DeepSeek在醫(yī)院智慧化建設中的應用探討

[摘要] 在全球數(shù)字化變革的浪潮中，以DeepSeek為代表的大模型技術在醫(yī)院智慧化建設中展現(xiàn)出巨大應用潛力。本文介紹DeepSeek在患者服務、臨床支持、醫(yī)院運營管理等方面的應用前景。并分析技術落地難度大、復合型人才短缺等在實際應用中面臨的挑戰(zhàn)，最后對技術、人才、倫理規(guī)范、數(shù)據(jù)安全等提出針對性建議。

[關鍵詞] DeepSeek；醫(yī)院智慧化建設；醫(yī)療應用

[中圖分類號] R-05" """"[文獻標識碼] A """""[DOI] 10.3969/j.issn.1673-9701.2025.20.017

DeepSeek等人工智能技術將在構建智慧醫(yī)院高質量發(fā)展新范式的進程中發(fā)揮巨大潛力^[1]。本文從DeepSeek的功能與特性出發(fā)，介紹其在醫(yī)院智慧化建設中常見的應用場景，并探析現(xiàn)存的挑戰(zhàn)及應對策略，以期為中國醫(yī)院智慧化建設的深入發(fā)展提供參考。

1 "Deepseek概述

杭州深度求索人工智能基礎技術研究有限公司（DeepSeek）于2025年1月20日發(fā)布的DeepSeek-R1模型以比肩美國Open AI公司o1模型的性能、遠低于o1模型的訓練成本、完全開源的特性實現(xiàn)國產(chǎn)大模型里程碑式的突破^[2]。DeepSeek作為新一代人工智能大語言模型，在醫(yī)療領域展現(xiàn)出顯著的應用價值。核心功能模塊包括：①自然語言處理引擎，支持電子健康記錄的結構化提取與智能分析；②醫(yī)學知識推理系統(tǒng)，整合循證醫(yī)學證據(jù)輔助臨床決策；③多模態(tài)交互接口，實現(xiàn)醫(yī)患溝通的智能化升級。通過應用程序接口（application programming interface，API）的集成，可無縫對接醫(yī)院核心業(yè)務系統(tǒng)，顯著提升診療效率，并降低醫(yī)療差錯率。

2 "DeepSeek在醫(yī)院智慧化建設中的應用前景

2.1" 患者服務

2.1.1" 智能導診" 智能導診是DeepSeek在患者服務領域的重要應用之一。DeepSeek 通過分析患者的癥狀、既往病史及健康數(shù)據(jù)，可自動為患者推薦合適的科室和專家。如患者掛號時，DeepSeek可根據(jù)其輸入的癥狀、體征和既往病史提供初步的科室推薦和就診指引，極大縮短患者的滯院時間，同時減輕導診工作者的工作負擔^[3]。

2.1.2" 預問診" 患者就診前訪問基于DeepSeek的預問診系統(tǒng)，自助填寫預問診問卷。DeepSeek對采集到的患者癥狀、現(xiàn)病史、既往病史、過敏史等重要信息進行智能分析，提取關鍵數(shù)據(jù)并生成結構化報告自動傳輸?shù)结t(yī)生工作站系統(tǒng)中，幫助醫(yī)生更好地了解患者情況^[4]。

2.1.3" 個性化健康管理及隨訪" DeepSeek通過整合患者的多維度健康數(shù)據(jù)，包括電子病歷、生理指標監(jiān)測數(shù)據(jù)、生活方式信息等，可構建出詳細的患者健康畫像。基于此，DeepSeek可自動生成個性化的健康管理方案，內容包括飲食建議（如糖尿病患者的低碳水飲食方案）、運動指導、用藥提醒等。在個性化隨訪方面，DeepSeek通過實時監(jiān)控患者的病情指標變化，自動觸發(fā)隨訪任務，并通過短信、APP推送等方式提醒醫(yī)護人員隨訪。同時DeepSeek還能自動收集隨訪信息，并對隨訪結果進行分析和總結，為醫(yī)護人員提供詳細隨訪報告，幫助其及時了解患者的健康狀況變化，并調整健康管理方案。

