DeepSeek入局医疗，传统诊疗要被颠覆？
DeepSeek是什么？
DeepSeek，中文名深度求索，是一家成立于2023年7月17日的创新型科技公司，专注于开发先进的大语言模型（LLM）和相关技术。在2024年底，DeepSeek发布了新一代大语言模型V3，并宣布开源，测试结果显示，该模型在多项评测中表现优于主流开源模型，且具有成本优势。2025年，在世界经济论坛年会开幕当天，DeepSeek又发布了最新开源模型R1，用纯深度学习的方法让AI自发涌现出推理能力，在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩OpenAI的o1模型正式版，而训练成本仅560万美元，远低于美国科技巨头的数亿美元乃至数十亿美元投入。
如今，DeepSeek已不局限于通用领域，在医疗行业也掀起了波澜，多地医院接入DeepSeek，这无疑给传统诊疗方式带来了前所未有的变革。
DeepSeek如何改变传统诊疗方式？
诊断环节
在传统诊疗中，诊断主要依赖医生的专业知识和经验，像面对医学影像诊断，医生需人工查看X光片、CT、MRI等影像，从中识别病灶和异常。这一过程不仅耗时久，对于一些微小或隐蔽病灶，还容易因医生疲劳、经验局限等因素出现误诊、漏诊情况。据相关研究统计，在常规医学影像诊断中，误诊率可达5%-15%。
而DeepSeek接入医院系统后，情况大为不同。它运用深度学习算法，能快速处理和分析海量医学影像数据，在短时间内完成影像识别与分析，比如对肺部CT影像进行处理，几秒钟就能给出初步诊断结果，还能精准标注出可能存在的病变区域。DeepSeek还能同时处理多模态数据，将医学影像与患者病历、检验报告等信息结合分析，全面判断病情，进一步提高诊断准确性，减少误诊漏诊概率。
治疗方案制定
传统治疗方案制定，多基于医生经验和常见治疗指南，较难充分考虑每位患者的个体差异，难以完全实现个性化治疗。以癌症治疗为例，常规方案可能是标准化的手术、化疗、放疗组合，但不同患者对治疗的耐受程度、基因特征、身体状况等都不一样，统一方案未必是最佳选择。
DeepSeek则可收集患者的全方位数据，包括基因数据、病史、生活习惯、当前身体各项指标等，通过算法对这些数据进行深度分析，模拟不同治疗方案在患者身上可能产生的效果，为医生提供多种治疗方案参考，并依据分析结果给出最优推荐方案。这使得治疗方案更贴合患者个体情况，实现精准治疗，提升治疗效果，降低并发症风险，减少不必要医疗支出。例如针对糖尿病患者，DeepSeek能根据患者的血糖波动规律、饮食习惯、运动频率以及并发症风险等因素，制定出涵盖饮食调整、运动计划、药物治疗的个性化综合方案，实现更有效的血糖控制。
健康管理方面
传统健康管理主要依靠定期体检和患者自我报告，对疾病的预警和干预往往不够及时。体检间隔期内，身体潜在问题难以及时察觉，患者自我报告也存在主观偏差，导致健康管理存在滞后性。
DeepSeek借助可穿戴设备、智能家居健康监测设备等收集用户日常健康数据，如心率、血压、睡眠质量、运动步数等，进行实时分析。一旦发现数据异常，便及时发出预警，提醒用户和医生关注，采取相应措施。对于慢性病患者，DeepSeek还能依据长期监测数据，制定专属健康管理计划，包括饮食、运动、用药提醒等，帮助患者更好控制病情，预防并发症发生。像高血压患者，通过佩戴智能手环将血压数据实时传输给DeepSeek，它能根据数据变化趋势，在血压异常升高时及时预警，同时给出调整生活方式或用药建议，真正做到疾病早发现、早预防、早治疗。
医疗行业人员如何拥抱AI？
DeepSeek接入多地医院，给医疗行业带来的变革已是大势所趋，为更好发挥AI在医疗领域的价值，医疗行业人员需要积极拥抱这一变化。
提升AI知识水平
医疗从业者可报名参加专业培训机构开设的AI医疗应用课程，系统学习AI基础理论知识，如机器学习、深度学习的基本原理，了解算法如何在医疗数据处理中发挥作用。还能关注行业内知名专家举办的学术讲座，这些讲座往往聚焦AI在医疗领域的前沿研究成果和实际应用案例，让从业者紧跟技术发展趋势。线上学习平台也是很好的学习渠道，像Coursera、edX等平台上有很多优质的AI课程，从业者可利用碎片化时间，自主学习，逐步消除对AI的陌生感和畏难情绪。
积极与AI协作
实际诊疗工作中，医生可在诊断环节借助DeepSeek快速分析医学影像，将患者的影像资料准确输入AI系统，获取初步诊断建议，再结合自己的临床经验和专业知识，对AI结果进行评估和判断。制定治疗方案时，把患者的详细病情信息，包括基因检测报告、病史、各项生理指标等提供给AI，参考AI给出的治疗方案建议，综合考虑患者个体情况后做出决策。通过不断与AI协作，熟练掌握与AI配合的技巧，充分发挥AI优势，提升医疗服务质量和效率。
参与AI技术创新研发
医生凭借丰富临床经验，能敏锐发现医疗实践中对AI技术的实际需求。在日常工作中，将遇到的诊断难题、治疗痛点记录下来，与AI研发团队沟通交流，提出针对性改进建议，如在某些复杂疾病诊断中，期望AI具备更精准的特征识别能力；在慢性病管理方面，希望AI能根据患者实时健康数据提供更灵活、个性化的干预措施等。还能参与临床试验，为AI模型训练提供真实、有效的临床数据，协助验证AI技术在医疗应用中的安全性和有效性，推动AI技术不断优化升级，更好服务医疗行业。
总结展望
DeepSeek接入多地医院，给医疗行业带来的变革是全方位、深层次的，从诊断、治疗方案制定到健康管理，每一个环节都因AI技术的融入而发生着巨大改变，为医疗行业发展注入了新活力。对于医疗行业人员而言，积极拥抱AI是顺应时代发展的必然选择。
通过提升AI知识水平、积极与AI协作以及参与AI技术创新研发，医疗从业者能更好发挥AI在医疗领域的优势，为患者提供更优质、高效的医疗服务。虽然AI在医疗领域的应用还面临一些挑战，如数据隐私安全、算法可解释性、法规伦理等问题，但随着技术的不断进步、相关政策法规的完善以及行业各方的共同努力，这些问题终将得到解决。相信在不久的将来，AI将在医疗领域发挥更大作用，推动医疗行业迈向智能化、精准化、个性化的新高度，为人类健康事业作出更大贡献。
