精準醫療目標下DeepSeek大語言模型賦能智能病案服務的實現

摘 要：由于不同醫生的書寫習慣不同，導致病案內容格式不統一，難以進行結構化處理和數據分析。因此，本文提出精準醫療目標下DeepSeek大語言模型賦能智能病案服務的實現，分析運行系統所需的硬件設施，并從電子病歷的自動生成、門診的應用和病案質控三個方向展開詳細說明，利用DeepSeek大語言模型優化病案服務流程，增加病案自動生成、輔助判斷等功能，旨在通過人工智能技術提高病案管理部門的管理水平和服務質量，為實現精準醫療目標貢獻力量。

關鍵詞：精準醫療目標；DeepSeek大語言模型；智能病案服務

智能病案服務系統可以實現跨機構、跨區域的病案數據共享，方便醫生快速了解患者的既往病史和治療情況，促進分級診療的落實[1]。DeepSeek大語言模型能夠憑借其強大的自然語言處理能力，顯著提升智能病案服務系統的智能化水平[2]。由于目前病案服務系統功能較為單一，僅限于基本的病案存儲和查詢，缺乏數據統計、分析等功能。因此，本文提出精準醫療目標下DeepSeek大語言模型賦能智能病案服務的實現。智能病案服務系統充分利用DeepSeek大語言模型，將其與傳統病案服務系統融合，重構門診流程自動化，以及對病案質控進行自動化升級，有效促進各醫療系統之間的數據交流，將醫療資源最大化利用。

1 基于DeepSeek大語言模型設計智能病案服務系統硬件

智能病案服務系統對提升醫院的服務質量和效率有著重要的作用，不僅推動了醫療信息化的發展，還為智能醫療的建設奠定了堅實基礎[3]。為支撐DeepSeek大語言模型及相關智能算法的正常運行，需要具備大量的計算能力。因此，該系統選用英特爾至強可擴展處理器系列，并搭配NVIDIA A100、H100等專業計算卡，提升深度學習模型的訓練和推理速度。隨著醫療技術的不斷進步和患者數量的不斷增加，對病案數據存儲設備的要求也越來越高[4]。由于醫院每天會產生大量的核磁、CT、超聲等設備的醫學影像數據。因此，需要大容量的存儲設備。該系統融合RAID系統，虛擬系列存儲服務器，為系統的長期存儲提供高可靠性和可擴展性的存儲解決方案，圖1為RAID系統之間的發展邏輯圖。在網絡設備的選擇上，選用華為系列交換機，并選用華為系列路由器，實現不同網絡區域之間的通信和數據路由。

2 基于DeepSeek大語言模型設計智能病案服務系統軟件

2.1 電子病歷自動化生成

2.1.1門診病歷。門診病歷是記錄患者就診過程的重要記錄，其中患者對自身主要癥狀和不適的描述不僅是門診病歷的關鍵部分，還是醫生進行診斷的重要依據。由于大部分患者難以用專業的醫學術語描述自身癥狀。因此，智能病案服務系統利用DeepSeek大語言模型中的自然語言處理技術，協助生成這部分內容，從患者的自然語言描述中提取出關鍵信息，總結成專業、簡潔的主訴內容。當患者表示“最近一個禮拜老是咳嗽，還有點發燒”時，系統能夠將其整理為“患者一周來反復咳嗽，伴發熱”，這樣的主訴內容不僅簡潔明了，且符合醫學規范。該系統還可以在患者提供的信息和已確診的疾病基礎上，智能推斷并補充可能的癥狀和病史細節，為醫生提供進一步的詢問和檢查建議。對于與病歷生成相關的數據內容和格式，該系統通過與安徽醫科大學第一附屬醫院HIS、RISPACS等信息系統的深度融合，對數據的需求和處理方式進行優化，從掛號系統中獲取的患者基本信息，自動讀取并填充到病歷模板的相應位置，實現了結構化病歷的自動化生成。

2.1.2住院病歷。在住院病歷智能化生成方面，智能病案服務系統基于DeepSeek大語言模型，在住院初期，協助醫生結合醫學知識進行鑒別，從而形成更為全面和精準的入院初步診斷。在此基礎上，該系統還能夠結合患者的診斷信息，利用深度學習模型進行編碼的智能推薦和驗證，自動進行符合ICD-10標準的診斷編碼映射。不僅保證了編碼的準確性和規范性，還能為后續的醫療統計、臨床研究提供可靠的數據支持。在病程記錄方面，該系統利用DeepSeek大語言模型中的語言識別和理解能力，根據醫生的口述，自動生成結構化且符合臨床規范的病情變化記錄。同時，該系統根據患者的實時病情數據，進行多維度、動態的數據分析和挖掘，結合其強大的醫學知識庫，模擬醫生的診斷思路，對患者當前的病情進行全面評估，并對可能的病情轉歸進行預測。對于一位重癥的肺炎患者，系統根據患者的氧合指數、炎癥指標等變化，預測其發展成急性呼吸窘迫綜合征的風險，并基于循證醫學依據，提供給醫生個性化的治療方案調整建議，如調整抗生素使用策略、啟動呼吸支持措施等，有效提升醫療服務的質量和效率，大力推動精準醫療的發展。