2.2" 臨床支持

2.2.1" 輔助診斷" 通過整合患者的多方數(shù)據(jù)，包括檢驗結果及既往病史等，平臺可通過深度學習模型為醫(yī)生提供輔助診斷建議。對一些復雜的病例，DeepSeek可提供基于海量醫(yī)學文獻、指南和臨床案例等資料，為醫(yī)生的診斷決策提供相關參考案例和最可能的診斷建議，幫助醫(yī)生提高效率^[5]。通過這種智能化輔助，醫(yī)生能更加高效地進行診斷決策，提高臨床診療水平，降低醫(yī)療錯誤率。如在肺炎診斷中，系統(tǒng)結合胸部CT影像（識別磨玻璃影、實變灶）與血常規(guī)報告，提供鑒別診斷建議。

2.2.2" 智能影像分析" CT、MRI和B超等醫(yī)學影像數(shù)據(jù)可為醫(yī)生提供重要的診斷線索，但處理這些數(shù)據(jù)需耗費大量時間。DeepSeek通過深度學習算法，可快速、精準地分析影像數(shù)據(jù)，自動識別異常區(qū)域，助力醫(yī)生早期干預，提高治愈率。DeepSeek還具備影像特征提取與量化功能，為醫(yī)生提供準確的影像數(shù)據(jù)，輔助診斷和病情評估；并自動生成影像診斷建議^[6]。如針對肺部CT檢測中發(fā)現(xiàn)的結節(jié)，系統(tǒng)自動測算結節(jié)大小、密度及邊緣特征，結合患者病史與腫瘤標志物水平，提示“早期肺癌高風險，建議穿刺活檢或3個月隨訪”。

2.2.3" 病歷生成與質控" 在病歷生成與質控方面，DeepSeek可根據(jù)醫(yī)生與患者的問診記錄、檢查結果等信息，自動生成結構化的電子病歷，有效提高病歷的書寫效率和準確性。此外，DeepSeek通過與病歷質控系統(tǒng)充分融合，可對病歷內容進行全自動審查，識別邏輯矛盾、術語錯誤、關鍵信息遺漏等問題，并實時反饋修改建議。如當醫(yī)生記錄“患者否認藥物過敏史”但同時記錄“青霉素過敏”時，系統(tǒng)即時提醒矛盾。

2.2.4" 合理用藥支持" 在臨床診療中，DeepSeek通過與合理用藥系統(tǒng)深度結合，可實時攔截不合理處方（如腎功能不全患者的萬古霉素劑量錯誤）；針對多科室聯(lián)合用藥場景，可通過多智能體協(xié)商機制生成兼顧療效與安全性的方案。在藥事管理方面，替代傳統(tǒng)人工抽樣，實現(xiàn)100%處方自動點評，識別超說明書用藥、抗菌藥物濫用等問題^[7]。

2.3 "醫(yī)院運營管理

2.3.1" 動態(tài)優(yōu)化資源配置" 在醫(yī)療資源優(yōu)化方面，DeepSeek可幫助醫(yī)院進行智能排班和資源調度。通過分析歷史就診數(shù)據(jù)和患者預約情況，DeepSeek可預測門診量和手術等需求，醫(yī)院再對排班方案進行預測性分析和優(yōu)化，確保醫(yī)院在各個時段都擁有充足的醫(yī)療人員，有效預防排班沖突和資源浪費。同時，基于歷史消耗和疾病趨勢預測耗材需求，實時監(jiān)控庫存，動態(tài)調整采購計劃，實現(xiàn)物資的精準采購和庫存管理，降低醫(yī)院的運營成本^[8]。

