（視覺中國供圖）

近年來，醫(yī)療大模型技術(shù)憑借強大的自然語言理解、推理能力及多模態(tài)處理性能，正逐步成為醫(yī)療行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的核心驅(qū)動力。其中，DeepSeek以其強大的性能和廣泛的應(yīng)用前景，為醫(yī)療行業(yè)的智能化升級帶來了新的機遇。在國家大力推動“AI+醫(yī)療”深度融合的宏觀背景下，江蘇積極探索，試點DeepSeek等醫(yī)療大模型的本地化部署和深度應(yīng)用。從“互聯(lián)網(wǎng)+”到“AI+”，數(shù)智升級，為“健康江蘇”建設(shè)注入了新活力。

能讀報告能給方案，“聰明”的AI醫(yī)生來了？

年后，國內(nèi)多家醫(yī)院“官宣”了AI醫(yī)生上崗，醫(yī)生看診有了“外掛”的最強大腦，引發(fā)社會熱議，記者了解到，江蘇不少醫(yī)院積極接入DeepSeek等大數(shù)據(jù)模型，具有不同功能的AI醫(yī)生已經(jīng)走進臨床科室，成為醫(yī)生的好幫手。

拿到檢驗報告單后，面對密密麻麻的數(shù)據(jù)一頭霧水；專業(yè)術(shù)語看不懂，異常指標(biāo)心慌慌；深夜拿到報告有異常，卻不是看診時間……這些煩惱現(xiàn)在可以由AI來幫忙解決。江蘇省人民醫(yī)院（南京醫(yī)科大學(xué)第一附屬醫(yī)院、江蘇省婦幼保健院）、南京市中醫(yī)院等醫(yī)院陸續(xù)推出“AI報告結(jié)果科普”功能，患者檢查檢驗報告出具后，無需等待醫(yī)生解讀，基于DeepSeek技術(shù)，AI助手可以自動識別并標(biāo)注檢查報告的異常指標(biāo)，用通俗易懂的語言解釋其臨床意義，并可以為患者推薦下一步的就診方向，包括是否需要進一步檢查、掛哪個科室、哪位專家等信息。AI助手還可以提供科學(xué)的飲食、運動、作息建議，幫助改善生活方式，預(yù)防疾病進展。

“我們醫(yī)院經(jīng)過對比與論證，選擇了檢查檢驗報告解讀這個小切入口。”南京市中醫(yī)院信息中心副主任國強介紹，醫(yī)學(xué)診斷報告通常包含大量專業(yè)術(shù)語和復(fù)雜信息，患者對解讀的需求量大，也是AI可以實現(xiàn)精準(zhǔn)訓(xùn)練的領(lǐng)域。

“我們選擇的是DeepSeek頂級版本的通用數(shù)據(jù)模型，但通用型模型并不是拿來就能用的。”國強告訴記者，為此，他們以2025年為節(jié)點往前推，先給模型“喂”了近一年半的醫(yī)療數(shù)據(jù)，包括患者的檢查檢驗報告、電子病歷、醫(yī)囑記錄、中醫(yī)療法等，為AI大模型提供了豐富的訓(xùn)練素材。通過與不同科室的醫(yī)生合作交流、分析驗證，目前AI醫(yī)療助手的解讀正確率已經(jīng)達到令人滿意的水平。從上線情況來看，訪問量不斷攀高。

在東南大學(xué)附屬中大醫(yī)院，AI醫(yī)生對于診療參與度更為深入。該院腫瘤科主任黃桂春教授向記者介紹：“現(xiàn)在相對成熟的技術(shù)是AI對于腫瘤的診斷。它不僅能快速識別出結(jié)節(jié)，還能告訴你哪些是良性的，哪些可能是惡性的。”AI在影像診斷中的應(yīng)用已經(jīng)相當(dāng)成熟，尤其是在CT掃描中，AI可以快速、準(zhǔn)確地判斷結(jié)節(jié)的良惡性，幫助醫(yī)生做出更明確的診斷。不僅如此，AI還在病理診斷中大顯身手。黃桂春提到，中大醫(yī)院如今正和東南大學(xué)計算機系等機構(gòu)合作推動病理切片的數(shù)字化，“AI可以通過利用其學(xué)習(xí)識別腫瘤的類型，甚至進行分子診斷，極大提高診斷效率。”

