近日，甘肃省妇幼保健院(甘肃省中心医院)宣布，其联合中国移动甘肃公司，凭借公有云+私有云混合部署的创新模式，成功搭建DeepSeek-R1模型，显著提升了医院服务水平和临床诊疗能力。

  作为深度求索公司开发的人工智能(AI)模型，DeepSeek凭借其出色表现，一经亮相，便得到广泛关注。DeepSeek高效精确的性能表现，展示了其在教育、医疗、金融、客服等领域广泛的应用前景。目前，各行各业掀起了智能化升级的热潮，作为健康服务的重要组成部分，妇幼健康服务也在迎接一场前所未有的变革。

  改善就医体验

  DeepSeek有多厉害?北京市市民刘女士有直观的感受。刘女士的孩子今年8岁，4年前被查出腺样体肥大，夜里睡觉打鼾，张口呼吸。虽然当时鼻内镜检查发现，孩子腺样体堵塞后鼻孔已经超过70%，但医生还是建议保守治疗。经过一段时间的药物治疗，孩子的症状缓解不少，但没有彻底痊愈，现在睡觉偶尔打鼾，患感冒时症状会加重。

  不放心的刘女士在DeepSeek上询问，自己孩子的情况是否需要手术。“孩子8岁，腺样体肥大4年，偶有打鼾，需不需要手术?”在刘女士把问题输入对话框后不到3分钟，DeepSeek就给出了一份报告。从腺样体手术指征评估，到保守治疗建议;从手术方案与风险，到处理意见，报告看起来全面而翔实。报告最后建议，当前偶发打鼾若无并发症，可优先尝试3个月鼻喷激素(如内舒拿)﹢生理盐水冲洗。若治疗无效或出现呼吸暂停、听力下降等预警信号，则需手术。建议1个月内完成睡眠监测与耳鼻喉专科评估，避免延误颌面发育关键期。

  “报告太详细了。”刘女士对结果感到吃惊。“专家门诊量很大，工作繁重，感觉他们也很难有时间把诊疗情况介绍得这么详细。”刘女士表示，巧的是，DeepSeek提到的保守治疗方法，跟专家说的很接近，连用的药物都一样。

  同时刘女士也明白，DeepSeek给的答案只是个参考，毕竟，输入的问题稍有改动，也许就会出具一份完全不同的答案。

  DeepSeek能做的不止为患者提供参考。在甘肃省妇幼保健院信息中心主任张斌看来，以DeepSeek大模型为代表的人工智能技术正在加速重构医疗生态。“人工智能能够显著提升患者的服务体验，拿最常见的挂号来说，假如一位患者要挂号看医生，他可能并不清楚自己需要挂哪个科室，更不知道挂科室的哪位医生，毕竟每一位医生专业擅长领域不尽相同，而且这位医生有没有号也不确定。”张斌表示，在接入人工智能的挂号系统上，患者描述自己的症状后，挂号系统会分析患者病情，再结合医生的擅长与排班情况，给出挂号选项，患者只需点一下电脑或手机屏，就能完成挂号全过程。

  据悉，目前，通过接入DeepSeek，甘肃省妇幼保健院升级医院智慧妇幼APP、微信公众号，上线“智慧就医指引单”，以患者为中心打造诊前(挂号、咨询、签到、缴费)、诊中(检查预约、用药指导、报告解读、智能导航)、诊后(智能客服、智能随访)全流程智能服务，让患者全程有“人”贴心指引，看病更加便捷。

  无独有偶，近日，福建省妇幼保健院成功自主搭建高性能GPU算力平台。该平台部署了DeepSeek大模型，并在此基础上，构建本地化AI智能体。“在医疗领域，AI模型的应用已初显成效。在预约挂号环节，AI能够精准推荐科室及医生，可极大优化患者的就医体验。”该院计算机技术科相关负责人表示。

  “人机协同”精准治疗

  近日，一场特别的多学科会诊在首都医科大学附属北京儿童医院6层会诊中心开展。在北京儿童医院院长、耳鼻咽喉头颈外科专家倪鑫的主持下，来自耳鼻咽喉头颈外科、肿瘤外科、肿瘤内科、神经外科、神经内科、精神科等科室的13位知名专家，对一位8岁男孩的病情展开缜密讨论。与以往不同的是，此次会诊还多了一位“神秘专家”——该院依托北京市重点实验室，联合科技公司研发的AI儿科医生。

