DeepSeek 應(yīng)用致醫(yī)院兩極分化
文章來源：健康界發(fā)布日期：2025-03-04瀏覽次數(shù)：10 在當(dāng)今數(shù)字化浪潮席卷各行各業(yè)的時代，醫(yī)療領(lǐng)域也正經(jīng)歷著深刻的變革。其中，人工智能技術(shù)的應(yīng)用為醫(yī)療行業(yè)帶來了前所未有的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。deepseek 作為人工智能領(lǐng)域的重要技術(shù)力量，在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用逐漸深入，其對醫(yī)療行業(yè)的影響也日益。
半年后，Deepseek 在不同醫(yī)院之間所形成的差距正在逐漸拉大，而綜合能力強(qiáng)的醫(yī)院借助這一技術(shù)，正不斷強(qiáng)化自身的優(yōu)勢，變得越來越強(qiáng)大。
Deepseek 為醫(yī)療帶來的變革性助力
deepseek 是基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)開發(fā)的先進(jìn)人工智能系統(tǒng)，它在醫(yī)療領(lǐng)域展現(xiàn)出了巨大的潛力。首先，在疾病診斷方面，deepseek 能夠快速處理海量的醫(yī)療數(shù)據(jù)，包括患者的病歷、影像資料、檢驗(yàn)報告等。通過對這些數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)和分析，它可以輔助醫(yī)生更準(zhǔn)確、更快速地做出診斷。
在藥物研發(fā)領(lǐng)域，deepseek 也發(fā)揮著重要作用。傳統(tǒng)的藥物研發(fā)過程漫長且成本高昂，而 deepseek 可以通過對大量生物數(shù)據(jù)的分析，它能夠模擬藥物在人體中的作用機(jī)制，篩選出具潛力的藥物靶點(diǎn)，減少不必要的實(shí)驗(yàn)和研發(fā)成本，為新藥的研發(fā)提供了新的思路和方法。
醫(yī)院本地部署防止數(shù)據(jù)泄露
隨著 deepseek 在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛，數(shù)據(jù)安全問題也日益受到關(guān)注。醫(yī)療數(shù)據(jù)包含患者的個人隱私和敏感信息，一旦泄露，將對患者造成極大的傷害。為了防止數(shù)據(jù)泄露，多家醫(yī)院已經(jīng)開始進(jìn)行本地部署。
本地部署是指將 deepseek 相關(guān)的服務(wù)器和數(shù)據(jù)存儲設(shè)備放置在醫(yī)院內(nèi)部，由醫(yī)院自己的技術(shù)團(tuán)隊進(jìn)行管理和維護(hù)。這樣可以有效減少數(shù)據(jù)在傳輸和存儲過程中的風(fēng)險，確保數(shù)據(jù)的安全性。同時，醫(yī)院還可以根據(jù)自身的需求和安全標(biāo)準(zhǔn)，制定嚴(yán)格的數(shù)據(jù)訪問權(quán)限和加密措施，進(jìn)一步保障數(shù)據(jù)的安全。
例如，北京協(xié)和醫(yī)院在引入 deepseek 技術(shù)后，便迅速投入大量資金進(jìn)行本地部署。他們建立了專門的數(shù)據(jù)中心，配備了先進(jìn)的安全防護(hù)設(shè)備，如防火墻、入侵檢測系統(tǒng)等。此外，醫(yī)院還制定了詳細(xì)的數(shù)據(jù)管理制度，明確了不同人員對數(shù)據(jù)的訪問權(quán)限，只有經(jīng)過授權(quán)的醫(yī)生和技術(shù)人員才能訪問患者的醫(yī)療數(shù)據(jù)。
上海交通大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬瑞金醫(yī)院也采取了類似的措施。他們與專業(yè)的信息安全公司合作，對本地部署的 deepseek 系統(tǒng)進(jìn)行了全面的安全評估和漏洞修復(fù)。同時，加強(qiáng)了對員工的信息安全培訓(xùn)，提高員工的安全意識，防止因人為因素導(dǎo)致的數(shù)據(jù)泄露。
AI 模型的核心機(jī)制：RAG 技術(shù) + LLM 技術(shù)
deepseek 之所以能夠在醫(yī)療領(lǐng)域發(fā)揮如此強(qiáng)大的作用，離不開其背后先進(jìn)的 AI 模型機(jī)制，即 RAG 技術(shù)（檢索增強(qiáng)生成技術(shù)）和 LLM 技術(shù)（大語言模型技術(shù)）。
