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上周寫了一篇《醫院如何建設自己的Deepseek大模型》文章，接著就從朋友圈看到有兩家醫院已經成功部署了Deepseek大模型。今天就從醫院積極部署DeepSeek大模型背后看，與大家一起探討下AI大模型在醫院院內的應用場景。
一、兩家三甲醫院已經私有化部署DeepSeek大模型
1、近日，深圳大學附屬華南醫院率先通過本地化部署國產人工智能大模型DeepSeek-R1，正式開啟“AI醫院”建設新篇章。深圳大學附屬華南醫院院長吳松說：“AI是一個輔助工具，醫護人員是醫療工作的真正核心力量。”
2、近日，昆山市第一人民醫院-昆山生物醫學大數據創新應用實驗室完成DeepSeek本地化部署。大模型將結合實驗室的科研需求，基于團隊提供的強大算力與技術能力，提供醫療AI孵化與應用轉化的核心支撐，加速研發行業大模型和智慧醫療解決方案，推動人工智能技術在醫療場景中的落地與創新。
二、大模型在醫院院內的應用場景剖析
醫院積極擁抱DeepSeek大模型，絕非一時之“風”，而是深刻洞察醫院發展的內在需求，并深度挖掘AI大模型在提升醫療服務質量與運行效率方面的巨大潛能的戰略抉擇。立足于醫療行業的創新實踐，并深度解析AI大模型的技術特性，我們清晰地看到，大模型將在“AI醫院”建設中有如下的關鍵應用：
1. AI智能體構建醫學知識庫與智能問答系統：打造驅動智慧醫療的“最強大腦”
醫學知識庫的智能化構建： 大模型憑借其卓越的自然語言處理能力，能夠高效處理與深度學習海量醫學文獻、權威指南、專業教科書等浩如煙海的專業知識，進而構建起一個全面、權威且能夠動態更新的醫學知識庫，使其成為驅動醫院智能化運轉的“知識引擎”。
智能醫學問答的便捷實現： 依托于前沿的醫學知識庫，AI智能體能夠高效實現智能醫學問答功能，從而為醫生、護士乃至患者，提供精準、便捷的醫學知識查詢服務，有效解答臨床實踐中的各類疑問，并有力輔助醫學學習與深入研究。
2. AI臨床輔助診斷：精進診療精度，輔助醫生科學決策
病歷深度智能化分析： 大模型能夠深度剖析患者的電子病歷，精準高效地提取病史、癥狀、檢查檢驗結果等核心信息，從而輔助醫生快速而全面地掌握患者病情，為精準診療奠定基礎。
智能診斷的精準提示： 深度融合醫學知識與詳實的病歷信息，大模型能夠為醫生提供智能化的診斷提示，輔助醫生進行疾病診斷，尤其是在面對復雜及罕見疾病的診斷挑戰時，AI的介入將有效降低誤診與漏診的風險，提升診療的精準度。
在影像科、病理科等關鍵科室，AI臨床輔助診斷系統將能夠有力輔助醫生進行醫學影像的智能判讀與病理切片的精準分析，顯著提高診斷效率與準確性。尤其是在早期腫瘤的智能篩查、心血管疾病的風險精準評估等前沿領域，AI技術有望發揮更為關鍵的作用。
3. AI健康宣教：定制化術前術后指導，顯著提升患者治療依從性
個性化宣教內容的智能生成： 醫院可充分運用大模型的強大內容生成能力，根據患者的具體病情、精細化的手術階段、獨特的個體特征等多元信息，自動生成高度個性化的宣教內容，全面涵蓋術前準備須知、術后專業護理、精準用藥指導、合理膳食建議、科學康復鍛煉等關鍵環節，確保宣教內容的針對性與實效性。
多渠道精準觸達的有效實現： AI健康宣教內容可靈活運用圖文、生動視頻、形象動畫等多元化形式進行呈現，并通過醫院官方公眾號、專屬APP、便捷短信、床旁智能設備等多種渠道，實現對患者的精準推送與有效觸達，多維度確保健康宣教的卓越效果。
AI健康宣教系統的深度應用，將有效減輕醫護人員在重復性宣教工作上的負擔，使患者能夠獲取更為全面、系統且淺顯易懂的健康指導，從而顯著提升患者對治療方案的依從性與整體滿意度，最終達成改善治療效果的積極目標。
4. AI流程優化與數據驅動決策：全方位提升醫院運營效能
