跑步入场，AI看病不远了？

​山东商报·速豹新闻网记者 于娜

近期，DeepSeek这一国产AI大模型在医疗领域动作频频，其引发的AI医疗浪潮涌向医院，一场医疗行业的智能化变革正在悄然展开。山东积极探索，试点DeepSeek等医疗大模型的本地化部署和深度应用，目前已有多家医院宣布完成DeepSeek本地化部署。可以说，DeepSeek正以惊人的速度融入医疗场景，为医疗行业带来新的机遇与挑战。

融入AI，推动政务服务智能化转型

如今，人工智能早已不是高不可攀的“黑科技”，而是实实在在融入生活的“超级助手”，在各个领域发挥作用。2月18日，山东省卫生健康委成功完成国产人工智能大模型DeepSeek本地化部署，并推动其与山东省全民健康信息平台实现深度融合。

据了解，全新上线的指标问答交互功能，以智能对话形式精准响应各类业务指标查询需求，同时，平台还增添了明细数据一键导出功能，操作简单便捷，极大缩短了数据整理周期。这两项功能不仅为业务人员快速掌握业务指标动态搭建了便捷通道，更凭借及时、准确的数据支撑，显著提升了业务决策的科学性与精准性。

此次省全民健康信息平台集成DeepSeek后，深度钻研检索增强生成（RAG）。该技术通过引用外部信息，实现知识的即时更新，使得生成的答案或内容不仅具备较强的可解释性，还拥有出色的定制能力，并基于此达成实时类指标的在线交互式问答功能。

“省全民健康信息平台采用本地部署的方式，确保数据完全存储于用户自有服务器，避免敏感信息外流至第三方平台，从源头保障数据主权和隐私合规性。”山东健康医疗大数据管理中心数据信息管理部部长姜伟介绍，“通过内网隔离与私有化安全策略，能有效防御外部网络攻击，并结合加密传输、存储及严格的访问权限控制，降低内部泄露风险。”同时，支持定制化安全更新与漏洞修复机制，可快速响应潜在威胁，确保系统持续符合相关安全标准。

据了解，山东省卫生健康委将持续深耕人工智能大模型的应用，充分运用多模态学习等前沿方法，通过数据标注、特征工程、数据无量纲化处理等专业数据处理技术，构建同时处理多种类型数据，探索更多“人工智能+”政务服务、便民惠民应用场景。

AI当“向导”，精准匹配就诊科室、医生

2月以来，山东多地医院也掀起了“拥抱”DeepSeek的热潮。2月16日，山东省精神卫生中心正式推出“文东49 DeepPsy”智能体，率先部署全面接入DeepSeek。紧接着，2月19日，DeepSeek在青岛妇女儿童医院正式发布，医院将现有智慧服务体系接入，并开发完成“灵童”智慧导诊系统。随后，山东大学齐鲁医院、山东大学附属儿童医院、山东第一医科大学第二附属医院、青岛大学附属医院等完成了DeepSeek-R1:671B大模型的本地化部署，并进行了个性化设计，开启医院管理和医疗服务的智能化探索。

选择性别、年龄，选择肩背部，具体选择右肩背部疼痛，发出指令，不到一秒钟，健康导诊助手小觅再次发出询问：“是否还有其他症状？”选择活动受限、手指麻木，很快，导诊助手推荐了骨外科同时显示了部分可预约医生……只需点选几个项目，就能快速完成科室推荐和医生预约，这是山东大学齐鲁医院近期推出的“健康小助手”智能体，实现了从就医咨询到流程引导的全程AI陪伴式服务。患者在就诊前，可通过“健康小助手”咨询就诊流程、检查注意事项、住院流程等常见问题，快速获取精准、个性化的医疗信息，减少不必要的等待时间。在就诊过程中，患者可以使用AI助手进行预约挂号、报告查询、费用查询等操作，无需人工介入。

据了解，山东大学齐鲁医院成功部署DeepSeek-R1:70B大模型，并将其创新应用于互联网医院，全面提升医疗服务智能化水平，不仅为患者提供了更优质、智能的就医体验，也为医院的运营管理带来了革命性升级。在医院管理和运营方面，齐鲁医院基于DeepSeek-R1模型，借助NL2SQL（自然语言转SQL）技术，实现了智能化运营管理。医院管理者可通过AI助手以对话方式查询医院运营数据，例如每日门诊量、住院率、科室收入、医疗资源利用率等关键指标，实时掌握医院运营状况。