2.3.2" 智慧辦公系統(tǒng)" DeepSeek智慧辦公系統(tǒng)實現(xiàn)醫(yī)院辦公流程的自動化和智能化。通過自然語言處理技術，系統(tǒng)可理解用戶的指令，自動完成公文起草（如會議紀要、請示報告）、流程自動審批（如采購申請、人事調動）。如采購流程中，系統(tǒng)根據(jù)預算與庫存情況自動生成采購申請并流轉至審批人，縮短審批周期。同時還支持多部門之間的信息共享和協(xié)同辦公，打破信息孤島，促進醫(yī)院內部的溝通與協(xié)作。如當醫(yī)生申請設備維修時，只需通過語音或文字發(fā)出系統(tǒng)請求，系統(tǒng)即自動將申請信息發(fā)送給相關部門，并跟蹤維修進度，及時反饋給醫(yī)生^[9]。

2.3.3" 醫(yī)療質量監(jiān)控" DeepSeek能實時監(jiān)控醫(yī)療過程的各個環(huán)節(jié)，如醫(yī)生診斷、藥品使用等，及時發(fā)現(xiàn)并糾正不規(guī)范行為；同時通過分析醫(yī)療數(shù)據(jù)，預測可能出現(xiàn)的醫(yī)療差錯，如藥物過敏、手術失誤等，并提前發(fā)出預警，提醒醫(yī)生采取預防措施。此外，DeepSeek還對醫(yī)院的醫(yī)療質量進行綜合評估，涵蓋醫(yī)療技術水平、服務質量及患者滿意度等，為醫(yī)院的管理和改進提供數(shù)據(jù)支持和決策依據(jù)。

2.4" 科研支持

DeepSeek可構建醫(yī)學領域的知識圖譜，幫助科研人員更高效地獲取相關領域的知識。平臺通過自動化收集和整理醫(yī)學研究成果、臨床指南、藥物信息等內容，形成結構化的醫(yī)學知識庫。科研人員可通過知識圖譜快速檢索到所需的文獻和數(shù)據(jù)；同時DeepSeek還可根據(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，確保他們及時獲取到領域內的前沿信息。這種智能文獻推薦服務可極大提升科研人員的信息獲取效率，助力醫(yī)學研究的快速發(fā)展。

3 "DeepSeek在醫(yī)院智慧化建設中的挑戰(zhàn)

3.1 "技術落地難度大

醫(yī)療數(shù)據(jù)通常來自不同來源，且存在格式不統(tǒng)一的問題。如病歷、影像、基因組數(shù)據(jù)等各類數(shù)據(jù)，往往采用不同的標準，如何實現(xiàn)跨數(shù)據(jù)源的語義對齊和標準化，是數(shù)據(jù)治理中的一大難題。醫(yī)療大模型的訓練需要大量高質量的標注數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)往往因標準不統(tǒng)一而無法直接應用。有大量的臨床數(shù)據(jù)為非結構化自由錄入文書，如患者的手術記錄、診斷報告等蘊藏著大量有價值的信息^[10]。然而，自由文本信息往往具有多模態(tài)、多源的特點，目前DeepSeek在多模態(tài)數(shù)據(jù)融合方面的技術還不夠成熟，難以充分挖掘不同模態(tài)數(shù)據(jù)之間的關聯(lián)和互補信息^[11]。

醫(yī)院現(xiàn)有的信息系統(tǒng)通常來自不同的供應商，系統(tǒng)之間的兼容性和集成性較差，將DeepSeek與醫(yī)院現(xiàn)有的信息系統(tǒng)進行集成，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通和共享，是一個極具挑戰(zhàn)性的技術難題。

3.2" 復合型人才短缺

DeepSeek在醫(yī)院智慧化建設中的應用，需要既懂醫(yī)學專業(yè)知識，又熟悉人工智能的復合型人才。這類人才不僅掌握醫(yī)學、臨床醫(yī)學等專業(yè)知識，還需具備算法設計、數(shù)據(jù)分析等技能，能夠將人工智能技術應用于醫(yī)療領域，解決實際問題。然而，目前中國在智能醫(yī)學領域的人才培養(yǎng)尚處于起步階段，相關的教育體系和培養(yǎng)模式還不夠完善，導致復合型人才的數(shù)量相對較少。