智能流程的精細化優化：大模型能夠深度解析醫院現有的就診流程、患者服務流程、內部管理流程等關鍵環節，精準發現流程瓶頸與效率低下的薄弱環節，進而提出智能化的流程優化建議，助力醫院全方位提升整體運行效率。
數據驅動的科學決策： 基于醫院運營數據、患者就診數據、醫療質量數據等多維度、多來源數據，AI大模型能夠進行深度的數據挖掘與智能分析，為醫院管理者提供強有力的數據支撐與科學決策依據，有效輔助醫院進行精細化管理與科學化決策。
5. AI賦能護理機器人：具身智能在護理場景的創新探索
拓展護理機器人的多元應用場景：搭載大模型的“智慧大腦”智能化護理機器人，將能夠基于患者的個性化需求，自主完成更為多樣的護理任務，例如輔助患者進行康復訓練、精準測量體溫、實時監測血壓、床邊智能送藥送物、提供情感化陪護等，真正實現個性化、智能化的優質護理服務。
AI護理機器人有望有效緩解護理人員長期短缺的行業性難題，顯著減輕護士的工作強度，將護理人員從重復性、低價值的工作中有效解放出來，使其能夠投入更多精力于更需要專業技能與人文關懷的高質量護理工作之中。
6. AI輔助醫生科研：加速醫學知識創新與科研成果轉化
文獻智能分析與深度知識挖掘： 大模型能夠快速分析海量醫學文獻，高效輔助醫生進行前沿文獻綜述、精準研究熱點分析、深度知識圖譜構建等復雜工作，顯著提升醫學科研效率。
科研文檔的輔助智能生成： AI大模型能夠輔助醫生高效撰寫高質量的學術論文、嚴謹的課題申請書、規范的倫理審查材料等各類科研文檔，有效減輕科研人員在Paperwork上的時間與精力負擔，使醫生能夠更專注于核心的科學研究本身。
科研數據的智能分析與模型構建： AI大模型能夠輔助醫生進行科研數據的深度統計分析、復雜模型智能構建、研究結果可視化等關鍵工作，顯著加速科研成果的高效產出與快速轉化。
AI科研助手有望助力醫生更高效地開展前沿科研工作，產出更多具有突破性的高質量科研成果，進而有力推動醫學知識的持續進步與前沿臨床應用的加速轉化。
7. AI優化患者服務：優化就醫體驗，構建和諧醫患關系
智能預問診與精準導診： 大模型能夠實現更深層次的智能化預問診與精準導診服務，在患者就診前，提前收集關鍵患者信息，初步智能判斷病情，并精準引導患者選擇最合適的科室與醫生，有效減少患者就醫的盲目性與不必要的等待時間。
AI隨訪與全周期健康管理： 大模型能夠根據患者的病情進展與個性化治療方案，自動進行術后智能隨訪、慢病精細化管理、健康風險智能提醒等服務，助力患者更好地康復與進行長期健康管理，全面提升患者的長期健康水平。
多語種溝通與無障礙服務： 大模型能夠原生支持多語種自然語言處理，有效輔助醫院為來自不同國家與地區的患者提供無障礙的流暢溝通服務，顯著提升國際患者的就醫體驗。此外，AI技術還可應用于優化針對老年人、殘疾人等特殊群體的醫療服務，全面提升醫療服務的包容性與人文關懷。
8. AI驅動醫療質控：構筑安全防線，提升管理能級
基于大模型的病歷智能質控： 大模型可深度應用于病歷質量控制環節，自動審核病歷的書寫規范性、信息完整性、內在邏輯性，及時發現病歷書寫中存在的潛在問題，有效輔助醫生規范病歷書寫，全面提升病歷質量，為醫療質量與患者安全提供堅實保障。
合理用藥的智能精準審核： 大模型能夠深度整合患者的病歷信息、復雜藥物相互作用知識、權威藥物劑量指南等專業知識，對醫生處方進行智能化審核，及時提示潛在的不合理用藥行為，例如藥物禁忌、藥物劑量錯誤、重復用藥等，有效輔助醫生合理用藥，顯著提升患者用藥安全性。
醫療核心指標的智能監控與風險預警： 模型能夠實時監控醫療質量核心指標，例如住院患者死亡率、術后并發癥發生率、平均住院日、抗菌藥物使用強度等關鍵指標，及時發現潛在的醫療質量安全風險，進行智能化的風險預警，有效輔助醫院管理者進行醫療質量的持續改進與提升。
三、DeepSeek的本地輕量化部署：數據安全與運行效率的完美平衡
