上周写了一篇《[医院如何建设自己的Deepseek大模型]》文章，接着就从朋友圈看到有两家医院已经成功部署了Deepseek大模型。今天就从医院积极部署DeepSeek大模型背后看，与大家一起探讨下AI大模型在医院院内的应用场景。

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一、两家三甲医院已经私有化部署DeepSeek大模型

1、近日，深圳大学附属华南医院率先通过本地化部署国产人工智能大模型DeepSeek-R1，正式开启“AI医院”建设新篇章。深圳大学附属华南医院院长吴松说：“AI是一个辅助工具，医护人员是医疗工作的真正核心力量。”

2、近日，昆山市第一人民医院-昆山生物医学大数据创新应用实验室完成DeepSeek本地化部署。大模型将结合实验室的科研需求，基于团队提供的强大算力与技术能力，提供医疗AI孵化与应用转化的核心支撑，加速研发行业大模型和智慧医疗解决方案，推动人工智能技术在医疗场景中的落地与创新。

二、大模型在医院院内的应用场景剖析

医院积极拥抱DeepSeek大模型，绝非一时之“风”，而是深刻洞察医院发展的内在需求，并深度挖掘AI大模型在提升医疗服务质量与运行效率方面的巨大潜能的战略抉择。立足于医疗行业的创新实践，并深度解析AI大模型的技术特性，我们清晰地看到，大模型将在“AI医院”建设中有如下的关键应用：

1. AI智能体构建医学知识库与智能问答系统：打造驱动智慧医疗的“最强大脑”

医学知识库的智能化构建： 大模型凭借其卓越的自然语言处理能力，能够高效处理与深度学习海量医学文献、权威指南、专业教科书等浩如烟海的专业知识，进而构建起一个全面、权威且能够动态更新的医学知识库，使其成为驱动医院智能化运转的“知识引擎”。

智能医学问答的便捷实现： 依托于前沿的医学知识库，AI智能体能够高效实现智能医学问答功能，从而为医生、护士乃至患者，提供精准、便捷的医学知识查询服务，有效解答临床实践中的各类疑问，并有力辅助医学学习与深入研究。

2. AI临床辅助诊断：精进诊疗精度，辅助医生科学决策

病历深度智能化分析： 大模型能够深度剖析患者的电子病历，精准高效地提取病史、症状、检查检验结果等核心信息，从而辅助医生快速而全面地掌握患者病情，为精准诊疗奠定基础。

智能诊断的精准提示： 深度融合医学知识与详实的病历信息，大模型能够为医生提供智能化的诊断提示，辅助医生进行疾病诊断，尤其是在面对复杂及罕见疾病的诊断挑战时，AI的介入将有效降低误诊与漏诊的风险，提升诊疗的精准度。

在影像科、病理科等关键科室，AI临床辅助诊断系统将能够有力辅助医生进行医学影像的智能判读与病理切片的精准分析，显著提高诊断效率与准确性。尤其是在早期肿瘤的智能筛查、心血管疾病的风险精准评估等前沿领域，AI技术有望发挥更为关键的作用。

3. AI健康宣教：定制化术前术后指导，显著提升患者治疗依从性

个性化宣教内容的智能生成： 医院可充分运用大模型的强大内容生成能力，根据患者的具体病情、精细化的手术阶段、独特的个体特征等多元信息，自动生成高度个性化的宣教内容，全面涵盖术前准备须知、术后专业护理、精准用药指导、合理膳食建议、科学康复锻炼等关键环节，确保宣教内容的针对性与实效性。

多渠道精准触达的有效实现： AI健康宣教内容可灵活运用图文、生动视频、形象动画等多元化形式进行呈现，并通过医院官方公众号、专属APP、便捷短信、床旁智能设备等多种渠道，实现对患者的精准推送与有效触达，多维度确保健康宣教的卓越效果。

AI健康宣教系统的深度应用，将有效减轻医护人员在重复性宣教工作上的负担，使患者能够获取更为全面、系统且浅显易懂的健康指导，从而显著提升患者对治疗方案的依从性与整体满意度，最终达成改善治疗效果的积极目标。

4. AI流程优化与数据驱动决策：全方位提升医院运营效能

智能流程的精细化优化： 大模型能够深度解析医院现有的就诊流程、患者服务流程、内部管理流程等关键环节，精准发现流程瓶颈与效率低下的薄弱环节，进而提出智能化的流程优化建议，助力医院全方位提升整体运行效率。

