随着DeepSeek在众多医院的广泛部署，越来越多的医院已经深刻感受到：AI+医疗的应用场景多数是多模态需求，而DeepSeek作为文本单模态模型，其真正价值的释放，必须通过与专业医疗预训练模型的协同集成来实现。

　　有些医院则通过实践证明：“大模型+专业模型”的混合架构，应成为新质生产力快速落地医院的模式首选！即DeepSeek发挥通用语言理解、推理和生成能力的优势，而专业预训练库如MONAI、BioClinicalBERT等则贡献领域专精的感知和分析能力。

　　这种混合架构的组合式部署，相比单一大模型解决方案具有显著的成本效益优势：医院无需投入巨资训练专属大模型；以成熟的开源预训练模型构建特定医疗场景应用，可以大幅降低硬件需求、缩短开发周期。

　　为帮助更多医院以更低成本、更高效率实现AI+医疗的创新项目落地应用，仲崇海老师AI专项团队选择了更符合综合性医院需求的48个场景，并分为8大类分别给出DeepSeek+预训练模型的组合建议：

　　医学影像类

　　1. 医学影像智能辅助诊断

　　预训练模型：monai（提供多种预训练模型）、torchxrayvision（胸部X光模型）、detectron2（医学目标检测）

　　结合方式：DeepSeek接收影像模型的结构化输出，生成诊断报告和解释

　　2. 医学影像数据智能辅助质控

　　预训练模型：monai（质控组件）、torchmetrics（评估指标库）、pytorch-lightning（训练框架）

　　结合方式：DeepSeek解读质控指标，提供改进建议

　　3. 医学影像智能辅助治疗

　　预训练模型：monai（提供影像处理和重建模型）、pytorch3d（3D视觉库）、SimpleITK（医学影像处理）

　　结合方式：DeepSeek基于三维重建结果提供治疗方案建议

　　4. 放射治疗靶区智能辅助勾画

　　预训练模型：nnUNet（医学分割模型）、monai（分割模型）、segmentation-models-pytorch

　　结合方式：DeepSeek解释分割结果，指导靶区优化

　　临床决策支持类

　　5. 临床专病智能辅助决策

　　预训练模型：scikit-learn、transformers（加载BioClinicalBERT）、catboost

　　结合方式：DeepSeek整合预测模型结果，生成专科诊疗建议

　　6. 基层全科医生智能辅助决策预

　　训练模型：xgboost、MedCAT（医学概念注释）、transformers（加载PubMedBERT）

　　结合方式：DeepSeek简化专业指南，结合预测模型给出基层适用建议

　　7. 手术智能辅助规划

　　预训练模型：monai、pyvista（3D可视化）、vtk（可视化工具包）

　　结合方式：DeepSeek基于三维可视化结果提供手术方案比较

　　8. 中医临床智能辅助诊疗

　　预训练模型：gensim、sentence-transformers、transformers（中文医疗BERT）

　　结合方式：DeepSeek结合中医知识库，分析四诊数据，推荐中医方案

　　9. 中医经络智能检测

　　预训练模型：mediapipe（人体姿势估计）、opencv-python、ultralytics（YOLOv8）

　　结合方式：DeepSeek解释经络分析结果，提供中医解读

　　患者智能服务类

　　10. 智能门诊分诊

　　预训练模型：rasa（对话系统）、fasttext（文本分类）、spacy（NLP工具）

　　结合方式：DeepSeek处理患者症状描述，推荐合适科室

　　11. 智能就医咨询

　　预训练模型：sentence-transformers、faiss（向量搜索）、transformers（医疗BERT）

　　结合方式：DeepSeek基于医院特定知识库回答就医问题

　　12. 智能预问诊

　　预训练模型：scispacy（科学文本处理）、negspacy（否定检测）、transformers（ClinicalBERT）

　　结合方式：DeepSeek引导问诊流程，提取关键症状信息

　　13. 智能陪诊

　　预训练模型：rasa、langchain、transformers（对话模型）

　　结合方式：DeepSeek提供个性化就诊指引和医学术语解释

　　14. 智能随访

　　预训练模型：pytorch-forecasting、lifelines（生存分析）、pycox（生存预测）

　　结合方式：DeepSeek根据预测模型结果定制随访内容

　　15. 智能满意度调查

　　预训练模型：textblob（情感分析）、vaderSentiment、 transformers.pipeline('sentiment-analysis')

