随着技术的不断完善，DeepSeek将成为智慧医疗的核心驱动力，推动医疗服务向更高效、精准和个性化的方向迈进。
（作者单位：深圳大学附属华南医院，深圳大学附属华南医院医学人工智能研究所 ）由DeepSeek大模型掀起的新一轮AI医疗应用浪潮正加速席卷医院。
据不完全统计，截至目前，国内已有超百家三级医院官宣完成DeepSeek本地化部署，涉及北京、上海、广东、江苏、浙江、等20余个省份，其中以知名大型三甲医院居多，包括北京大学第一医院、清华长庚医院、上海第六人民医院、郑州大学第一附属医院、深圳大学附属华南医院、北京中医药大学深圳医院、湖南省人民医院等。目前，DeepSeek正全方位渗入到各种医疗场景中，比如，临床决策支持、病历生成和质控、疾病科普、健康管理、科研辅助、医院管理等。通过本地化部署，DeepSeek 可以帮助医疗机构更好地管理患者数据，优化诊断决策、临床路径及个性化治疗方案。DeepSeek在临床领域能够显著提高诊疗效果，为患者提供精准的疾病预测和个性化治疗方案。同时，在科研领域上，DeepSeek优越的数据处理能力为疾病机制研究、药物研发的创新和精准医学的发展提供强大助力。除此之外，DeepSeek 还在医院运营管理中优化资源配置与工作流程，提高整体效率，为智慧医院的建设与发展提供有力支持。随着技术的不断完善，DeepSeek将成为智慧医疗的核心驱动力，推动医疗服务向更高效、精准和个性化的方向迈进，也将加速智慧医院的建设与发展。
率先完成DeepSeek本地化部署
深圳大学附属华南医院大力推进AI医院建设
2024年12月26日，DeepSeek 发布了其最新版本——DeepSeek V3，该版本进一步提升了模型的推理速度、准确性和跨领域适应能力。紧接着，在2025年1月20日，DeepSeek 发布了 R1 版本，该版本经过严格测评，凭借其在多项性能指标上的卓越表现，成功跻身全球最先进的大语言模型行列。在医疗领域中，DeepSeek 具有独特的优势和广泛的应用潜力。其强大的数据处理能力和定制化部署方案使得其能够根据医院和医疗机构的具体需求进行本地化部署，完全符合数据安全和隐私保护的严格要求。通过本地化部署，DeepSeek 可以帮助医疗机构更好地管理患者数据，优化诊断决策、临床路径及个性化治疗方案，同时降低因数据传输造成的安全风险。2025年2月14日，深圳大学附属华南医院率先完成多参数版本DeepSeek-R1大模型的全面落地与应用，通过32B、70B、671B三模协同架构，构建覆盖“临床-科研-运营管理”的全场景智算中枢，开发一体化智算服务平台，深入探索了DeepSeek在临床辅助决策、质控、慢病管理、远程诊疗、智慧护理等领域的广泛应用。实际上，在智慧医疗建设的征程中，深圳大学附属华南医院已率先探索并取得系列成果。深圳大学附属华南医院于2022年6月成立了国内首家医学数字孪生人实验室，成功实施了数字孪生医院建设，通过精准的虚拟仿真和实时数据监控，提升了医院的运营效率与资源配置水平，数字孪生人系统也为慢病管理、药物临床试验等提供宝贵的科研数据支撑。此外，深圳大学附属华南医院吴松教授团队提出了基于人工智能的“松散具身理论”（Songflex-Embodied Theory），这一理论以涌现思想为基础，旨在通过整合散乱的医疗数据、构建动态互联网络，模拟生物系统中群体智能的涌现过程，并实现可交互的具身智能，从而优化诊疗流程。通过多模态松散数据的深度融合与动态具身化交互，“松散具身理论”将为未来医学人工智能的发展提供了新的理论框架和技术路径。随着大模型技术的不断进步与广泛应用，医疗行业正迎来深刻的变革。作为一项基于深度学习和大数据分析的智能技术，DeepSeek的本地化部署将在临床、科研和运营管理等方面发挥重要作用。在临床应用上，DeepSeek可用于精准疾病预测与早期诊断、个性化治疗方案推荐、智能辅助诊断与决策支持等场景。