数据驱动的科学决策： 基于医院运营数据、患者就诊数据、医疗质量数据等多维度、多来源数据，AI大模型能够进行深度的数据挖掘与智能分析，为医院管理者提供强有力的数据支撑与科学决策依据，有效辅助医院进行精细化管理与科学化决策。

5. AI赋能护理机器人：具身智能在护理场景的创新探索

拓展护理机器人的多元应用场景：搭载大模型的“智慧大脑”智能化护理机器人，将能够基于患者的个性化需求，自主完成更为多样的护理任务，例如辅助患者进行康复训练、精准测量体温、实时监测血压、床边智能送药送物、提供情感化陪护等，真正实现个性化、智能化的优质护理服务。

AI护理机器人有望有效缓解护理人员长期短缺的行业性难题，显著减轻护士的工作强度，将护理人员从重复性、低价值的工作中有效解放出来，使其能够投入更多精力于更需要专业技能与人文关怀的高质量护理工作之中。

6. AI辅助医生科研：加速医学知识创新与科研成果转化

文献智能分析与深度知识挖掘： 大模型能够快速分析海量医学文献，高效辅助医生进行前沿文献综述、精准研究热点分析、深度知识图谱构建等复杂工作，显著提升医学科研效率。

科研文档的辅助智能生成： AI大模型能够辅助医生高效撰写高质量的学术论文、严谨的课题申请书、规范的伦理审查材料等各类科研文档，有效减轻科研人员在Paperwork上的时间与精力负担，使医生能够更专注于核心的科学研究本身。

科研数据的智能分析与模型构建： AI大模型能够辅助医生进行科研数据的深度统计分析、复杂模型智能构建、研究结果可视化等关键工作，显著加速科研成果的高效产出与快速转化。

AI科研助手有望助力医生更高效地开展前沿科研工作，产出更多具有突破性的高质量科研成果，进而有力推动医学知识的持续进步与前沿临床应用的加速转化。

7. AI优化患者服务：优化就医体验，构建和谐医患关系

智能预问诊与精准导诊： 大模型能够实现更深层次的智能化预问诊与精准导诊服务，在患者就诊前，提前收集关键患者信息，初步智能判断病情，并精准引导患者选择最合适的科室与医生，有效减少患者就医的盲目性与不必要的等待时间。

AI随访与全周期健康管理： 大模型能够根据患者的病情进展与个性化治疗方案，自动进行术后智能随访、慢病精细化管理、健康风险智能提醒等服务，助力患者更好地康复与进行长期健康管理，全面提升患者的长期健康水平。

多语种沟通与无障碍服务： 大模型能够原生支持多语种自然语言处理，有效辅助医院为来自不同国家与地区的患者提供无障碍的流畅沟通服务，显著提升国际患者的就医体验。此外，AI技术还可应用于优化针对老年人、残疾人等特殊群体的医疗服务，全面提升医疗服务的包容性与人文关怀。

8. AI驱动医疗质控：构筑安全防线，提升管理能级

基于大模型的病历智能质控： 大模型可深度应用于病历质量控制环节，自动审核病历的书写规范性、信息完整性、内在逻辑性，及时发现病历书写中存在的潜在问题，有效辅助医生规范病历书写，全面提升病历质量，为医疗质量与患者安全提供坚实保障。

合理用药的智能精准审核： 大模型能够深度整合患者的病历信息、复杂药物相互作用知识、权威药物剂量指南等专业知识，对医生处方进行智能化审核，及时提示潜在的不合理用药行为，例如药物禁忌、药物剂量错误、重复用药等，有效辅助医生合理用药，显著提升患者用药安全性。

医疗核心指标的智能监控与风险预警： 模型能够实时监控医疗质量核心指标，例如住院患者死亡率、术后并发症发生率、平均住院日、抗菌药物使用强度等关键指标，及时发现潜在的医疗质量安全风险，进行智能化的风险预警，有效辅助医院管理者进行医疗质量的持续改进与提升。

三、DeepSeek的本地轻量化部署：数据安全与运行效率的完美平衡

在高度专业化且关乎生命健康的医学场景之中，数据安全与患者隐私保护至关重要，是不可逾越的红线。医院信息部门普遍认识到，将DeepSeek大模型进行本地化部署，是确保高度敏感医疗信息安全的关键性举措。