在高度專業化且關乎生命健康的醫學場景之中，數據安全與患者隱私保護至關重要，是不可逾越的紅線。醫院信息部門普遍認識到，將DeepSeek大模型進行本地化部署，是確保高度敏感醫療信息安全的關鍵性舉措。
DeepSeek的核心技術優勢在于其卓越的本地輕量化特性，完美契合了醫療場景的特殊需求，有效解決了醫療機構在智能化轉型過程中普遍存在的三大痛點：
低算力需求，快速部署： DeepSeek模型在本地進行部署時，對計算資源的需求相對較低，這意味著醫院無需投入巨額資金進行硬件設施的升級換代，即可實現AI系統的快速部署與應用，顯著降低了智能化轉型的門檻與成本。
即時響應，高效流暢： 本地化部署模式有效避免了醫療數據傳輸至云端的潛在延遲，實現了AI系統的即時高效響應，有力保證了醫療服務的流暢性與運行效率，為患者提供更為迅捷的醫療服務體驗。
數據不出院，安全可控： 醫療數據無需離開醫院，全部在本地安全環境中進行處理與深度分析，從根本上有效保障了數據主權與患者隱私安全，全面符合醫療行業對數據安全與合規性的嚴格要求。
醫院信息科普遍認為，構建一個既能高效處理海量醫學數據，又能有效保障高度敏感信息安全的本地化AI底座，并在此基礎上，深度開發專注于醫療垂直領域的智能化助手，在嚴格遵守法律法規與倫理規范的前提下，最大限度地為醫療健康服務提質增效，是當前醫療行業的共同目標與發展方向。
四、醫院積極擁抱AI的底層邏輯：直面行業困境，探索破局之道
醫院積極擁抱AI技術，絕非偶然之舉，而是基于深刻的行業發展背景與亟待解決的現實考量。醫生數量的持續短缺、醫療資源的結構性緊張、患者日益增長且多元化的健康需求等多重挑戰相互疊加，使得AI技術成為醫院突破發展瓶頸、尋求創新變革的關鍵抓手與戰略支點。
1、醫生數量持續短缺：全球性挑戰，中國問題尤為突出
全球范圍內均面臨著醫生數量持續短缺的嚴峻挑戰。世界衛生組織 (WHO) 發布的一份權威報告預測，到2030年，全球預計將面臨高達1000萬名衛生工作者的巨大缺口，而醫生與護士群體占據了其中的絕大部分。
在中國，醫生短缺問題更顯突出。根據國家衛生健康委權威發布的《2023年我國衛生健康事業發展統計公報》，2023年，我國每千人口執業（助理）醫師數僅為3.40人。盡管醫療衛生人員的總數呈現增長態勢，但優質醫療資源供給依然相對不足，且分布極不均衡，基層醫療機構醫生資源匱乏的問題依然十分突出，亟待解決。在美國，美國醫學院協會 (AAMC) 也發布了預測報告，警示到2034年，美國將面臨嚴峻的醫生短缺危機，缺口數量可能在37,800到124,000名之間。
醫生資源的持續短缺，直接導致醫療資源供給的結構性緊張，患者就醫難、看病貴等問題日益凸顯，不僅加劇了醫患矛盾，也給醫療系統的可持續健康發展帶來了巨大的挑戰與沉重的壓力。
2、醫院運營面臨多重挑戰：效率提升、成本控制與質量保障
除卻醫生短缺的嚴峻挑戰，當代醫院運營管理還面臨著效率提升、成本控制與質量保障等多重復雜挑戰：
運營效率亟待突破提升： 傳統醫院運營模式中，長期存在諸多低效運轉環節，例如患者就診排隊時間過長、醫護人員工作負荷持續過重、醫療資源利用效率不高等突出問題，亟需通過前沿技術創新，實現醫院運營效率的突破性提升，從根本上優化患者就醫體驗。
運營成本持續高位攀升： 藥品、醫用耗材、人力資源等核心運營成本持續上漲，醫保支付制度改革與控費政策日趨嚴格，醫院面臨著巨大的成本控制與盈利增長雙重壓力，迫切需要探索降低運營成本、提升盈利能力的有效路徑與創新模式。
醫療質量要求持續提升： 伴隨著現代醫學技術的飛速進步與人民群眾健康意識的覺醒與提升，社會各界對醫療服務質量提出了越來越高的期望與要求，醫院必須持續提升醫療質量與服務水平，方能在日趨激烈的市場競爭環境中保持競爭優勢，并實現長遠發展。
3、政策支持與規范引導