在腫瘤治療方面，AI的應(yīng)用更是讓人眼前一亮。黃桂春解釋，傳統(tǒng)的腫瘤治療往往是非特異性治療，而AI可以通過分析患者的數(shù)據(jù)，提供個性化的治療方案。“比如化療，AI可以根據(jù)患者的具體情況，推薦個性化的治療方案，真正做到‘因人而異’。”除了診斷和治療，AI在愈后判斷中也扮演著重要角色。黃桂春說：“患者最關(guān)心的往往是康復(fù)后的身體狀況。而AI可以通過分析各種治療參數(shù)，預(yù)測患者的愈后情況，極大減輕患者的焦慮情緒。”

不止問診，大模型正重塑醫(yī)院全場景生態(tài)

面向患者服務(wù)，AI科技賦能就醫(yī)效率和診療水平；面向醫(yī)院內(nèi)部，AI大模型也在深入滲透醫(yī)院管理、臨床支持等各個環(huán)節(jié)，有效促進醫(yī)院管理效能和醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量的雙重提升。

以病歷書寫為例，病歷是醫(yī)療工作的重要記錄，其質(zhì)量直接關(guān)系到醫(yī)療質(zhì)量和患者安全。此前江蘇不少醫(yī)療機構(gòu)都推行了結(jié)構(gòu)化電子病歷，由于技術(shù)瓶頸，部分病歷內(nèi)涵缺陷仍舊依賴終末人工質(zhì)控。在有了AI助理之后，各醫(yī)院的病歷輔助書寫，也迎來再次升級。徐礦總醫(yī)院就在神經(jīng)內(nèi)科、骨科上線試運行了基于DeepSeek-R1的MaysonGPT的大模型，大模型將高效推理能力應(yīng)用于病歷生成功能，在醫(yī)生書寫病歷時，大模型與臨床決策支持系統(tǒng)深度結(jié)合，能夠無縫對接醫(yī)院所有業(yè)務(wù)系統(tǒng)，自動抽取患者信息、檢查檢驗結(jié)果等數(shù)據(jù)，為醫(yī)生生成一份高質(zhì)量的病歷文本，供醫(yī)生參考使用。實際臨床工作中，大模型還能輔助醫(yī)生鑒別診斷，并對危急重癥和疑難雜癥進行快速篩查。目前，大模型在院內(nèi)的應(yīng)用得到了試點科室的肯定和認可，多項病歷質(zhì)控指標(biāo)得到顯著提升。

在無錫市人民醫(yī)院，DeepSeek深度融入醫(yī)院病歷質(zhì)量管理全流程，以AI技術(shù)為驅(qū)動，推動質(zhì)控模式從“人工核對”向“實時全量”轉(zhuǎn)變，實現(xiàn)醫(yī)囑執(zhí)行與護理文書撰寫的聯(lián)動。

通過對關(guān)鍵環(huán)節(jié)的精準(zhǔn)校驗，一旦發(fā)現(xiàn)護理文書中的記錄時間與實際操作存在偏差，或內(nèi)容不符合書寫規(guī)范，系統(tǒng)將立即發(fā)出提醒。無錫市人民醫(yī)院副院長李明鋼也感觸良多：“DeepSeek大模型質(zhì)控功能的上線，顯著提升了醫(yī)療質(zhì)量管理的智能化水平，確保病歷記錄的準(zhǔn)確性與規(guī)范性，為患者安全與醫(yī)院高效運營筑起堅實的防線。”

蘇大附一院醫(yī)生也有了AI助手，在預(yù)問診以及慢病管理方面，AI助手都展現(xiàn)了十足的潛力。骨科博士、副研究員倪莉介紹，骨科普通門診一天要看兩三百個病人，推出AI醫(yī)生的目的，就是讓患者在候診的過程中完成病史的初步采集。既能將患者等待就診的時間利用起來，對醫(yī)生來說也可以提高效率。在此基礎(chǔ)上，該院還建立起了骨質(zhì)疏松數(shù)據(jù)庫，可以針對骨質(zhì)疏松患者進行后續(xù)管理，建立起真正智能的慢病管理體系。

更多醫(yī)院正努力讓AI成為醫(yī)生的科研助手、管理助手。江蘇省人民醫(yī)院打造智慧管理中樞，在其智能體應(yīng)用平臺上沉淀的醫(yī)院管理及醫(yī)學(xué)知識庫，具有針對醫(yī)療專業(yè)領(lǐng)域、精準(zhǔn)處理場景、融合專業(yè)規(guī)則、自動更新知識的“專精特新”領(lǐng)域特性，為醫(yī)院各類管理人員提供決策支持，提升醫(yī)院整體管理效率；在前期已經(jīng)輸入數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，南京市中醫(yī)院計劃繼續(xù)錄入5年乃至10年的醫(yī)療數(shù)據(jù)，讓AI更“聰明”，不僅懂西醫(yī)，也要對名中醫(yī)的診方思路有更深刻的了解，醫(yī)生端AI也在測試中，可以提供臨床輔助決策支持，并在科研、教學(xué)、產(chǎn)學(xué)研合作等方面發(fā)揮作用。