DeepSeek的核心技术优势在于其卓越的本地轻量化特性，完美契合了医疗场景的特殊需求，有效解决了医疗机构在智能化转型过程中普遍存在的三大痛点：

低算力需求，快速部署： DeepSeek模型在本地进行部署时，对计算资源的需求相对较低，这意味着医院无需投入巨额资金进行硬件设施的升级换代，即可实现AI系统的快速部署与应用，显著降低了智能化转型的门槛与成本。

即时响应，高效流畅： 本地化部署模式有效避免了医疗数据传输至云端的潜在延迟，实现了AI系统的即时高效响应，有力保证了医疗服务的流畅性与运行效率，为患者提供更为迅捷的医疗服务体验。

数据不出院，安全可控： 医疗数据无需离开医院，全部在本地安全环境中进行处理与深度分析，从根本上有效保障了数据主权与患者隐私安全，全面符合医疗行业对数据安全与合规性的严格要求。

医院信息科普遍认为，构建一个既能高效处理海量医学数据，又能有效保障高度敏感信息安全的本地化AI底座，并在此基础上，深度开发专注于医疗垂直领域的智能化助手，在严格遵守法律法规与伦理规范的前提下，最大限度地为医疗健康服务提质增效，是当前医疗行业的共同目标与发展方向。

四、医院积极拥抱AI的底层逻辑：直面行业困境，探索破局之道

医院积极拥抱AI技术，绝非偶然之举，而是基于深刻的行业发展背景与亟待解决的现实考量。医生数量的持续短缺、医疗资源的结构性紧张、患者日益增长且多元化的健康需求等多重挑战相互叠加，使得AI技术成为医院突破发展瓶颈、寻求创新变革的关键抓手与战略支点。

1、医生数量持续短缺：全球性挑战，中国问题尤为突出

全球范围内均面临着医生数量持续短缺的严峻挑战。世界卫生组织 (WHO) 发布的一份权威报告预测，到2030年，全球预计将面临高达1000万名卫生工作者的巨大缺口，而医生与护士群体占据了其中的绝大部分。

在中国，医生短缺问题更显突出。根据国家卫生健康委权威发布的《2023年我国卫生健康事业发展统计公报》，2023年，我国每千人口执业（助理）医师数仅为3.40人。尽管医疗卫生人员的总数呈现增长态势，但优质医疗资源供给依然相对不足，且分布极不均衡，基层医疗机构医生资源匮乏的问题依然十分突出，亟待解决。在美国，美国医学院协会 (AAMC) 也发布了预测报告，警示到2034年，美国将面临严峻的医生短缺危机，缺口数量可能在37,800到124,000名之间。

医生资源的持续短缺，直接导致医疗资源供给的结构性紧张，患者就医难、看病贵等问题日益凸显，不仅加剧了医患矛盾，也给医疗系统的可持续健康发展带来了巨大的挑战与沉重的压力。

2、医院运营面临多重挑战：效率提升、成本控制与质量保障

除却医生短缺的严峻挑战，当代医院运营管理还面临着效率提升、成本控制与质量保障等多重复杂挑战：

运营效率亟待突破提升： 传统医院运营模式中，长期存在诸多低效运转环节，例如患者就诊排队时间过长、医护人员工作负荷持续过重、医疗资源利用效率不高等突出问题，亟需通过前沿技术创新，实现医院运营效率的突破性提升，从根本上优化患者就医体验。

运营成本持续高位攀升： 药品、医用耗材、人力资源等核心运营成本持续上涨，医保支付制度改革与控费政策日趋严格，医院面临着巨大的成本控制与盈利增长双重压力，迫切需要探索降低运营成本、提升盈利能力的有效路径与创新模式。

医疗质量要求持续提升： 伴随着现代医学技术的飞速进步与人民群众健康意识的觉醒与提升，社会各界对医疗服务质量提出了越来越高的期望与要求，医院必须持续提升医疗质量与服务水平，方能在日趋激烈的市场竞争环境中保持竞争优势，并实现长远发展。

3、政策支持与规范引导

2024年国家卫健委等部门出台的**《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》**，明确了84个应用场景，涵盖医疗服务管理、基层公卫服务、健康产业发展、医学教学科研等多个领域。这些应用场景为医院提供了明确的发展方向，推动医院积极探索大模型在不同环节的应用。

