01\前言
近期DeepSeek爆红，医院和医生都很关心DeepSeek的应用情况，同时也很好奇DeepSeek和已有的大模型有什么差别或者优势，以及DeepSeek的应用发展将对医院和医生带来哪些影响。
所以本文会针对以上这些写点文字，也梳理一下自己对这些方面的思考。
先声明一下，本人也不算专家，只是一位学习者（有点好学），若有写得不当之处，也请大家指正！
02
DeepSeek在医疗行业走红的原因
关于AI，ChatGPT出来其实都挺火的，但医疗行业整体感觉还是属于不温不火的状态，很多医院也在考察和试点，但基本都是想的多说的多，做的少。
为什么会这样，我想主要还是原来落地还比较难，落地效果也不佳！
那为什么DeepSeek一出来就爆火了，所有医院突然都觉得之前想做但做不了的，现在好像可以实现了，究其原因是什么？
我的理解，对比原有的国内外一些知名的通用大模型，DeepSeek有四个核心优势：
一、性能强大，比肩ChatGPT
根据相关评测，目前DeepSeek在性能方面可以比肩OpenAI-o1正式版本，在世界大模型排名Arena上，DeepSeek-R1的基准测试升至全类别大模型第三！
在DeepSeek出来之前，国内各种大模型虽然也在积极探索，不断创新，但在模型能力，创新能力等方面与国际领先水平仍存在一定的差距。
在DeepSeek出来之后，凭借其一系列的技术创新，比如MoE架构，多头潜在注意力机制（MLA）等（有机会下次再探讨），则彻底打破了这一局面，成为了全球大模型领域的有力竞争者，与国外顶尖产品共同站在了行业发展的前沿。
二、免费开源，激发创新活力
一款产品很强，但应用成本很高，推广起来也很难，“免费”与“开源”的特性，让DeepSeek迅速走红！
比如在医院，原来想本地化部署，往往需要额外支付一笔模型购买费用，但现在完全免费使用，只要你有能力安装即可！这对于很多预算有限的医疗机构而言，无疑是一大福音。
再者，就是开源。开源的好处是可以快速吸引大量的开发者和企业加入，构建起庞大的生态系统，从而加速了整个AI技术的普及。
而对于我们的医疗机构而言，开源则赋予了开发者与医院信息团队，根据自身的实际需求进行个性化定制的能力。
比如医生可以与信息中心人员或者相关企业合作，针对医院常见疾病种类、诊疗流程等，对DeepSeek进行优化调整，使其更贴合医院的日常工作流程。
三、低本地化（或私有化）部署难度与成本要求
关于本地化（或私有化）部署的成本，由于DeepSeek的创新机制，一方面对本地化部署安装的硬件要求降低了，同水平模型硬件投入只需原来的几分之一。
另一方面，DeepSeek还提供多个版本的选择，可以根据不同的需求，选择不同的版本，对于应用要求不是很高的场景可以选择轻量级的版本，从而降低本地化（或私有化）部署成本。
关于部署难度，现在网上有许多参考教程，按照教程的步骤，个人也完全可以在自己的PC设备上部署DeepSeek。
因此，DeepSeek极大地降低了本地化（或私有化）部署成本与难度要求。
看到这里，大家就能理解，虽然之前也有开源免费模型，可我们却没有那么关注，因为虽然免费，但又达不到其他几方面要求（除了这里说的本地化问题，还包括前面说的性能和后面说的国产化等问题）。
四、国产化优势，满足政策需求
在当前政策的背景下，“国产化”是一项重要议题，对于医疗机构更是如此！
DeepSeek作为国产AI产品，在这方面具有独特的先天优势。
结合前面讲的开源、本地化部署能力等，能使其更好地符合国内对于医疗机构信息安全、数据隐私保护的要求。
同时，国产化意味着更及时、更贴心的本地化技术支持与服务响应。当医院在使用过程中遇到问题时，国内的技术团队能够迅速介入，根据医院的实际情况提供有效的解决方案，保障医院AI应用的稳定运行。