具体而言，DeepSeek可以通过分析患者的健康数据、病史记录和实验室检查等结果，实现精准的疾病预测和早期诊断。通过其深度学习算法，平台能够从患者的病历、体检结果等多维度数据中提取出潜在的健康风险信息。深圳大学附属华南医院本地部署的DeepSeek凭借其构建的专病知识库，可以识别出泌尿外科疾病、癌症等高风险疾病的早期症状，提前发出预警，从而帮助医生及时采取干预措施，提高疾病的早期治愈率。该功能在慢性病管理和老年疾病诊治中尤为重要，能够显著提高诊疗效率并降低误诊漏诊率。DeepSeek的另一大临床应用是根据患者的个体特征制定个性化的治疗方案。通过深度分析患者的历史病历、基因数据、过敏信息以及治疗反应等，平台能够为医生提供个性化的治疗建议。此外，DeepSeek还能够根据患者的治疗过程实时调整治疗方案，确保治疗效果的最大化。通过这一过程，大大提升患者的治疗成功率，降低不必要的治疗副作用。例如，在癌症治疗中，DeepSeek可以根据其构建的专病数据库以及患者的诊疗信息推荐最佳的药物方案或放疗、化疗的最佳组合方式，从而实现精准治疗。DeepSeek在医院本地部署后，还能够为医生提供智能化的诊断支持。通过整合患者的多方数据，包括检验结果以及历史病例等，平台可以通过深度学习模型为医生提供辅助诊断建议。对于一些复杂的病例，DeepSeek能够提供基于大数据的多维度分析，帮助医生做出更准确的判断。通过这种智能化辅助，医生能够更加高效地进行诊断决策，提高临床诊疗水平，降低医疗错误率。目前，知识数据库助手已在深圳大学附属华南医院多个临床科室进行应用，提供基于大数据分析的诊断建议，帮助医生识别和解决复杂病例。在科研应用方面，DeepSeek可用于药物研发与智能筛选、知识图谱构建与文献推荐、临床研究与数据分析等场景。具体来看，DeepSeek在药物研发过程中能够发挥关键作用，尤其是在药物筛选、药物作用机制解析以及新药发现等方面。例如，通过对大规模生物数据的分析，DeepSeek可以有效识别潜在的药物靶点，帮助研究人员发现新的药物候选分子。同时，基于大模型的深度学习能力，DeepSeek能够在数百万的分子数据中迅速筛选出具有生物活性的化合物，加速药物筛选过程。这种药物研发方式大大提高了研发效率，显著降低了药物研发的成本。DeepSeek能够构建医学领域的知识图谱，帮助科研人员更高效地获取相关领域的知识。平台通过自动化收集和整理医学研究成果、临床指南、药物信息等内容，形成结构化的医学知识库。科研人员可以通过知识图谱快速检索到所需的文献和数据，从而加速医学研究的进展。DeepSeek 还能够根据科研人员的研究方向和兴趣，智能推荐最新的研究成果和文献，确保他们及时获取到领域内的前沿信息。深圳大学附属华南医院的研究团队在进行泌尿外科疾病机制研究时，DeepSeek为团队推荐了相关的最新文献，帮助团队快速跟进领域内的前沿动态，加速研究进程。这种智能文献推荐系统大大提升了科研人员的信息获取效率，助力医学研究的快速发展。在临床试验中，DeepSeek通过对患者群体的深入分析，能够优化试验设计、加速招募过程，并提高临床数据的质量与可靠性。通过从海量的患者数据中筛选出合适的受试者，精准匹配符合试验条件的患者，避免传统筛选过程中的繁琐和时间浪费。同时，DeepSeek能够实时监控临床试验的进展，通过数据分析及时发现潜在的安全风险或疗效偏差，提前调整试验方案，确保试验结果的科学性和可靠性。通过这种智能化的试验管理方式，DeepSeek提高了临床试验的效率，大大降低了试验过程中的人为错误和资源浪费。在医院运营管理中，DeepSeek可用于智能化患者分流、实时监控与数据分析、医疗资源调度等场景。智能化患者分流是医院运营管理中的一个重要环节，尤其是在大型医院，患者数量庞大且科室繁多，如何合理分配患者流量是提升效率和减少拥堵的关键。DeepSeek 通过大数据分析和深度学习技术，可以帮助医院实现精准的患者分流。DeepSeek 通过分析患者的症状、历史病历以及健康数据，DeepSeek能自动为患者推荐合适的科室和专家。例如，患者在挂号时登录深圳大学附属华南医院平台，DeepSeek可以根据其输入的症状、体征和既往病史，智能匹配出最适合的诊疗科室，并为患者推荐最佳的就诊时间和医生。这种自动化分流减少了患者人工咨询的时间，并避免了因选择错误科室而浪费资源的情况。DeepSeek的强大数据处理能力使其能够对医院运营数据进行实时监控和分析。