3.3" 責任歸屬與倫理爭議

當DeepSeek參與醫(yī)療決策過程時，責任歸屬問題將變得復雜。DeepSeek是基于算法和模型進行分析和預測的，其決策過程缺乏透明度和可解釋性，一旦出現(xiàn)誤診或治療失誤，很難確定責任主體是醫(yī)生、DeepSeek開發(fā)者還是醫(yī)院^[12]。DeepSeek應用于醫(yī)療領域還涉及一系列倫理道德問題。如臨床樣本缺乏代表性和人為無意識偏見使得醫(yī)療健康數(shù)據(jù)隱含偏見，在智慧醫(yī)療系統(tǒng)開發(fā)中難以避免^[13]。

3.4" 數(shù)據(jù)安全與隱私保護

醫(yī)療數(shù)據(jù)是構建大模型的核心資源，通常包含患者的敏感信息，如病史、診斷結果和治療方案等，但數(shù)據(jù)治理中的復雜性和挑戰(zhàn)不可忽視。醫(yī)療數(shù)據(jù)的敏感性要求必須進行嚴格的隱私保護。如何在數(shù)據(jù)使用的同時保護患者的個人隱私是一個長期存在的問題。傳統(tǒng)的匿名化方法雖能降低數(shù)據(jù)泄露的風險，但往往導致數(shù)據(jù)的部分喪失。另外，隨著數(shù)據(jù)量的持續(xù)增加，如何在保證數(shù)據(jù)安全的前提下實現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲、傳輸和處理，也是當前面臨的一項重要挑戰(zhàn)。

3.5" 醫(yī)院投入成本高

DeepSeek在醫(yī)院的應用需要大量資金與人力投入。首先，大模型的龐大訓練任務使得傳統(tǒng)的CPU服務器難以勝任，必須借助由大量CPU服務器組成的算力集群提供足夠的算力，這無疑意味著巨大的投入成本^[14]。其次，醫(yī)療大語言模型需要被大量醫(yī)學書籍、臨床診療指南、醫(yī)學論文等專業(yè)知識及臨床實際的患者病歷信息數(shù)據(jù)所“投喂”，且醫(yī)院對DeepSeek輸出信息的精準度要求極高，在對其進行大量數(shù)據(jù)訓練及深度學習過程中，需要專業(yè)的醫(yī)護人員不斷測試隨機抽取的醫(yī)學問題，這便要求醫(yī)院抽調各科室具備執(zhí)醫(yī)資格的醫(yī)生參與其中。此外，醫(yī)學知識處于不斷更新和發(fā)展的狀態(tài)，新疾病、治療方法和研究成果不斷涌現(xiàn)，DeepSeek需要持續(xù)優(yōu)化和更新其知識體系適應醫(yī)學領域的快速發(fā)展，然而目前知識更新仍主要依賴于人工更新訓練數(shù)據(jù)和模型，對中小型醫(yī)院而言，高昂的成本可能成為其智慧化轉型的主要障礙^[15]。

4" 對策與建議

4.1" 持續(xù)優(yōu)化技術性能

針對醫(yī)療數(shù)據(jù)質量問題，國家在頂層設計方面充分考慮生成式人工智能應用于醫(yī)學領域等新技術發(fā)展，建立統(tǒng)一數(shù)據(jù)標準，加強質量管理和安全保障。在算法優(yōu)化方面，研究人員應致力改進深度學習算法，提高模型的訓練效率和準確性。通過引入更先進的優(yōu)化器、調整網(wǎng)絡結構和參數(shù)設置等，使DeepSeek能更有效地學習醫(yī)療數(shù)據(jù)中的特征和規(guī)律^[16]同時研發(fā)實時學習和知識更新機制，在滿足醫(yī)學知識快速更新需求的同時減少人力負擔。

進一步優(yōu)化多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術，增強DeepSeek對復雜醫(yī)療數(shù)據(jù)的處理能力。開發(fā)新的融合算法，可更好地整合文本、圖像、音頻等多種模態(tài)的醫(yī)療數(shù)據(jù)，挖掘不同模態(tài)數(shù)據(jù)間的潛在關聯(lián)，實現(xiàn)更全面、準確的醫(yī)療信息分析。在醫(yī)學影像診斷中，將影像數(shù)據(jù)與患者的病歷文本信息進行深度融合分析，提高疾病診斷的準確性和全面性。