AI技术的融入，让智能医疗陪诊服务更加个性化和人性化。近日，山东第一医科大学第二附属医院云陪诊服务平台及3D虚拟数字人成功并入DeepSeek-R1大模型，打造出了全新的虚拟护士“安好”服务模式，以高度拟真的虚拟形象和先进的交互技术，提供智能导诊、智能问答、智能问诊、智能解读等功能，重塑了医疗服务的智慧化体验。

赋能医疗，AI成医生助手

DeepSeek的落地应用，为医院和医生带来了切实的帮助。近日，青岛大学附属医院成功部署了基于DeepSeek-R1大模型，打造医院统一的人工智能应用开发与开放平台。在推出智慧管理帮手“青医爱问”的同时，还推出了临床智能助手Copilot。

病历是医疗工作的重要记录，其质量直接关系到医疗质量和患者安全。“Copilot与医院临床业务信息系统高度集成，它使用大模型技术在医疗文书书写过程中，实时监控医疗文书的书写内容，基于知识库实时分析患者电子病历信息，自动识别反馈内涵质量问题，辅助提高医疗文书质量。为病历质控员提供可视化智能监控辅助，监控医疗文书书写质量，自动识别反馈病历内涵问题，提高医疗文书的书写质量和质控效率。”该院信息管理部主任辛海燕介绍。据了解，目前诸如AI病历质控、AI检验检查结果历史分析、AI知识库应用等院内本地大模型相关应用正在不断完善中，未来该院将升级扩容现有AI算力集群，多维度重塑医院精细化管理服务新模式。

“在遇到疑难复杂病例时，我们往往需要手动查阅大量文献，现在有了AI助手把数据‘送’到我们手边，省了很多工夫。”某三甲医院医生表示。在影像诊断方面，AI技术体现出了出色的优势。省内率先引入DeepSeek大模型的青岛妇儿医院，当前正在推进多项AI辅助诊疗系统应用，为医护提供决策支持，助力提升工作效率和医疗质量。其中，正在试运行的AI影像辅助诊断系统，利用深度学习技术对CT、MRI、超声影像进行自动识别和分析，可快速标注异常区域，提高疾病早筛率，降低医生阅片负担，提升影像诊断效率和准确性，为患者的治疗争取了宝贵时间。

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挑战犹存

从“互联网+”到“AI+”探索

面向患者服务，AI赋能就医效率和诊疗水平；面向医院内部，AI大模型也在深入渗透医院管理、临床支持等各个环节，有效促进医院管理效能和医疗服务质量的双重提升。尽管DeepSeek在医疗领域展现出巨大潜力，但目前AI完全取代医生开药方和看病仍面临诸多挑战和限制。在复杂病情处理上，AI难以应对涉及多种疾病或罕见病的情况，因为医疗决策不仅需要依赖数据和指南，还需要结合患者的病史、生活习惯、心理状态等多维度信息，这正是医生的专业经验无法被替代的原因。

医患沟通也超越了AI，医生与患者的沟通不仅是信息交换，还涉及情感支持和信任建立，比如当患者面对疾病感到焦虑和恐惧时，医生的安慰和鼓励能给予患者心理上的支持，增强其战胜疾病的信心，而这是AI目前无法做到的。

不同的AI大模型带来不同的诊断结果，如何保证其诊断准确性，不给患者造成恐慌？接入外部大数据的平台，患者的隐私等信息如何保护？如果AI出错了，谁来负责？……这些问题，是AI深度融入医疗领域后需要关注和思考的问题。针对数据安全问题，目前，多数医院通过本地化部署来保证院内数据不离院，同时购置网络数据安全软硬件设备，引进相关技术人才，实时监测网络和数据安全情况。

DeepSeek落地医院是医疗行业智能化发展的重要一步，虽然面临诸多挑战，但也为医疗行业带来了新的发展机遇。未来，随着技术的不断进步和完善，AI与医疗的深度融合有望为患者提供更高效、更精准、更人性化的医疗服务，推动医疗行业迈向新的发展阶段。