浙江大学DeepSeek系列专题线上公开课（第二季）

DeepSeek大模型推动智慧医疗发展

DeepSeek发展背景

DeepSeek系列大模型由浙江大学开发，旨在推动深层次推理，填补传统大模型在“系统2”式深度推理方面的不足。DeepSeek在开源大模型领域取得突破性进展，以2.5亿参数量实现性能跃迁，成为搅动行业的催化剂，推动AI平权技术发展。

DeepSeek医疗应用分析

DeepSeek在医院多场景应用广泛，包括患者服务、临床支持、医院管理、科研创新等。应用场景涵盖智能导诊、辅助诊断、健康管理、运营优化、医保合规、智慧办公、临床试验支持、中医传承创新等。

智慧医疗建设背景

智慧医疗建设分为智慧医疗、智慧服务、智慧管理三大领域，国家卫健委推出智慧医院分级评价体系，对医院信息化水平、区域协同、闭环管理、中医中药、人工智能等方面提出更高要求。AI+HIT趋势下，医疗行业正从信息化向智能化转型。

医学大模型落地关键要素

医学大模型落地需关注医院AI基础设施、数据利用、大模型能力构建等关键要素。医院需解决AI基础设施缺失、数据采集治理难度高、学科交叉需求复杂等问题。

医疗大模型能力需求

医疗大模型需具备专业领域知识、理解医疗场景能力，实现预约挂号、初步诊断、医嘱开立、病历书写、检查检验、手术、护理、随访等全流程智能辅助。

医学领域大模型构建挑战

构建医疗领域大模型需融合通用大模型、权威医学知识、临床数据，并解决AI幻觉、深度推理能力不足、数据安全及伦理、资源耗费大、领域深度不足、实时性和有效性等问题。

应用案例

• MedCopilot医生助手：整合AI技术、医学知识和临床数据，助力大模型在医疗行业落地。
• APTS关键患者精准管理系统：基于启真医学知识库，精准识别需重点关注的患者，实现关键患者召回。
• 启真智医AI教学平台：以启真医学教育大模型为核心，构建智能体，助力自主学习、教学活动、考核评价、教学质量监控。
• OmniPT病理大模型：支持病理图分析、文本交互问答，实现病理报告一键生成。

总结

DeepSeek等大模型将推动智慧医疗发展，改善患者服务体验，提升医疗效率和质量，助力医院精细化管理与运营。医疗大模型应用需重视数据客观性和可用性，理解大模型能力边界，重视应用场景牵引下的基础和能力提升。大模型时代下，医院需建立AI基础设施，医生和患者需适应人机物智能协同新范式。

结语

真正有价值的医疗AI将化作医者手中的无影灯，照亮生命细节，让大医精诚在数字时代焕发新生机。