2024年國家衛健委等部門出臺的《衛生健康行業人工智能應用場景參考指引》，明確了84個應用場景，涵蓋醫療服務管理、基層公衛服務、健康產業發展、醫學教學科研等多個領域。這些應用場景為醫院提供了明確的發展方向，推動醫院積極探索大模型在不同環節的應用。
《人工智能輔助檢測醫療器械（軟件）臨床評價注冊審查指導原則》、《影像超聲人工智能軟件（流程優化類功能）技術審評要點》、《病理圖像人工智能分析軟件性能評價審評要點》、《病理圖像人工智能分析軟件臨床評價審評要點》、《血液病流式細胞學人工智能分析軟件性能評價審評要點》、《磁共振成像系統人工智能軟件功能審評要點》等政策文件的出臺，為醫療AI產品的質量評價提供了標準和規范。這有助于醫院在引入AI相關產品和服務時，能夠更好地評估其安全性和有效性，確保醫療質量和患者安全。
4、AI技術：醫院破解發展困局的“奇點”
正是在上述醫生資源短缺與醫院運營多重挑戰的疊加影響之下，以AI為代表的前沿技術的涌現與快速發展，為醫院破解發展困境、實現轉型升級，提供了前所未有的歷史性機遇與全新可能。AI大模型在海量醫學知識的深度學習、復雜醫療數據的智能分析、輔助臨床智能決策等關鍵領域的突出優勢，與醫院在提升運營效率、有效降低成本、持續提高醫療質量等方面的迫切需求高度契合。
有效緩解醫生資源短缺困境： AI輔助診斷、AI健康智能宣教等創新應用，可以將醫生從部分重復性、低價值的繁瑣工作中有效解放出來，顯著提升醫生的工作效率與單位時間內的服務效能，從而在不大幅增加醫生數量的前提下，有效提升醫療服務的供給能力，緩解醫生資源短缺所帶來的巨大壓力。
全面提升醫院整體運營效率： AI智能導診、AI流程智能化優化、AI醫療資源智能調度等多元化創新應用，可以系統性地優化醫院現有運營流程，顯著提升醫療資源利用效率，有效降低醫院運營成本，全面提高醫院的整體運營效率與管理水平。
持續提升醫療服務的核心質量： AI臨床輔助診斷、AI個性化治療方案智能推薦等前沿應用，能夠深度輔助醫生進行更精準的疾病診斷與更優化的治療方案制定，有效提高醫療質量，顯著改善患者治療預后，并全面提升患者的就醫滿意度與獲得感。而新增的AI醫療質量智能管控應用，更將為醫療安全構筑起一道智能化、主動式的堅實防線。
因此，醫院積極擁抱AI技術，絕非一種簡單的技術追逐與盲目跟風，而是基于對行業發展趨勢的深刻洞察與對現實挑戰的理性考量，是醫院尋求破解發展困境、實現可持續高質量發展的必然戰略選擇。以AI技術為代表的新一代信息技術，正在逐步成為驅動“AI醫院”建設，乃至深刻重塑整個醫療行業的關鍵性力量。
五、“AI醫院”建設的挑戰、趨勢與醫療生態的系統性重塑
在積極擁抱“AI醫院”同時，我們也需要以更為冷靜與審慎的視角，更深入地思考AI技術在醫療健康領域深度應用所帶來的潛在挑戰與深遠變革。
1、數據安全與患者隱私保護的生命線： 醫療數據的極端敏感性與高度私密性，從根本上決定了數據安全與患者隱私保護，是“AI醫院”建設不可逾越的生命線與紅線。如何構建起一套完善且堅不可摧的數據安全體系，有效防范數據泄露、數據濫用等潛在風險，將是所有醫院在智能化轉型過程中，必須長期面對并著力解決的首要挑戰與核心議題。
2、算法倫理與公平性的價值拷問： AI算法本身所固有的潛在偏見，可能會導致醫療決策結果的不公平性，甚至有可能加劇現有醫療資源分配不均等社會問題。如何建立健全一套高效運轉的算法倫理審查與監管機制，從源頭上確保AI技術在醫療應用中的公平性、公正性與普惠性，堅決避免技術被“濫用”與“作惡”，將是“AI醫院”建設進程中必須時刻堅守的倫理底線與價值紅線。
3、技術成熟度與臨床可靠性的長跑： AI大模型等前沿技術在醫療領域的深度應用，目前尚處于快速發展與積極探索的早期階段，其技術成熟度與臨床應用的長期可靠性，依然需要通過持續的實踐與嚴謹的驗證。如何建立起一套完善的AI系統科學評估與有效驗證體系，嚴格確保AI應用的安全性、有效性與臨床價值，堅決避免因技術自身缺陷而導致潛在醫療風險的發生，將是“AI醫院”建設進程中需要持續攻克的關鍵技術難題。