这对于医疗行业的安全性、稳定性来说，都是至关重要的。
03
DeepSeek给医疗信息化带来的影响
基于以上几个特性，DeepSeek极大地降低AI应用的技术门槛与获取成本，从而促进了AI技术快速普及。
如下图所示：
而这些特性，也必将对医院信息化带来深刻影响。
最直接的影响就以下两方面：
一、本地化（或私有化）部署成为可能
前面说过，在DeepSeek出现之前，医疗行业若要本地化（或私有化）部署大模型，往往面临重重的阻碍。
其中一个就是本地化（或私有化）部署成本与技术难度问题。高昂的硬件成本、复杂的网络架构要求以及对专业运维团队的依赖，使得许多医疗机构望而却步。
而DeepSeek的诞生，由于其多样化的版本选择和对硬件相对较低的要求，让本地化部署成为可能。
大家可不要小看这一点了，鉴于中国医疗信息化一些特殊要求（医院信息系统内外网隔离、数据安全等问题），这一点对AI应用在医院现阶段推广普及非常重要。
二、个性化开发成为可能
医疗行业的需求具有高度的复杂性与多样性，不同医院的专科特色、患者群体、业务流程等都存在差异。
在DeepSeek之前，虽然也有AI应用在推广，但落地效果并不好，其原因还是没能与医院的场景、需求深度融合。说白了，没能真正解决医生和患者关心的问题。
DeepSeek的出现，彻底地改变了这一局面！开源的特性为医疗行业的个性化开发，打开了大门，使得医院能够根据自身的需求，打造专属的AI应用！
上至整个医院，下至科室与医生个人，都可以依托Deepseek快速构建个性化的应用，这在原来是不可想象的。
三、给医院信息化带来的影响
这“两个可能”，必将给整个医院信息化业务带来深刻的变化，其核心就是AI智慧医院成为现实。
最终AI在医院将无处不在，如同“水”和“电”一样，如影随形。
如下图所示：
为什么会这样，因为本地化（或私有化）部署，确保了数据的安全性和高效处理，为AI在医院中的大规模应用奠定了基础。
个性化开发，则让AI技术与医院各个业务场景深度地融合，共同打造多样化的服务场景，让AI“嵌入”看病、就诊、质控、管理等各个方面。
所以当前大家最直观的感受就是越来越多医院接入DeepSeek，短短一个月不到已经有上百家医院宣布接入了DeepSeek，这在原来是不敢想象的。
当然目前可能大家应用都还比较浅，随着时间的发展，最终AI必然与医院业务和流程深度融合，让“基于AI的智慧医院”成为现实。
04
DeepSeek对医院带来的影响
随着DeepSeek在医疗行业的普及，AI与医院业务场景的不断融合，最终也将对医院（包括医生）产生深刻的影响。
本人的判断，AI对医院的影响会远甚于互联网医院百倍（甚至千倍）......
道理很简单，“互联网+”改变的只是对患者的服务方式，但AI能够融入各个方面，包括医生看病、诊疗等各个临床业务。
或许再过十年，之前提的“智慧医院”、“智能医院”或许在某一刻将成为现实。
那时，AI医疗服务将变得无处不在，无论患者身处何地，都能享受到AI带来的更优质、更高效的医疗服务！
05
总结
DeepSeek凭借其强大的性能、免费开源的特性、较低的本地化（或私有化）部署成本以及国产化优势，在医疗行业迅速走红。
它的出现，改变了医院现有的AI技术应用的局面，降低了应用成本与门槛，为医院构建个性化应用提供了可能，将有力地推动医疗行业的创新发展。
对于医院信息中心与医生而言，DeepSeek不仅仅是一件强大的工具，更是一把开启医疗AI新时代的钥匙。
随着技术地不断进步与应用地深入拓展，相信以DeepSeek为代表的AI应用将在医疗领域发挥更大的作用，为提升医疗服务质量，改善患者就医体验做出不可估量的贡献！
作者：王雪峰 特扬网络创始人 HIT实践者
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