《人工智能辅助检测医疗器械（软件）临床评价注册审查指导原则》、《影像超声人工智能软件（流程优化类功能）技术审评要点》、《病理图像人工智能分析软件性能评价审评要点》、《病理图像人工智能分析软件临床评价审评要点》、《血液病流式细胞学人工智能分析软件性能评价审评要点》、《磁共振成像系统人工智能软件功能审评要点》 等政策文件的出台，为医疗AI产品的质量评价提供了标准和规范。这有助于医院在引入AI相关产品和服务时，能够更好地评估其安全性和有效性，确保医疗质量和患者安全。

4、AI技术：医院破解发展困局的“奇点”

正是在上述医生资源短缺与医院运营多重挑战的叠加影响之下，以AI为代表的前沿技术的涌现与快速发展，为医院破解发展困境、实现转型升级，提供了前所未有的历史性机遇与全新可能。AI大模型在海量医学知识的深度学习、复杂医疗数据的智能分析、辅助临床智能决策等关键领域的突出优势，与医院在提升运营效率、有效降低成本、持续提高医疗质量等方面的迫切需求高度契合。

有效缓解医生资源短缺困境： AI辅助诊断、AI健康智能宣教等创新应用，可以将医生从部分重复性、低价值的繁琐工作中有效解放出来，显著提升医生的工作效率与单位时间内的服务效能，从而在不大幅增加医生数量的前提下，有效提升医疗服务的供给能力，缓解医生资源短缺所带来的巨大压力。

全面提升医院整体运营效率： AI智能导诊、AI流程智能化优化、AI医疗资源智能调度等多元化创新应用，可以系统性地优化医院现有运营流程，显著提升医疗资源利用效率，有效降低医院运营成本，全面提高医院的整体运营效率与管理水平。

持续提升医疗服务的核心质量： AI临床辅助诊断、AI个性化治疗方案智能推荐等前沿应用，能够深度辅助医生进行更精准的疾病诊断与更优化的治疗方案制定，有效提高医疗质量，显著改善患者治疗预后，并全面提升患者的就医满意度与获得感。而新增的AI医疗质量智能管控应用，更将为医疗安全构筑起一道智能化、主动式的坚实防线。

因此，医院积极拥抱AI技术，绝非一种简单的技术追逐与盲目跟风，而是基于对行业发展趋势的深刻洞察与对现实挑战的理性考量，是医院寻求破解发展困境、实现可持续高质量发展的必然战略选择。以AI技术为代表的新一代信息技术，正在逐步成为驱动“AI医院”建设，乃至深刻重塑整个医疗行业的关键性力量。

五、“AI医院”建设的挑战、趋势与医疗生态的系统性重塑

在积极拥抱“AI医院”同时，我们也需要以更为冷静与审慎的视角，更深入地思考AI技术在医疗健康领域深度应用所带来的潜在挑战与深远变革。

1、数据安全与患者隐私保护的生命线： 医疗数据的极端敏感性与高度私密性，从根本上决定了数据安全与患者隐私保护，是“AI医院”建设不可逾越的生命线与红线。如何构建起一套完善且坚不可摧的数据安全体系，有效防范数据泄露、数据滥用等潜在风险，将是所有医院在智能化转型过程中，必须长期面对并着力解决的首要挑战与核心议题。

2、算法伦理与公平性的价值拷问： AI算法本身所固有的潜在偏见，可能会导致医疗决策结果的不公平性，甚至有可能加剧现有医疗资源分配不均等社会问题。如何建立健全一套高效运转的算法伦理审查与监管机制，从源头上确保AI技术在医疗应用中的公平性、公正性与普惠性，坚决避免技术被“滥用”与“作恶”，将是“AI医院”建设进程中必须时刻坚守的伦理底线与价值红线。

3、技术成熟度与临床可靠性的长跑： AI大模型等前沿技术在医疗领域的深度应用，目前尚处于快速发展与积极探索的早期阶段，其技术成熟度与临床应用的长期可靠性，依然需要通过持续的实践与严谨的验证。如何建立起一套完善的AI系统科学评估与有效验证体系，严格确保AI应用的安全性、有效性与临床价值，坚决避免因技术自身缺陷而导致潜在医疗风险的发生，将是“AI医院”建设进程中需要持续攻克的关键技术难题。