RAG 技術(shù)的核心在于通過檢索外部知識庫來增強(qiáng)生成結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。在醫(yī)療領(lǐng)域，它可以從大量的醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)、臨床指南、病例數(shù)據(jù)庫等知識庫中檢索相關(guān)信息，并將這些信息與用戶的問題相結(jié)合，生成更有針對性和專業(yè)性的回答。例如，當(dāng)醫(yī)生在診斷過程中遇到疑難問題時，通過 RAG 技術(shù)，deepseek 可以快速從知識庫中檢索出類似病例的診斷經(jīng)驗(yàn)和治療方案，為醫(yī)生提供參考。
LLM 技術(shù)則賦予了 deepseek 強(qiáng)大的語言理解和生成能力。它可以理解自然語言的含義，并根據(jù)輸入的問題生成自然流暢、邏輯清晰的回答。在醫(yī)療咨詢中，患者可以通過自然語言向 deepseek 描述自己的癥狀，deepseek 能夠理解患者的問題，并給出初步的診斷建議和治療方案。同時，LLM 技術(shù)還可以對醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)進(jìn)行自動摘要和翻譯，幫助醫(yī)生快速獲取新的醫(yī)學(xué)研究成果。
RAG 技術(shù)和 LLM 技術(shù)的結(jié)合，使得 deepseek 在醫(yī)療領(lǐng)域能夠充分發(fā)揮其優(yōu)勢。RAG 技術(shù)提供了豐富的知識支持，而 LLM 技術(shù)則保證了交互的流暢性和智能化。兩者相互協(xié)作，為醫(yī)療行業(yè)帶來了更高效、更智能的服務(wù)。
綜合性醫(yī)院在 RAG 中的深度投入與優(yōu)勢
綜合性醫(yī)院由于擁有豐富的醫(yī)療資源和雄厚的技術(shù)實(shí)力，在 RAG 技術(shù)的應(yīng)用中投入了大量的醫(yī)院數(shù)據(jù)，形成了具有自身特色的本地知識庫。
這些本地知識庫包含了醫(yī)院多年來積累的大量病例數(shù)據(jù)、臨床經(jīng)驗(yàn)、醫(yī)學(xué)研究成果等。通過對這些數(shù)據(jù)的整理和標(biāo)注，大醫(yī)院可以將其融入到 RAG 技術(shù)的知識庫中，使得 deepseek 在處理醫(yī)療問題時能夠獲取更準(zhǔn)確、更全面的信息。
例如，復(fù)旦大學(xué)附屬中山醫(yī)院的心血管內(nèi)科，將科室多年來積累的數(shù)萬份心血管病例數(shù)據(jù)進(jìn)行整理和標(biāo)注，投喂到本地服務(wù)器中，形成了專門針對心血管疾病的本地知識庫。
中山醫(yī)院還擁有專業(yè)的醫(yī)學(xué)團(tuán)隊和技術(shù)團(tuán)隊，他們可以對本地知識庫進(jìn)行不斷的更新和優(yōu)化。醫(yī)學(xué)團(tuán)隊負(fù)責(zé)對新的病例數(shù)據(jù)進(jìn)行整理和標(biāo)注，技術(shù)團(tuán)隊則負(fù)責(zé)對知識庫的架構(gòu)和算法進(jìn)行優(yōu)化，提高檢索的效率和準(zhǔn)確性。通過這種持續(xù)的投入和優(yōu)化，中山醫(yī)院的 deepseek 系統(tǒng)在心血管疾病診斷的綜合能力上不斷提升，能夠更好地為患者服務(wù)。
相比之下，一些基層型醫(yī)院由于缺乏足夠的數(shù)據(jù)和技術(shù)支持，在 RAG 技術(shù)的應(yīng)用中往往面臨困難。他們難以建立起完善的本地知識庫，deepseek 系統(tǒng)的性能也受到一定的限制。這就導(dǎo)致了在使用 deepseek 技術(shù)方面，大醫(yī)院與小型醫(yī)院之間的差距逐漸拉大。
醫(yī)院部署本地 deepseek 需注意的關(guān)鍵問題
雖然醫(yī)院在使用 deepseek 方面具有明顯的優(yōu)勢，但也需要注意一些關(guān)鍵問題，以確保技術(shù)的有效應(yīng)用和醫(yī)療服務(wù)的質(zhì)量。
數(shù)據(jù)清洗，保證數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性
數(shù)據(jù)是 deepseek 系統(tǒng)運(yùn)行的基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性直接影響到系統(tǒng)的診斷和決策結(jié)果。醫(yī)院在建立本地知識庫時，需要對大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和預(yù)處理。這包括去除重復(fù)數(shù)據(jù)、糾正錯誤數(shù)據(jù)、填補(bǔ)缺失數(shù)據(jù)等。
在病例數(shù)據(jù)中，可能存在患者信息填寫錯誤、檢驗(yàn)結(jié)果錄入錯誤等問題，這些錯誤數(shù)據(jù)如果不進(jìn)行清洗，將會誤導(dǎo) deepseek 系統(tǒng)的判斷。因此，醫(yī)院需要建立嚴(yán)格的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理流程，確保輸入到系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確無誤。
