在人工智能浪潮中，DeepSeek的出現(xiàn)為醫(yī)療領域帶來了新的希望和挑戰(zhàn)。眾多醫(yī)院紛紛接入DeepSeek，試圖借助這一先進技術提升醫(yī)療服務水平。然而，技術的引入并非一帆風順，醫(yī)院在實際部署過程中面臨著諸多問題，包括高昂的算力成本、復雜的部署模式選擇，以及如何確保AI輸出的醫(yī)療建議既專業(yè)又可靠。本文將深入探討醫(yī)院接入DeepSeek后的現(xiàn)狀、面臨的挑戰(zhàn)，以及如何在AI輔助下更好地服務患者。

在人工智能浪潮中，DeepSeek 異軍突起，引發(fā)全球關注，醫(yī)療領域也掀起接入 DeepSeek 的熱潮。眾多醫(yī)院紛紛跟進，試圖借助這一先進技術提升醫(yī)療服務水平。然而，在這股火熱的接入潮背后，我們需要冷靜思考：醫(yī)院接入了 DeepSeek，然后呢？這不僅關乎技術的落地應用，更涉及醫(yī)療行業(yè)的未來走向。

一、應用現(xiàn)狀：看似繁花似錦

當下，DeepSeek 在醫(yī)療領域已展現(xiàn)出廣泛應用的態(tài)勢。從普通用戶層面來看，許多人開始依賴它來獲取健康相關信息，甚至嘗試用它進行初步 “問診”。

社交平臺上不乏這樣的例子，有醫(yī)學博主分享經歷，患者因 DeepSeek 的結論對醫(yī)生的治療方案提出質疑，最終卻發(fā)現(xiàn)該疾病的醫(yī)學診療指南已更新，DeepSeek 給出的答案是正確的。

在醫(yī)院端，DeepSeek 的本地化部署進展迅速。多家醫(yī)院，包括一些知名三甲醫(yī)院，已完成部署并投入使用。

醫(yī)生將患者病歷等關鍵信息輸入系統(tǒng)后，嵌入 DeepSeek 的 “AI 助理” 能夠模擬專業(yè)醫(yī)生的推理模式，給出詳細的鑒別診斷和處理建議，輔助醫(yī)生進行臨床決策、慢病管理、病歷質控以及遠程診療等多項工作。

這一系列應用場景的拓展，似乎讓我們看到了 AI 賦能醫(yī)療的美好前景，醫(yī)療效率提升、診斷更加精準的未來仿佛觸手可及。

二、醫(yī)療大模型的特殊要求：專業(yè)性與可靠性至上

醫(yī)療領域有其獨特的專業(yè)性和嚴謹性，對醫(yī)療大模型的要求遠高于普通應用。與通用大模型不同，醫(yī)療大模型必須強調因果性，而非僅僅基于概率的相關性。

通用大模型確實像一個擅長拼圖的能手，能夠將海量碎片化的信息拼湊出看似合理的答案，在日常查詢資料、聊天等場景下頗為實用。

然而，醫(yī)療場景遠比普通拼圖復雜——它不是簡單地拼一幅風景畫，而是要拼一張精密的醫(yī)學地圖，每一塊都必須嚴絲合縫，容不得半點誤差。

為什么通用模型在醫(yī)療領域不夠用？

1. 醫(yī)學需要 “為什么”，而不僅僅是 “好像對”。通用模型能記住 “發(fā)燒 + 咳嗽 = 流感” 這樣的簡單關聯(lián)，但不了解背后的病理機制，也無法根據(jù)患者的過敏史等具體情況調整判斷。
2. 數(shù)據(jù)質量直接決定答案的可靠性。如果訓練數(shù)據(jù)中包含過時的診療指南，模型可能會生成看似合理的錯誤答案。而在醫(yī)療領域，錯誤的答案可能直接危及患者安全。
3. 缺乏 “售后驗證” 機制。醫(yī)生的診斷依賴于臨床試驗、專家共識等多層把關，而通用模型的輸出結果沒有這樣的安全保障。一旦出錯，難以修正。

因此，醫(yī)療領域真正需要的是 “醫(yī)學定制拼圖師”—— 專用醫(yī)療大模型。它們必須深入掌握醫(yī)學知識，像醫(yī)生一樣運用因果邏輯進行推理，并且每一步都能清晰解釋 “為什么這么拼”，這樣才能在醫(yī)療場景中贏得信任。畢竟，健康不是兒戲，拼圖也必須拼得專業(yè)、拼得可靠。

在醫(yī)療場景中，無論是診斷疾病、制定治療決策，還是與患者進行溝通交互，每一個環(huán)節(jié)都必須基于明確的因果關系。

這就要求醫(yī)療大模型必須掌握系統(tǒng)且精準的醫(yī)學推理知識，其輸出的結果和交互方式能夠被醫(yī)療專家準確理解、確定和檢驗，得出的結論更要能被證實或者證偽，也就是實現(xiàn) “可解釋” 的 “白盒化”。