在技術整合方面，政府和行業(yè)協(xié)會應制定統(tǒng)一的接口規(guī)范，促進醫(yī)院信息系統(tǒng)與DeepSeek的有效集成。醫(yī)院在進行信息系統(tǒng)建設和升級時，應遵循相關標準，為DeepSeek的接入創(chuàng)造條件。

4.2" 培養(yǎng)和引進復合型人才

相關教育部門應不斷完善復合型人才培養(yǎng)體系，推動高校教育改革，加強智能醫(yī)學專業(yè)的建設，優(yōu)化課程設置，增加實踐教學環(huán)節(jié)，培養(yǎng)既懂醫(yī)學又懂人工智能技術的復合型人才。此外，醫(yī)院應加強與其他單位的人才交流與合作，學習先進的技術和經(jīng)驗。同時，制定優(yōu)惠政策，吸引優(yōu)秀的復合型人才加入，充實醫(yī)院的技術團隊。

4.3" 明確責任歸屬與倫理準則

算法誤判的責任認定不僅關系到個案的妥善處理，還影響智慧醫(yī)療的規(guī)范發(fā)展。需建立清晰的責任機制，明確醫(yī)生在何種情況下應承擔責任，算法開發(fā)者或醫(yī)療機構何種情況下應承擔相應責任。

DeepSeek賦能醫(yī)院智慧化建設，亟需引入算法公平的倫理觀念；同時制定完善的倫理準則，加強對DeepSeek等人工智能技術在醫(yī)療領域應用的監(jiān)管，確保其研發(fā)、使用符合倫理規(guī)范和安全標準。

4.4" 加強數(shù)據(jù)安全與隱私保護

醫(yī)院應對醫(yī)療數(shù)據(jù)全生命周期加密保護。開發(fā)更加精細化的脫敏算法，在保證隱私保護的同時最大限度保留數(shù)據(jù)的有效性；在運輸過程中使用SSL/TLS等協(xié)議，確保數(shù)據(jù)不被竊取或篡改。此外，建立嚴格的訪問控制措施，確保只有授權人員能訪問敏感數(shù)據(jù)。與此同時，政府出臺相關法律法規(guī)，明確醫(yī)療數(shù)據(jù)安全和隱私保護的標準和要求，對數(shù)據(jù)泄露等違法行為制定嚴厲的處罰措施^[17]。

4.5" 推動生成式人工智能技術研發(fā)與應用

為促進DeepSeek在醫(yī)院智慧化建設中的應用，多方協(xié)作勢在必行。政府應高度重視并設立專項科研基金，鼓勵高校、科研機構與企業(yè)聯(lián)合探索如何優(yōu)化DeepSeek算法和模型結構，提高其在醫(yī)療場景中的性能和適應性。企業(yè)也應加大自身的研發(fā)投入，深入了解醫(yī)療場景的特殊性，開發(fā)出更符合醫(yī)療實際的產(chǎn)品和解決方案。最后，醫(yī)院需加強對醫(yī)護人員的教育，使其深入了解DeepSeek在醫(yī)療服務中的作用和價值，提高他們的使用積極性。

5" 結語

DeepSeek與醫(yī)療場景的深度融合，重塑醫(yī)務人員的工作模式，讓醫(yī)療服務變得更加高效。然而，這一新型技術在應用過程中也需要考慮數(shù)據(jù)安全、倫理爭議等方面的挑戰(zhàn)，確保技術的可持續(xù)發(fā)展與安全應用。未來，DeepSeek有望在醫(yī)療領域發(fā)揮更大的作用。通過與大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)及區(qū)塊鏈等技術的深度融合，確保醫(yī)療數(shù)據(jù)的安全性、可追溯性和準確性，推動醫(yī)療行業(yè)向智能化、精準化、個性化方向發(fā)展。

利益沖突：所有作者均聲明不存在利益沖突。

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（收稿日期：2025–03–15）

（修回日期：2025–06–18）

通信作者：陳飛鳳，電子信箱：864324160@qq.com