　　结合方式：DeepSeek分析调查结果，生成改进建议报告

　　16. 智能患者院后管理

　　预训练模型：lifelines、scikit-survival、pycox（风险预测）

　　结合方式：DeepSeek根据预测风险制定个性化随访计划

　　医疗文书类

　　17. 智能病历辅助生成

　　预训练模型：transformers（BioClinicalBERT、PubMedBERT）、scispacy、huggingface-hub

　　结合方式：DeepSeek根据医生录入的关键信息，生成规范病历

　　18. 处方前置审核智能辅助

　　预训练模型：rdkit（化学信息学）、deepchem（分子特性预测）、drugwatchdog

　　结合方式：DeepSeek解释药物相互作用风险，提供调整建议

　　19. 临床用药智能辅助

　　预训练模型：pykg2vec（知识图谱嵌入）、ampligraph（知识图谱框架）、dgl-ke

　　结合方式：DeepSeek基于知识图谱推理结果，解释用药建议

　　20. 患者用药指导智能辅助

　　预训练模型：scispacy、transformers（医疗BERT）、allennlp（NLP工具）

　　结合方式：DeepSeek将专业用药说明转化为患者易懂的语言

　　21. 中药智能审方

　　预训练模型：networkx（网络分析）、dgl（图神经网络）、stellargraph

　　结合方式：DeepSeek基于中药配伍网络分析，解释审方结果

　　22. 中医临床病案智能质控

　　预训练模型：hanlp（中文NLP）、transformers（Chinese-BERT-wwm）、nltk

　　结合方式：DeepSeek评估中医病历的规范性，提供修改建议

　　23. 智能医疗文书质控辅助

　　预训练模型：transformers（BioClinicalBERT）、scispacy、huggingface-hub（PubMedBERT）

　　结合方式：DeepSeek分析病历完整性，提供结构化反馈

　　医保与保险类

　　24. 医保智能审核

　　预训练模型：catboost、lightgbm、autogluon（AutoML框架）

　　结合方式：DeepSeek解释异常医保费用原因，辅助审核

　　25. 医保智能核算

　　预训练模型：statsmodels、scikit-survival、lifelines（风险预测）

　　结合方式：DeepSeek解释风险评估结果，推荐核保策略

　　26. 商业健康险智能设计

　　预训练模型：pymc（贝叶斯模型）、prophet（时间序列）、statsmodels

　　结合方式：DeepSeek基于风险模型，生成保险产品设计方案

　　健康管理类

　　27. 智能健康管理

　　预训练模型：tslearn（时间序列）、sktime、pytorch-forecasting

　　结合方式：DeepSeek生成个性化健康报告和建议

　　28. 智能慢性病管理

　　预训练模型：lifelines、scikit-survival、pycox（生存分析）

　　结合方式：DeepSeek解释风险预测，制定管理计划

　　29. 智能心理自助服务

　　预训练模型： transformers.pipeline('text-classification')、bertopic、gensim

　　结合方式：DeepSeek基于情绪分析提供个性化心理支持

　　30. 智能心理分级评估与护理

　　预训练模型：nlpaug（文本增强）、transformers（RoBERTa）、datasets（心理健康数据集）

　　结合方式：DeepSeek解读心理评估结果，提供分级干预建议

　　31. 智能学生心理健康管理服务

　　预训练模型： transformers.pipeline('text-classification')、bertopic、sentence-transformers