4、醫療生態系統的重塑與倫理重構： “AI醫院”的建設，不僅僅是技術層面的革新與應用，更將深刻影響并系統性重塑未來的醫療生態系統。AI技術的廣泛應用，可能導致傳統醫療從業人員的角色與技能需求發生根本性轉變，引發醫療行業結構性調整與轉型升級。同時，AI在醫療決策中的深度參與，也對現有的醫患關系、醫療責任認定、患者知情同意權等傳統醫療倫理框架，提出了全新的挑戰與深刻的倫理拷問。
六、未來趨勢：個性化醫療、AI藥物研發與遠程診療的融合創新
1、AI賦能的個性化精準醫療新范式：隨著大模型基礎能力的部署構建，大模型技術將與基因組學、影像組學、蛋白質組學等多組學數據深度融合，并有機結合患者的個體生理特征、生活方式習慣等多元信息，實現對疾病風險的精準預測、疾病診斷的精準分型、以及個體化治療方案的精準定制，真正開啟“千人千方”的個性化精準醫療新時代，大幅提升醫療服務的針對性與有效性。
2、AI驅動的創新藥物研發加速引擎： AI大模型將在創新藥物研發的關鍵環節，例如藥物靶點的發現與精準驗證、藥物分子結構的設計與智能優化、以及臨床試驗流程的智能化加速等領域，發揮日益關鍵的核心作用，從而大幅縮短新藥研發的周期，顯著降低藥物研發的總體成本，加速創新型藥物的上市進程，最終惠及更為廣大的患者群體。在不遠的將來，我們甚至有望見證由AI主導的全新藥物研發模式的誕生，并由此徹底顛覆沿用已久的傳統藥物研發范式。
3、AI助力遠程醫療的深度普及與模式創新： 與5G通信、物聯網感知等前沿技術深度融合，AI大模型將深度賦能遠程問診、遠程專家會診、遠程患者監護、遠程康復指導等多元化的遠程醫療創新場景，有效打破傳統醫療服務在時間和空間上的雙重限制，使優質醫療資源能夠惠及更廣泛地域與更為龐大的人群，尤其是在醫療資源長期匱乏的偏遠地區，遠程醫療模式創新將能夠發揮出更大的社會價值與醫療意義。
七、重塑未來醫療生態：醫生角色演變與醫患關系的新圖景
1、醫生角色從“經驗型”向“智慧型”躍遷： AI等前沿技術的深度普及與廣泛應用，將有望將醫生從大量繁瑣重復的事務性工作中有效解放出來，使得醫生能夠將更為寶貴的精力與時間，投入到更需要專業醫學技能與人文關懷的醫療服務工作中，例如疑難復雜疾病的精準診治、高難度復雜手術的精細化操作、以及與患者進行更深入的情感溝通與人文關懷等。未來醫生將不再僅僅是傳統意義上依賴經驗的“醫匠”，更將轉變為能夠熟練運用AI等先進工具的“智慧型”健康管理者，為患者提供更加精準、更加個性化、也更富有人文關懷的卓越醫療健康服務。
2、醫患關系從“信息不對稱”走向“合作共贏”： AI健康科普、AI智能導診等創新應用的普及，將有效提升患者自身的健康素養與主動就醫決策能力，患者將能夠更加積極主動地參與到自身的健康管理與疾病治療過程中。展望未來，傳統的醫患關系將有望從單向的“信息不對稱”模式，逐步轉變為基于相互信任、共同參與的“合作共贏”的新型醫患關系，醫患雙方將能夠真正攜手同心，共同對抗疾病，守護生命健康。
3、醫療機構從“單打獨斗”走向“協同創新”： “AI醫院”的建設，需要醫療機構、科技創新企業、專業科研院所、政府監管部門等社會各界力量的跨界協同創新與深度合作，更需要全社會的共同參與和鼎力支持。
值得期待的是，隨著多模態大模型技術的成熟，未來的醫療AI將實現'診-療-愈'全流程覆蓋。下一代醫療大模型將集成手術視頻分析、基因組學解讀等能力，真正成為醫生的'全能數字搭檔'。
在這場醫療智能化革命中，先行醫院的實踐經驗已勾勒出清晰的發展路徑：以臨床需求為導向，以數據治理為基礎，以醫工融合為突破，最終構建人機協同的新型醫療服務體系。當更多醫院加入這場創新實踐，我們或將見證醫療生產力革命的真正到來。
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