人才梯隊搭建，要有主動判別能力
deepseek 系統(tǒng)的運(yùn)行和維護(hù)需要專業(yè)的人才支持。醫(yī)院不僅需要具備醫(yī)學(xué)知識的專業(yè)人員，還需要掌握人工智能技術(shù)的技術(shù)人員。同時，醫(yī)生和技術(shù)人員都需要具備主動判別能力，不能完全依賴 deepseek 系統(tǒng)的結(jié)果。
在診斷過程中，醫(yī)生需要結(jié)合自己的臨床經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識，對 deepseek 系統(tǒng)提供的診斷建議進(jìn)行分析和判斷。雖然 deepseek 系統(tǒng)可以根據(jù)醫(yī)學(xué)影像識別出病變，但醫(yī)生還需要考慮患者的具體癥狀、病史等因素，做出診斷。
因此，醫(yī)院需要搭建完善的人才梯隊，加強(qiáng)對員工的培訓(xùn)，提高員工的專業(yè)素養(yǎng)和判別能力。
介入第三方專業(yè)的數(shù)據(jù)模型，數(shù)據(jù)分析度量衡為了更好地管理和分析醫(yī)療數(shù)據(jù)
醫(yī)院可以介入第三方專業(yè)的數(shù)據(jù)分析決策軟件。這些數(shù)據(jù)分析決策軟件可以提供更強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和分析功能，幫助醫(yī)院對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化和規(guī)范化管理。
例如，通過使用專業(yè)的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理軟件，醫(yī)院可以對數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性、一致性等進(jìn)行評估和監(jiān)控。同時，這些軟件還可以提供數(shù)據(jù)可視化功能，幫助醫(yī)生和管理人員更直觀地了解數(shù)據(jù)的分布和趨勢。通過引入第三方專業(yè)的數(shù)據(jù)軟件，醫(yī)院可以讓數(shù)據(jù)有度量衡，提高數(shù)據(jù)的利用價值。
醫(yī)院硬件算力問題
deepseek 系統(tǒng)的運(yùn)行需要強(qiáng)大的硬件算力支持。隨著醫(yī)院數(shù)據(jù)量的不斷增加和模型的不斷優(yōu)化，對硬件算力的要求也越來越高。醫(yī)院需要不斷升級和擴(kuò)充硬件設(shè)備，以滿足系統(tǒng)運(yùn)行的需求。
構(gòu)建提示庫
為了提高 deepseek 系統(tǒng)的交互效果和回答質(zhì)量，醫(yī)院可以構(gòu)建提示庫。提示庫包含了各種常見問題的提問方式和回答模板，以及針對不同科室、不同病種的專業(yè)提示。當(dāng)患者或醫(yī)生向 deepseek 系統(tǒng)提問時，系統(tǒng)可以根據(jù)問題的類型和關(guān)鍵詞，從提示庫中獲取相應(yīng)的提示，生成更準(zhǔn)確、更符合用戶需求的回答。
Deepseek 引發(fā)醫(yī)療巨變
我們看到 deepseek 在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用正呈現(xiàn)出蓬勃發(fā)展的態(tài)勢，同時也在不同醫(yī)院之間形成了明顯的差距。綜合能力強(qiáng)的大醫(yī)院憑借其豐富的醫(yī)療資源、雄厚的技術(shù)實(shí)力和大量的數(shù)據(jù)投入，在使用 deepseek 方面取得了的優(yōu)勢，其綜合能力也在不斷提升。
然而，醫(yī)院在應(yīng)用 deepseek 技術(shù)時也需要注意數(shù)據(jù)清洗、人才梯隊搭建、第三方數(shù)據(jù)軟件介入、硬件算力和提示庫構(gòu)建等關(guān)鍵問題，以確保技術(shù)的有效應(yīng)用和醫(yī)療服務(wù)的質(zhì)量。
對于小型醫(yī)院來說，雖然在應(yīng)用 deepseek 技術(shù)方面面臨一些困難，但也可以通過與大醫(yī)院合作、共享數(shù)據(jù)資源等方式，逐步提升自身的技術(shù)水平和服務(wù)能力。
未來，隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，deepseek 在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用前景將更加廣闊。我們期待看到更多的醫(yī)院能夠充分利用這一技術(shù)，為患者提供更優(yōu)質(zhì)、更高效的醫(yī)療服務(wù)，推動整個醫(yī)療行業(yè)的進(jìn)步與發(fā)展。