　　结合方式：DeepSeek针对学生群体特点提供心理健康建议

　　医院智慧管理类

　　32. 智能医疗质量管理

　　预训练模型：pyod（异常检测）、alibi-detect、river（在线学习）

　　结合方式：DeepSeek解读异常检测结果，提供质量改进建议

　　33. 智能医务人员管理

　　预训练模型：pyomo（优化框架）、ortools（Google优化工具）、pulp（线性规划）

　　结合方式：DeepSeek解释排班优化结果，提供人力资源建议

　　34. 智能手术室管理

　　预训练模型：optuna（超参数优化）、ortools、pulp（优化算法）

　　结合方式：DeepSeek解释排程优化结果，辅助资源配置决策

　　35. 智能药房管理

　　预训练模型：prophet（时序预测）、statsmodels、neuralprophet

　　结合方式：DeepSeek基于预测模型，生成药品采购计划

　　36. 智能耗材管理

　　预训练模型：prophet、neuralprophet、pyomo（优化库）

　　结合方式：DeepSeek结合预测结果，提供耗材优化建议

　　37. 智能医疗设备管理

　　预训练模型：prophet、pyod（异常检测）、sktime（时序分析）

　　结合方式：DeepSeek解读设备异常预测，制定维护计划

　　38. 智能物流管理

　　预训练模型：ortools、pyomo、networkx（路径规划）

　　结合方式：DeepSeek解释路径优化结果，提供物流建议

　　39. 智能医院停车管理

　　预训练模型：prophet、ortools、pulp（优化求解器）

　　结合方式：DeepSeek基于预测模型生成停车调度方案

　　40. 智能医院后勤安全管理

　　预训练模型：ultralytics（YOLOv8）、pyod（异常检测）、alibi-detect

　　结合方式：DeepSeek解释异常检测结果，提供安全预警

　　41. 智能医院经济管理决策支持

　　预训练模型：prophet、statsmodels、pymc（贝叶斯模型）

　　结合方式：DeepSeek解读经济预测模型，生成决策建议

　　疾病预防与科研

　　42. 智能遗传性疾病筛查与预测

　　预训练模型：biopython、deepchem、pysam（基因组分析）

　　结合方式：DeepSeek解释基因风险评分，生成防治建议

　　43. 慢性非传染性疾病筛查与预测

　　预训练模型：lifelines、scikit-survival、pycox（生存分析）

　　结合方式：DeepSeek生成个性化疾病风险报告和预防建议

　　44. 智能患者招募

　　预训练模型：imblearn（不平衡学习）、autogluon（AutoML）、lightgbm

　　结合方式：DeepSeek解释患者匹配度评分，辅助研究者决策

　　45. 智能研究型病房

　　预训练模型：prophet、tslearn（时间序列聚类）、sktime（时序分析）

　　结合方式：DeepSeek整合时序分析结果，提供研究建议

　　46. 医学科研智能辅助

　　预训练模型：allennlp、bertopic（主题建模）、transformers（PubMedBERT）

　　结合方式：DeepSeek整合科研文献，生成研究综述

　　47. 智能文献挖掘分析

　　预训练模型：sentence-transformers、bertopic、faiss（向量检索）

　　结合方式：DeepSeek归纳文献主题，生成研究前沿报告

　　48. 智能医学科研数据分析

　　预训练模型：fairscale（大规模训练）、pytorch-lightning、optuna（超参数优化）

　　结合方式：DeepSeek整合多模态分析结果，生成研究报告。

　　>>>附：混合架构技术应用举例

　　以上述第48条的智能医学科研数据分析为例，技术路线如下：

　　一、整体架构设计

　　DeepSeek: 提供强大的基础语言模型能力

　　FairScale: 实现大规模分布式训练

　　PyTorch-Lightning: 提供结构化训练框架

　　Optuna: 自动化超参数优化

　　二、技术路线详解

　　1. 数据准备与预处理

　　医学数据收集(电子病历、医学影像、临床试验数据等)

　　数据清洗与标准化

　　数据增强与平衡

　　数据分割(训练集/验证集/测试集)

　　构建数据加载器(使用PyTorch-Lightning的DataModule)

　　2. 模型构建

　　3. 分布式训练配置

　　4. 训练框架搭建

　　5. 超参数优化

　　6. 模型评估与部署

　　使用最佳超参数进行完整训练

　　模型评估与解释性分析

　　模型转换与部署(ONNX, TorchScript)

　　构建REST API服务

　　7. 特定医学任务应用

　　医学影像分析

　　疾病预测与风险评估

　　电子病历理解与信息提取

　　临床试验数据分析

　　三、技术优势

　　高性能计算：FairScale实现大模型高效训练

　　代码简洁性：PyTorch-Lightning提供清晰结构

　　自动化优化：Optuna实现智能超参数调优

　　强大基础能力：DeepSeek提供先进语言模型

　　灵活可扩展：各组件松耦合，便于扩展

　　四、实施建议

　　1. 从小型数据集开始测试整个流程

　　2. 逐步扩展到更大规模医学数据

　　3. 针对医学领域进行特定优化和适配

　　4. 建立严格的模型性能评估和验证流程

　　5. 关注医学AI的伦理和隐私保护

　　以上混合架构的技术应用举例，只是简化列举了框架及Python代码参考，实际应用中还涉及环境配置、CUDA版本匹配、数据获取接口等等，限于篇幅不再冗述。

　　相关说明：

　　1）部分医学预训练语言模型要通过transformers或huggingface-hub加载;

　　2）大多数场景需要中间层来处理专业模型输出，再传给DeepSeek;

　　3）由于时间关系，团队并没有对上述所有场景的混合架构进行实证；

　　4）所提供预训练模型只是主要的且建议采用的，但并不是全部或唯一；

　　5）建议医院通过本地数据对相关预训练模型进行微调以提高准确性；

　　6）建议医院使用所有其他预训练模型前应评估其场景应用的安全性和合规性。

　　来源：医管仲道