尤其是在醫(yī)院設(shè)備、床位、醫(yī)護(hù)人員等有限資源的情況下，如何高效合理地進(jìn)行分配，是醫(yī)院管理者面臨的重要挑戰(zhàn)。DeepSeek 可以通過大數(shù)據(jù)分析實(shí)時(shí)監(jiān)控醫(yī)院的各項(xiàng)資源使用情況，并根據(jù)患者需求和醫(yī)院運(yùn)營情況，動態(tài)優(yōu)化資源的配置。例如，系統(tǒng)可以根據(jù)科室的排班、病床的占用情況、醫(yī)生的空閑時(shí)間等因素，自動調(diào)整資源調(diào)度，確保資源的最大化利用。此外，DeepSeek 還能夠通過歷史數(shù)據(jù)預(yù)測某些醫(yī)療資源的需求趨勢，提前進(jìn)行準(zhǔn)備，避免資源緊張導(dǎo)致的醫(yī)療服務(wù)中斷。
DeepSeek本地化部署面臨的風(fēng)險(xiǎn)與挑戰(zhàn)
在智慧醫(yī)療的浪潮中，DeepSeek正以其強(qiáng)大的全場景智能化能力，為醫(yī)院的各項(xiàng)工作帶來變革，但也帶來風(fēng)險(xiǎn)與挑戰(zhàn)，比如，數(shù)據(jù)治理的復(fù)雜性、技術(shù)與基礎(chǔ)設(shè)施的支持等方面問題。醫(yī)療數(shù)據(jù)是構(gòu)建大模型的核心資源，但數(shù)據(jù)治理中的復(fù)雜性和挑戰(zhàn)不可忽視。首先，醫(yī)療數(shù)據(jù)的敏感性要求必須進(jìn)行嚴(yán)格的隱私保護(hù)。如何在數(shù)據(jù)使用的同時(shí)保護(hù)患者的個(gè)人隱私，是一個(gè)長期存在的問題。傳統(tǒng)的匿名化方法雖然能夠降低數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險(xiǎn)，但往往會導(dǎo)致數(shù)據(jù)的部分喪失，因此需要開發(fā)更加精細(xì)化的脫敏算法，在保證隱私保護(hù)的同時(shí)最大限度地保留數(shù)據(jù)的有效性。其次，醫(yī)療數(shù)據(jù)通常來自不同來源，并且存在格式不統(tǒng)一的問題。病歷、影像、基因組數(shù)據(jù)等各類數(shù)據(jù)往往采用不同的標(biāo)準(zhǔn)，如何實(shí)現(xiàn)跨數(shù)據(jù)源的語義對齊和標(biāo)準(zhǔn)化，是數(shù)據(jù)治理中的一大難題。醫(yī)療大模型的訓(xùn)練需要大量高質(zhì)量的標(biāo)注數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)往往由于標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一而無法直接應(yīng)用。為了解決這一問題，醫(yī)療機(jī)構(gòu)需要建立完善的數(shù)據(jù)治理體系，包括數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)質(zhì)量評估、數(shù)據(jù)審計(jì)追蹤等環(huán)節(jié)，確保數(shù)據(jù)在全生命周期中的合規(guī)性和高質(zhì)量。另外，隨著數(shù)據(jù)量的持續(xù)增加，如何在保證數(shù)據(jù)安全的前提下實(shí)現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲、傳輸和處理，也是當(dāng)前醫(yī)療大模型本地化部署面臨的一項(xiàng)重要挑戰(zhàn)。分布式存儲、邊緣計(jì)算等技術(shù)的應(yīng)用可能為這一問題提供解決方案，但如何平衡數(shù)據(jù)處理效率與安全性，依然需要進(jìn)一步研究和探索。隨著大模型技術(shù)的逐步應(yīng)用，技術(shù)支持的問題日益顯現(xiàn)。雖然先進(jìn)的醫(yī)療大模型可以大幅提升診療效率和準(zhǔn)確性，但其部署和維護(hù)成本相對較高，這可能加劇醫(yī)療資源的地區(qū)和階層差距。尤其是在一些經(jīng)濟(jì)較為落后的地區(qū)，缺乏必要的硬件基礎(chǔ)設(shè)施、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和專業(yè)技術(shù)人才，使得這些地區(qū)的醫(yī)療機(jī)構(gòu)難以享受到醫(yī)療大模型技術(shù)帶來的紅利。其次，醫(yī)療大模型的技術(shù)適應(yīng)性還面臨著設(shè)備升級與技術(shù)更新速度過快的問題。許多基層醫(yī)院往往因資金不足、設(shè)備陳舊而無法跟上技術(shù)更新的步伐，這使得他們無法獲得最新的AI技術(shù)支持此外，醫(yī)療AI技術(shù)的復(fù)雜性也對醫(yī)療工作者提出了新的挑戰(zhàn)。醫(yī)院尤其是基層醫(yī)院，可能面臨工作人員對于新技術(shù)的接受度和培訓(xùn)滯后的問題。在很多地區(qū)，醫(yī)療人員對人工智能技術(shù)的了解有限，導(dǎo)致醫(yī)療AI的實(shí)際應(yīng)用受到制約。深圳大學(xué)附屬華南醫(yī)院在實(shí)現(xiàn)DeepSeek技術(shù)部署時(shí)，面臨著與其他醫(yī)院類似的技術(shù)與基礎(chǔ)設(shè)施挑戰(zhàn)。然而，憑借其數(shù)字孿生醫(yī)院、國際AI醫(yī)院的建設(shè)經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)基礎(chǔ)，深圳大學(xué)附屬華南醫(yī)院成功解決了許多技術(shù)適配和資源調(diào)配問題。例如，醫(yī)院通過升級硬件基礎(chǔ)設(shè)施，構(gòu)建強(qiáng)大的算力平臺和數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)，確保了DeepSeek在臨床和科研中的順利運(yùn)行。這些技術(shù)與基礎(chǔ)設(shè)施的支持問題，不僅為深圳大學(xué)附屬華南醫(yī)院自身的智能醫(yī)療體系提供了重要保障，也為其他醫(yī)院如何順利實(shí)施大模型技術(shù)提供了寶貴的經(jīng)驗(yàn)和參考。隨著技術(shù)的不斷完善、應(yīng)用場景的拓展，以及醫(yī)院數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入，未來，DeepSeek 將成為推動智慧醫(yī)院建設(shè)的核心力量。作者：吳毅劍，張永波，楊凱，雷崎方，吳松（通訊作者）
作者單位：深圳大學(xué)附屬華南醫(yī)院，深圳大學(xué)附屬華南醫(yī)院醫(yī)學(xué)人工智能研究所 特別聲明：智慧醫(yī)療網(wǎng)轉(zhuǎn)載其他網(wǎng)站內(nèi)容，出于傳遞更多信息而非盈利之目的，同時(shí)并不代表贊成其觀點(diǎn)或證實(shí)其描述，內(nèi)容僅供參考。版權(quán)歸原作者所有，若有侵權(quán)，請聯(lián)系我們刪除。
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