2.2 門診流程自動化重構

2.2.1預問診。傳統的門診預問診流程往往依賴于患者與護士之間的口頭溝通，存在效率低下和信息不準確的問題[5]。基于DeepSeek大語言模型設計的智能病案服務系統在這一流程中的應用，為預問診流程帶來創新性的變革。該系統能夠根據患者通過語音或文字描述的自身癥狀，憑借DeepSeek大語言模型強大的理解能力，準確識別出患者的主訴，迅速進行信息比對和分析，初步判斷可能患有的疾病范圍，向患者推薦合適的科室和醫生，實現精準高效的智能導診。在預問診階段，患者提供的信息可以通過DeepSeek大語言模型進行結構化處理，自動錄入電子病歷系統，大大減少了醫生手動錄入的工作量，使其能夠將精力投入到診斷和治療中。不僅提高了接診效率，還為后續的數據分析和利用提供有價值的參考。在此基礎上，該系統還可以根據患者的預問診信息，結合醫學知識庫，對患者進行初步的風險評估，識別出高危患者，并向醫生發出提示，建議其重點關注，從而提升醫療服務質量。

2.2.2決策支持。門診決策能夠輔助醫生進行更準確、高效的診斷和治療，為患者后續的醫療提供有效的指導。醫生在接診過程中，需要快速回顧患者的既往病史、檢查報告等海量信息。該系統利用DeepSeek大語言模型可以快速提取病例中的關鍵信息，并以簡潔的方式呈現給醫生，幫助醫生快速把握患者的病情，提高接診效率。由于該系統連接龐大的醫學知識庫，為醫生提供可能的診斷建議以及相應的依據和參考。這些建議能夠輔助醫生作出更為精準的診斷和決策，避免了因信息不全或經驗不足導致的誤診。本系統還可以對醫生開具的醫囑進行智能審核，識別潛在藥物互相作用、劑量錯誤等問題，并及時向醫生發出提示。這種智能審核機制，減少了因用藥不當而導致的醫療副作用，從而保障患者的用藥安全。

2.3 病案質控自動化升級

2.3.1影像報告質控。病案作為醫療記錄的核心載體，其質量直接反映醫院的治療水平和管理的精細化程度。該系統在影像報告質控方面，利用DeepSeek大語言模型中的預訓練語言模型，深度學習安徽醫科大學第一附屬醫院統一的病案報告格式規范，包括標題格式、段落排版、字體字號等精細化要求。當病案報告錄入系統時，自動觸發格式掃描機制。當系統發現病例中的主訴未按照“癥狀+持續時間”的規范進行表述時，或識別到報告中的數據單位前后不一致，系統則會及時記錄并反饋給錄入人員，要求其改正。這種嚴格的格式把控，能夠確保所有病案報告格式統一、規范，有效提升病案管理的同質化水平，為醫院的信息化管理奠定了堅實基礎。對于內容完整性的審核，該系統則充分利用DeepSeek大語言模型中所構建的海量醫學知識庫，清晰界定各類疾病病案所包含的核心要素。一位肺炎患者的病案，其中應該包含患者的主要癥狀、體格檢查、實驗室檢查和影像學結果以及治療方案等內容。當病案錄入系統后，模型將自動比對這些關鍵內容，一旦發現缺失立即觸發預警機制，提醒醫生及時補充關鍵信息。這種智能化的內容規范審核機制，保證病案內容的完整性，醫生可以更加便捷地獲取完整、準確的病案信息，從而作出更加精準的診斷和治療方案，有效避免了因信息缺失而導致的誤診、漏診等醫療風險，大大促進醫療信息化水平的提高。