4、医疗生态系统的重塑与伦理重构： “AI医院”的建设，不仅仅是技术层面的革新与应用，更将深刻影响并系统性重塑未来的医疗生态系统。AI技术的广泛应用，可能导致传统医疗从业人员的角色与技能需求发生根本性转变，引发医疗行业结构性调整与转型升级。同时，AI在医疗决策中的深度参与，也对现有的医患关系、医疗责任认定、患者知情同意权等传统医疗伦理框架，提出了全新的挑战与深刻的伦理拷问。

六、未来趋势：个性化医疗、AI药物研发与远程诊疗的融合创新

1、AI赋能的个性化精准医疗新范式：随着大模型基础能力的部署构建，大模型技术将与基因组学、影像组学、蛋白质组学等多组学数据深度融合，并有机结合患者的个体生理特征、生活方式习惯等多元信息，实现对疾病风险的精准预测、疾病诊断的精准分型、以及个体化治疗方案的精准定制，真正开启“千人千方”的个性化精准医疗新时代，大幅提升医疗服务的针对性与有效性。

2、AI驱动的创新药物研发加速引擎： AI大模型将在创新药物研发的关键环节，例如药物靶点的发现与精准验证、药物分子结构的设计与智能优化、以及临床试验流程的智能化加速等领域，发挥日益关键的核心作用，从而大幅缩短新药研发的周期，显著降低药物研发的总体成本，加速创新型药物的上市进程，最终惠及更为广大的患者群体。在不远的将来，我们甚至有望见证由AI主导的全新药物研发模式的诞生，并由此彻底颠覆沿用已久的传统药物研发范式。

3、AI助力远程医疗的深度普及与模式创新： 与5G通信、物联网感知等前沿技术深度融合，AI大模型将深度赋能远程问诊、远程专家会诊、远程患者监护、远程康复指导等多元化的远程医疗创新场景，有效打破传统医疗服务在时间和空间上的双重限制，使优质医疗资源能够惠及更广泛地域与更为庞大的人群，尤其是在医疗资源长期匮乏的偏远地区，远程医疗模式创新将能够发挥出更大的社会价值与医疗意义。

七、重塑未来医疗生态：医生角色演变与医患关系的新图景

1、医生角色从“经验型”向“智慧型”跃迁： AI等前沿技术的深度普及与广泛应用，将有望将医生从大量繁琐重复的事务性工作中有效解放出来，使得医生能够将更为宝贵的精力与时间，投入到更需要专业医学技能与人文关怀的医疗服务工作中，例如疑难复杂疾病的精准诊治、高难度复杂手术的精细化操作、以及与患者进行更深入的情感沟通与人文关怀等。未来医生将不再仅仅是传统意义上依赖经验的“医匠”，更将转变为能够熟练运用AI等先进工具的“智慧型”健康管理者，为患者提供更加精准、更加个性化、也更富有人文关怀的卓越医疗健康服务。

2、医患关系从“信息不对称”走向“合作共赢”： AI健康科普、AI智能导诊等创新应用的普及，将有效提升患者自身的健康素养与主动就医决策能力，患者将能够更加积极主动地参与到自身的健康管理与疾病治疗过程中。展望未来，传统的医患关系将有望从单向的“信息不对称”模式，逐步转变为基于相互信任、共同参与的“合作共赢”的新型医患关系，医患双方将能够真正携手同心，共同对抗疾病，守护生命健康。

3、医疗机构从“单打独斗”走向“协同创新”： “AI医院”的建设，需要医疗机构、科技创新企业、专业科研院所、政府监管部门等社会各界力量的跨界协同创新与深度合作，更需要全社会的共同参与和鼎力支持。

值得期待的是，随着多模态大模型技术的成熟，未来的医疗AI将实现"诊-疗-愈"全流程覆盖。下一代医疗大模型将集成手术视频分析、基因组学解读等能力，真正成为医生的"全能数字搭档"。

在这场医疗智能化革命中，先行医院的实践经验已勾勒出清晰的发展路径：以临床需求为导向，以数据治理为基础，以医工融合为突破，最终构建人机协同的新型医疗服务体系。当更多医院加入这场创新实践，我们或将见证医疗生产力革命的真正到来。

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