通过收集和整合医院的各类运营数据，包括患者流量、医生工作负荷、检查结果、治疗情况等，系统能够实时生成各类运营报表，帮助快速了解医院的运营状况。并且，通过对医院的财务数据、资源消耗情况等进行智能分析，还可以帮助医院管理层实现精细化的预算管理。医院的资源调度一直是运营管理中的难点，尤其是在医院设备、床位、医护人员等有限资源的情况下，如何高效合理地进行分配，是医院管理者面临的重要挑战。DeepSeek 可以通过大数据分析实时监控医院的各项资源使用情况，并根据患者需求和医院运营情况，动态优化资源的配置。例如，系统可以根据科室的排班、病床的占用情况、医生的空闲时间等因素，自动调整资源调度，确保资源的最大化利用。此外，DeepSeek 还能够通过历史数据预测某些医疗资源的需求趋势，提前进行准备，避免资源紧张导致的医疗服务中断。
DeepSeek本地化部署面临的风险与挑战
在智慧医疗的浪潮中，DeepSeek正以其强大的全场景智能化能力，为医院的各项工作带来变革，但也带来风险与挑战，比如，数据治理的复杂性、技术与基础设施的支持等方面问题。医疗数据是构建大模型的核心资源，但数据治理中的复杂性和挑战不可忽视。首先，医疗数据的敏感性要求必须进行严格的隐私保护。如何在数据使用的同时保护患者的个人隐私，是一个长期存在的问题。传统的匿名化方法虽然能够降低数据泄露的风险，但往往会导致数据的部分丧失，因此需要开发更加精细化的脱敏算法，在保证隐私保护的同时最大限度地保留数据的有效性。其次，医疗数据通常来自不同来源，并且存在格式不统一的问题。病历、影像、基因组数据等各类数据往往采用不同的标准，如何实现跨数据源的语义对齐和标准化，是数据治理中的一大难题。医疗大模型的训练需要大量高质量的标注数据，而这些数据往往由于标准不统一而无法直接应用。为了解决这一问题，医疗机构需要建立完善的数据治理体系，包括数据标准化、数据质量评估、数据审计追踪等环节，确保数据在全生命周期中的合规性和高质量。另外，随着数据量的持续增加，如何在保证数据安全的前提下实现大规模数据的存储、传输和处理，也是当前医疗大模型本地化部署面临的一项重要挑战。分布式存储、边缘计算等技术的应用可能为这一问题提供解决方案，但如何平衡数据处理效率与安全性，依然需要进一步研究和探索。随着大模型技术的逐步应用，技术支持的问题日益显现。虽然先进的医疗大模型可以大幅提升诊疗效率和准确性，但其部署和维护成本相对较高，这可能加剧医疗资源的地区和阶层差距。尤其是在一些经济较为落后的地区，缺乏必要的硬件基础设施、网络环境和专业技术人才，使得这些地区的医疗机构难以享受到医疗大模型技术带来的红利。其次，医疗大模型的技术适应性还面临着设备升级与技术更新速度过快的问题。许多基层医院往往因资金不足、设备陈旧而无法跟上技术更新的步伐，这使得他们无法获得最新的AI技术支持此外，医疗AI技术的复杂性也对医疗工作者提出了新的挑战。医院尤其是基层医院，可能面临工作人员对于新技术的接受度和培训滞后的问题。在很多地区，医疗人员对人工智能技术的了解有限，导致医疗AI的实际应用受到制约。深圳大学附属华南医院在实现DeepSeek技术部署时，面临着与其他医院类似的技术与基础设施挑战。然而，凭借其数字孪生医院、国际AI医院的建设经验和技术基础，深圳大学附属华南医院成功解决了许多技术适配和资源调配问题。例如，医院通过升级硬件基础设施，构建强大的算力平台和数据存储系统，确保了DeepSeek在临床和科研中的顺利运行。这些技术与基础设施的支持问题，不仅为深圳大学附属华南医院自身的智能医疗体系提供了重要保障，也为其他医院如何顺利实施大模型技术提供了宝贵的经验和参考。随着技术的不断完善、应用场景的拓展，以及医院数字化转型的深入，未来，DeepSeek 将成为推动智慧医院建设的核心力量。作者：吴毅剑，张永波，杨凯，雷崎方，吴松（通讯作者）
作者单位：深圳大学附属华南医院，深圳大学附属华南医院医学人工智能研究所 特别声明：智慧医疗网转载其他网站内容，出于传递更多信息而非盈利之目的，同时并不代表赞成其观点或证实其描述，内容仅供参考。版权归原作者所有，若有侵权，请联系我们删除。
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