2.3.2邏輯矛盾識別。邏輯矛盾識別是病案質控的重要組成部分，該系統利用DeepSeek大語言模型中的自然語言處理、醫學知識圖譜、邏輯推理等技術準確識別出各種類型的時間、診斷、治療等多方面的邏輯矛盾。對于時間邏輯矛盾識別，該系統通過比對病案記錄中的時間節點，識別出病案記錄中的時間存在順序錯誤。當病案記錄中出現手術日期早于住院日期的情況，系統則會迅速作出反應，自動在對應的病歷節點進行清晰標注。同時，依據SNOMED CT及ICD編碼體系，準確生成矛盾的類型和具體描述，為后續處理提供明確依據。并通過用戶界面的可視化提示功能，輔助臨床醫生快速定位問題所在，及時對病案進行核實和修正，確保病案的準確性。該系統在診斷邏輯矛盾識別上，深度應用DeepSeek大語言模型中的邏輯推理功能，結合臨床決策支持系統及預先定義的醫學知識庫進行嚴謹推理。圖2為臨床決策支持系統的工作邏輯。

當遇到多個診斷之間不相符的情況時，系統能夠敏銳地察覺并發出警報。如患者的診斷中同時出現了“懷孕”和“子宮切除術”的診斷編碼，系統則立即觸發進行矛盾標注機制，自動生成解釋說明和修改建議，提示醫生進行核實和修正。該系統在工作過程中，會自動記錄所有檢測到的矛盾及解決情況，形成完整的質控日志。這些數據不僅為后續的分析提供豐富的素材，還為病案質控的持續改進提供數據支持。這種深度推理能力，有效避免了因診斷錯誤而導致的醫療事故，為臨床醫生提供了可靠的決策支持，大大提高了病案的質控效率。

3 智能病案服務系統的實驗設計和結果分析

3.1 實驗設計

為驗證該系統在使用中的實際效果，在使用前對其進行了測試。為實驗配備了Windows11操作系統、Firefox瀏覽器等測試工具，以及選用戴爾PowerEdge R740機架式服務器進行測試。

3.2 結果分析

該實驗準備了10000份不同病史、檢查報告、治療方案等內容的模擬電子病案，其中包括500份邏輯矛盾病案數據，該實驗從系統的響應時間、吞吐量、錯誤率三個方面進行檢驗。對于系統的響應時間，實驗人員在智能病案服務系統中設定自動計時功能，精準記錄各個節點的響應時間，并自動統計處理的病案數量。對于錯誤率的檢驗，實驗人員在實驗過程中隨機抽取一定比例的案例，人工檢查是否存在誤判。并在測試完成后，對收集到的數據進行清洗，計算該系統在不同并發量狀態下響應時間、吞吐量和錯誤率的平均值。實驗結果數據顯示，該系統在最大并發用戶數量的狀態下平均響應時間仍≤0.5s，在性能方面表現出了良好的穩定性和可靠性，能夠有效應對一定并發用戶數量的訪問需求。基于底層架構的優化和DeepSeek大語言模型的高效處理能力，確保系統在高負荷情況下仍能保持流暢運行。另外，在邏輯矛盾的專項測試中，該系統識別出480份存在邏輯矛盾的病案，其中正確識別的高達473份，結果充分說明了該系統在邏輯矛盾識別方面具有較高的準確率和召回率，能夠有效識別病案中的邏輯矛盾，滿足智能病案服務系統的運行需求。

4 結語

采用DeepSeek大語言模型設計智能病案服務系統，能夠自動處理大量病案文本，并從中提取、分類、總結各類信息，減少人工處理的時間和精力。本文利用該技術對病案系統中的生成、應用和質控進行智能化改造，對病歷中醫學術語、書寫格式進行統一處理，并增強了臨床決策支持。隨著大語言模型技術在醫療領域的廣泛應用，醫護工作者應在實踐中不斷地學習和適應，更好地服務于患者，推動醫療事業的進步。

參考文獻

[1]閭海榮，江瑞，張學工，等.DeepSeek與醫學大語言模型：技術創新與醫療服務模式重構[J].醫學信息學雜志，2025（2）.

[2]林珊.自動化病案管理系統在提高醫療質量和效率方面的作用[J].大眾標準化，2025（1）.

[3]楊玉清，景榮，周紅霞，等.基于智能病案歸檔系統的醫療過程無紙化辦公平臺建設[J].中國醫療設備，2025（1）.

[4]康周，谷成勝，馬崇淇.智能病案首頁質控系統的應用效果評價[J].中國衛生信息管理雜志，2024，21（5）：758-763.

[5]呂力軍，張然，佟朝霞，等.人工智能病案質控系統對病案質量和質控效率的影響[J].中國病案，2024，25（5）：8-11.

作者簡介：殷冠甫（1983.1—），大學學歷，安徽醫科大學第一附屬醫院館員，主要從事檔案管理研究。