甚至，作為醫(yī)院的“數(shù)據(jù)大腦”，信息中心工作也因AI而重塑，南通大學(xué)附屬醫(yī)院針對醫(yī)院信息科存在突發(fā)問題需要單人迅速處理、重復(fù)性問題占70%以上，問題涉及的知識點相對分散，時常需要聯(lián)系其他同事獲取幫助的難題，整合近3年1000多條值班日志，收錄300多份醫(yī)療信息系統(tǒng)運維手冊，集成設(shè)備廠商技術(shù)文檔庫，通過結(jié)合知識庫和本地部署，讓DeepSeek成為信息中心24小時智能值班助手，AI的快速響應(yīng)、精準(zhǔn)回答，改變了傳統(tǒng)的值班模式。

從“互聯(lián)網(wǎng)+”到“AI+”，探索中回答這些問題

“不同的AI大模型可能會給出不同的結(jié)果，給患者帶來不必要的恐慌。如何形成一個統(tǒng)一的大模型仍然需要探索。AI在醫(yī)療中的應(yīng)用還伴隨著法律和倫理問題。如果AI出錯了，誰來負責(zé)？這些問題都需要我們認真思考和解決。”采訪中，黃桂春教授對“AI+醫(yī)療”也表達了些許擔(dān)憂。

從“互聯(lián)網(wǎng)+”到“AI+”，需要回答的問題還不止如此。接入DeepSeek等大模型，如何來接，哪些要接？各家都在探索本地化部署，基礎(chǔ)工作有沒有“公約數(shù)”可以共享來避免重復(fù)勞動？接入外部大數(shù)據(jù)的平臺，患者的隱私等信息如何保護？技術(shù)力量相對缺乏的基層醫(yī)療機構(gòu)，如何來趕上這波“東風(fēng)”？……健康領(lǐng)域日益高漲的AI聲浪，既是機遇，也面臨諸多挑戰(zhàn)。

探索中，江蘇各級醫(yī)療機構(gòu)也在嘗試回答這些問題。

對于保障數(shù)據(jù)安全和患者隱私安全的重中之重，多家醫(yī)院選擇了大模型私有化部署。大模型的私有化部署，意味著數(shù)據(jù)存儲和處理均在醫(yī)院內(nèi)部完成，有效避免了數(shù)據(jù)泄露和跨境傳輸?shù)娘L(fēng)險，最大限度保障了數(shù)據(jù)與隱私安全。江蘇省人民醫(yī)院智能體應(yīng)用平臺建設(shè)還采用了“全鏈路國產(chǎn)化”技術(shù)方案，從底層算力到應(yīng)用系統(tǒng)實現(xiàn)全面自主可控。

蘇州市衛(wèi)生健康信息中心聯(lián)合蘇州數(shù)智科技集團，也已經(jīng)成功部署DeepSeek蒸餾版本，并且“對齊”了細節(jié)。同一個疾病在不同醫(yī)院、不同醫(yī)生的記錄中會有不同的“縮寫”和“簡稱”，要在更廣范圍內(nèi)歸集、分析這些數(shù)據(jù)，進而摸清人群健康狀況、互通互認檢驗結(jié)果、采取針對性措施，就會因為篩選錯漏、重復(fù)或標(biāo)準(zhǔn)不一，而讓最終結(jié)論出現(xiàn)偏差。于是蘇州市衛(wèi)生健康信息中心將最新的權(quán)威疾病分類、醫(yī)學(xué)指南等共識文件，“教給”了DeepSeek，原本需要大量懂醫(yī)學(xué)的人工進行標(biāo)注、統(tǒng)計的醫(yī)療數(shù)據(jù)，可以被輕松“清洗”，大幅提高醫(yī)療數(shù)據(jù)精準(zhǔn)度、規(guī)范性和可用性，為后續(xù)醫(yī)療數(shù)據(jù)分析、疾病監(jiān)測等工作奠定堅實基礎(chǔ)。隨著AI大模型的深入應(yīng)用，蘇州也期望未來借助AI構(gòu)建縣域醫(yī)聯(lián)體智能中樞，將三甲醫(yī)院診療能力下沉至基層，打通電子病歷、影像組學(xué)、基因組學(xué)等多維度數(shù)據(jù)，同時借助一些輕量化AI問診工具，為三級診療的落地賦能。