  “这款专家型AI儿科医生可作为临床科研助理，帮助医生快速获取最新科研成果和权威指南，辅助医生进行疑难罕见病的诊断和治疗，提升临床决策效率。”倪鑫说。本次“上岗”的专家型AI儿科医生整合了北京儿童医院300多位知名儿科专家的临床经验和专家们数十年的高质量病历数据，通过结构化临床推理范式训练，构建了覆盖儿童常见病与疑难病症的立体化知识体系。

  业内人士认为，随着AI的成长，量变已积累成质变。从辅助诊断、辅助读片，甚至在疑难杂症诊治方面，人工智能表现都相当突出。“在看诊环节，目前AI展示了其独特的价值。”张斌介绍，以DeepSeek大模型为例，在疑难病多学科会诊过程中，DeepSeek作为辅助工具，能够快速分析患者病历内涵、提供辅助诊断建议，并结合最新的医学指南和研究数据生成诊疗方案。通过AI技术，使得多学科会诊的效率和准确性得到显著提升，医生可以更高效地制定个性化治疗方案，为患者提供更精准、更有效的医疗服务。

  张斌介绍，应用AI，还可构建院内诊疗服务知识库，基于医院电子病历系统(EMR)、临床数据中心及医学相关指南文献的临床诊疗智慧大脑，以及基于深度学习算法的多场景知识模型。AI可在相似病历及诊疗方案获取、医疗数据统计等多场景辅助医生，帮助其做出更科学、合理的医疗决策，进一步提升诊疗服务能力。

  在福建省妇幼保健院，基于指南等循证医学证据，AI能够自动识别孕妇现阶段缺失的检验检查项目等数据，为医生提供个性化的诊疗建议，实现了“人机协同”的精准医疗模式。该院孙蓬明教授团队已将AI大模型应用于宫颈癌筛查，依托AI大模型对宫颈癌筛查患者的多模态数据进行深度训练，有效促进了疾病的早诊，改善临床结局。在该院营养门诊，系统仅需 10秒便可基于孕妇的血糖指标、饮食日志、代谢特征等数据，生成营养需求方案和个性化膳食方案，并标注关键营养素缺口预警，为孕妇提供更加科学、精准的营养指导。

  医生不可替代

  相关专家指出，随着技术的不断进步，以及应用场景的深度拓展，AI将在医疗服务上发挥更大作用。但目前市面上常见的大语言模型在生活用语范围内可靠性较强，但论及医学诊断，总有“失之毫厘、差之千里”的情况，患者向AI发出的指令不同，它给予的回答也会千差万别，因此患者并不能脱离医生，单纯依赖AI。

  据媒体报道，在被问及对于AI能否彻底取代医生时，倪鑫表示，“AI医生没有医师资格，真正具备医师资格的是人类医生，处方不仅仅是几张纸那么简单，它承载着生命的重量和人性的温度。”倪鑫描述说，当机械臂悬在半空准备为患者做手术时，患者需要的不仅是手术成功，更需要的是医生可以轻拍肩膀说“别怕”，AI算法可以推送百万份诊疗指南，但无法感知抑郁症患者藏在玩笑里的求救信号，也看不到当癌症患者听到“五年生存率”时颤抖的嘴角，这份温度是机器永远无法复制的。

  “医学是人学，不单纯是一个技术活。医者的经验与直觉、对患者个体差异的考量，是人工智能无法替代的。”北京医院心脏中心主任杨杰孚强调，医道重温度，离不开人文关怀，在面对面交流时，医生对患者处境的考虑，对难言之隐的觉察，也是人工智能难以企及的。

  “我们团队也在尝试利用大模型分析疑难病例，我认为其潜在价值是巨大的。然而，医疗和其他行业相比具有特殊性，我们面对的是生命、是患者，容错率极低。”北京大学第三医院骨科主任医师刘忠军表示，即便数据上仅有万分之一的错误，放在每一个患者身上，都是难以承受的。

  刘忠军表示，将人工智能嵌入医疗诊疗流程、面向患者，还需一步一个脚印，谨慎而行。只有当技术相对成熟，经过了无数次试验验证，其准确率确实有保障时，才能将其投入实际使用。而且，在未来很长一段时间内，仍需医生进行把关。在推广之前，还需进行积极深入的探讨，以确保数据安全。

  刘忠军说，人工智能技术的终极目标并非替代医生，而是让医生从机械性劳动中解放出来，能够更专注于与患者的深度沟通和对患者的人文关怀。每一次技术迭代都应以临床价值为衡量标准、以患者安全为底线。只有这样，这场技术革命才能真正为人类健康保驾护航。

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