只有達成這些要求，醫(yī)療大模型才能與醫(yī)療專家形成共識，真正融入專業(yè)醫(yī)療體系，為醫(yī)療工作提供堅實可靠的支持。否則，即便模型給出看似合理的建議，若無法從醫(yī)學因果邏輯上進行解釋和驗證，也難以獲得醫(yī)生和患者的信任，更無法在醫(yī)療實踐中大規(guī)模推廣應用。

三、醫(yī)院部署面臨的挑戰(zhàn)：成本與效益的艱難平衡

盡管醫(yī)院接入 DeepSeek 的熱情高漲，但在實際部署過程中，面臨著諸多嚴峻挑戰(zhàn)。

首先是部署模式的問題，在中國，由于數(shù)據(jù)安全等多方面因素的限制，醫(yī)療機構部署 AI 多采用私有化模式。然而，私有化部署的算力成本成為了許多醫(yī)院難以承受之重。尤其是在大模型高并發(fā)應用時，需要多個 GPU 服務器組成強大的算力集群來支撐，這無疑大幅增加了硬件采購、維護以及運行的成本。

為了平衡實際應用成效與高昂的資源消耗，醫(yī)院必須根據(jù)自身的應用場景，如門診量、住院患者數(shù)量、科室需求等，以及可能出現(xiàn)的并發(fā)數(shù)量，謹慎且精準地選擇合適的模型參數(shù)和硬件條件。但現(xiàn)實情況是，許多醫(yī)院在這方面缺乏足夠的專業(yè)判斷能力。

隨著 DeepSeek 爆火，“一體機” 作為一種看似便捷的解決方案進入人們的視野。一體機將軟硬件集成封裝，號稱開箱即用，對于那些自身算力建設有限的醫(yī)療機構而言極具吸引力。

但一體機市場同樣存在問題，其性能和價格差異巨大。例如，一臺售價 200 多萬元的一體機，在實際使用中僅能同時支持 3 – 5 個用戶流暢運行。對于大型三甲醫(yī)院每日動輒數(shù)千人次的門診量來說，若單純依靠一體機來部署大模型，要滿足醫(yī)生和患者的使用需求，所需的資金投入將是天文數(shù)字。

更為嚴重的是，若醫(yī)療機構在未充分評估自身需求和一體機性能的情況下盲目跟風購買，很可能導致設備的模型參數(shù)和算力無法與實際需求匹配，最終不僅無法實現(xiàn)提升醫(yī)療服務的初衷，還會造成設備閑置，導致大量資源的浪費。

四、給年輕醫(yī)生的一劑 “定心丸”

在 AI 技術飛速發(fā)展的當下，年輕醫(yī)生的焦慮情緒可以理解。但必須明確的是，目前 AI 在醫(yī)療領域仍處于輔助診斷的階段，醫(yī)生的主導作用不可替代。

以 DeepSeek 接入 AI 導診為例，在真實場景下，老年患者往往更傾向于直接咨詢導診臺護士，因為護士能夠提供更為直接、貼心的服務，而 AI 導診在面對復雜情況時可能會出現(xiàn) “卡殼” 或給出不夠精準的建議。

在急診室，時間就是生命?；颊呖赡苤徽f一句 “肚子疼” 就暈倒了，醫(yī)生需要憑借經驗和直覺迅速判斷是闌尾炎還是腸梗阻，甚至可能是更嚴重的主動脈夾層。AI 在這種情況下往往因數(shù)據(jù)不足而無法給出有效的建議。它需要完整的病史和檢查數(shù)據(jù)來分析，但在急診室，這些數(shù)據(jù)往往不完整。

在重癥監(jiān)護室（ICU），醫(yī)生面臨的不僅是技術上的挑戰(zhàn)，還有倫理上的抉擇。并且會綜合考慮患者的家庭情況、個人意愿以及生命的價值，最終做出決定。這種涉及倫理道德的綜合決策，AI暫時無法勝任。

醫(yī)生不僅治療疾病，還給予患者心理上的支持和安慰。在與患者的交流中，醫(yī)生可以通過語言、表情和肢體動作傳遞關懷，幫助患者緩解焦慮和恐懼。正如特魯多醫(yī)生的名言：“有時去治愈，常常去幫助，總是去安慰。” 這種人文關懷是醫(yī)療過程中不可或缺的一部分，也是 AI 無法替代的。

醫(yī)院接入 DeepSeek 只是邁向 “AI + 醫(yī)療” 的起點，而非終點。在當前階段，醫(yī)院需要清醒地認識到 DeepSeek 在醫(yī)療領域應用的現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)。

只有深入理解醫(yī)療大模型的特殊要求，謹慎應對部署過程中的成本效益問題，避免盲目跟風和資源浪費，才能讓 DeepSeek 等醫(yī)療 AI 技術真正為醫(yī)療行業(yè)帶來積極且可持續(xù)的變革，提升醫(yī)療質量和效率，為患者提供更優(yōu)質的醫(yī)療服務。