“AI医生”已进入广东医院 DeepSeek能替代医生吗？

羊城晚报记者 薛仁政 张华 通讯员 屈理慧 南五萱

近日，国产人工智能(AI)大模型DeepSeek火遍全网。羊城晚报记者留意到，DeepSeek作为大语言模型算法，在为不少网友答疑解惑的同时，也成为了人们求医问药的对象之一。

随着AI技术在医疗领域的应用不断深化，广东已有医院将DeepSeek进行本地部署，成为市民的“AI医生”，成为医生的得力助手。羊城晚报记者走访多家医院，了解AI在广东医院的使用现状，听听医生如何评价“AI同行”。

DeepSeek已在医疗中取得成果

“您好，我是小悦医生！”2月17日，广东省妇幼保健院互联网医院上线DeepSeek本地化部署的第一个项目——AI智能问诊，引起了业内极大的关注。

目前，“小悦医生”可以处理常见症状咨询，提供分级诊疗建议(如建议居家观察或急诊)，缓解门诊压力。

广东省妇幼保健院党委书记欧奕强表示，积极拥抱新技术是推动医院高质量发展“必选项”。作为AI智能体，“小悦医生”采用“一个问诊大模型+N个分诊智能体小模型”的模式，搭建一个多智能体协同的AI省妇幼，覆盖导诊、辅助诊断、健康管理等场景，通过人机协同，为妇女儿童提供精准高效的妇幼健康服务。

在南方医院，DeepSeek也将为健康管理服务带来变革。南方医院健康管理中心主任刘莉介绍，中心借助DeepSeek大模型着重打造了智能体检报告解读系统、全自动总检报告生成工具、本地化健康管理知识库，现已全面进入实测阶段。

据了解，智能体检报告解读系统依托DeepSeek大模型强大的多模态语义理解能力，能够自动精准识别体检报告中的各类异常指标，并迅速生成通俗易懂的解读建议，准确率高达98%，相较于传统人工处理方式，效率呈倍数级提升，极大缩短等待时间。

南方医科大学第五附属医院病理科也已完成DeepSeek本地化部署。病理科主任索文昊表示，通过人工智能系统构建智能辅助诊断体系，打造病理大数据中心，依托DeepSeek构建结构化病例库，实现病理图像、临床信息、随访数据的智能关联与检索。

DeepSeek相比以往的AI有明显进步

作为技术密集型产业，医疗行业早已有了使用AI的先例。

索文昊介绍，早在2022年该科室就已经部署了AI相关应用，让AI参与到了检查结果的辅助分析中，可以通过已经建立的模型辅助、提示医生进行相关诊断。但由于以往的AI并非大语言模型算法，在交互性和准确性上仍有不足,且需要医生进行繁琐的数据输入，在其他方面的诊断上也需要医生深入参与。

与以往的AI技术不同，本次部署的DeepSeek大语言模型算法，在交互性和分析方面有了显著提升。它不仅能够帮助医生更快速地获取诊断结果，还能提供更深入的分析报告，有效提升了诊断的准确性。最新部署的AI系统则能够提供更全面的分析，为医生避免掉很多简单重复却又容易忽略的错误，大大减轻了医生的工作负担。索文昊表示，通过深度整合DeepSeek技术，科室有望提升诊断效率20%～30%，将质控标准化覆盖率提升至 90%以上。

“与以往的AI系统相比，DeepSeek更为全面。”刘莉介绍，最新部署的AI系统不仅能够给出“答案”，还能够展示“解题过程”，帮助医生更好地理解患者的健康状况、判断AI结果的准确性。

得益于DeepSeek技术的进步，南方医院健康管理中心利用DeepSeek-R1模型所具备的强化学习与知识蒸馏先进技术，搭建起一套完整涵盖“数据采集-分析-决策”的全流程智能平台。基于该平台，中心已高效完成脂肪肝风险预测模型的开发工作。

DeepSeek目前并不能取代医生

尽管DeepSeek在医疗领域展现出了巨大的潜力，但多家医院表示，目前AI的工作仍局限于帮助医生查漏补缺、提供建议，要让“AI助手”成为“AI医生”还有很长的路要走。

“我判断目前部署系统的水平介于住院医师和主治医师之间，尚达不到中级职称的诊断水平。”刘莉坦言，虽然AI系统的准确性和效率都很高，但医疗领域毕竟关乎生命健康，医生必须确保每一个结论都是准确无误的。因此，在目前阶段，AI的诊断结果仍然需要进行双人审核，以确保诊断的准确性。

但她认为，随着技术的不断进步和法律法规的完善，AI在医疗领域的应用将会越来越广泛。AI未来有可能取代人类医生，为患者提供更高效、更准确的诊疗服务。

“AI在部分细分专业领域已经达到了很高的水准，但人体是复杂的系统工程，AI面对系统性疾病的时候仍旧会出现‘胡言乱语’的情况，诊断水平飘忽不定。”索文昊表示，尽管如此，但对于AI在医疗领域的应用前景，他持乐观态度。“随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，AI技术有望在更多医疗领域发挥重要作用。”

新闻加点料

为什么医院要将DeepSeek本地部署？

记者了解到，大多数医院在使用DeepSeek系统的时候都选择了本地部署。本地部署‌是指将DeepSeek模型下载到本地电脑上，利用本地电脑进行数据处理和推理，避免将数据传输到云端，增强了数据的主权和控制，减少了因网络连接可能带来的安全风险。‌

医院本地部署DeepSeek更多是出于安全考虑。本地化部署可以避免网络上良莠不齐的健康知识对AI系统造成污染，且从本地调用算法能够更好地保护患者的个人隐私。（羊城晚报）