### 人工智能医疗的“虚火”与“实路”：从DeepSeek医院应用看AI医疗的深层困境

　　DeepSeek是一款推理模型，他在图像识别和音频多模态方面并不会比已有的智能模型更强，或者是不会比专业领域的人工智能强。

　　所以我们会看到现在很多医院接入DeepSeek只是用来问诊回答患者的一些基础的提问和一些病历报告检查的解读，这些功能非常的基础，可以做的很好，甚至比医生回答的更好，那么问题来了，DeepSeek除了证明医生不行，还能做什么呢？

　　这个接入人工智能的浪潮很快就会过去，冷静下来医生和医院的管理者就会想我们为什么要接入人工智能？人工智能能给我们带来什么好处？能帮我们提高收入吗？还是能帮我们带来更多的患者？

　　这个深层次的问题，我们也抛给人工智能看看他是怎么思考和怎么解答这个问题的？

　　#### **一、热潮下的“浅层应用”：医院接入DeepSeek的典型场景**

　　近期，全国近百家三甲医院宣布接入DeepSeek大模型，掀起一股“AI医疗”风潮。然而，从已公开的应用案例来看，多数医院对AI的部署仍停留在基础工具层面，远未触及医疗核心价值。

　　1. **行政与流程优化：效率提升的“表面功夫”**

　　- **智能导诊与报告解读**：如四川省人民医院的“AI报告解读”将专业术语转化为通俗描述，北京友谊医院通过DeepSeek优化电子病历生成和医保审核流程。

　　- **院内管理提效**：清华长庚医院利用DeepSeek分析耗材使用量、优化医保审核，并计划通过AI整合医院“四流”（实物流、信息流、现金流、业务流）。

　　这类应用虽能提升运营效率，但本质上是将传统IT系统的功能升级为AI驱动，技术门槛低且创新性有限。

　　2. **临床辅助决策：从“知识库”到“诊断参考”**

　　- **基础诊断支持**：北京儿童医院的AI儿科医生整合300位专家经验，辅助调取指南和科研数据；湖南省胸科医院的用药分析系统可检测药物冲突，但结论仍需医生复核。

　　- **影像与病理筛查**：四川省人民医院通过AI初筛肺部结节，减少漏诊；北京友谊医院病理科用DeepSeek辅助逻辑推理，但仍需医生签署最终诊断。

　　此类应用虽触及诊疗环节，但多局限于信息检索与标准化流程，对复杂病例的个体化决策贡献有限。

　　3. **科研与数据整合：尚未兑现的“数据红利”**

　　中国科学技术大学附属第一医院提出构建多源数据库以优化临床决策，河南省医学科学院尝试打造眼科大模型降低致盲率。然而，当前医院数据孤岛问题严重，多数机构的DeepSeek仍依赖通用模型，缺乏针对专科数据的深度训练。

　　#### **二、深层困境：AI医疗的“技术虚胖”与“价值缺失”**

　　尽管医院纷纷拥抱AI，但实际应用暴露出三大核心问题：

　　1. **数据壁垒与模型泛化能力不足**

　　- 医院数据分散在HIS、PACS等系统中，缺乏统一治理。例如，北京清华长庚医院虽尝试整合数据训练“特制版DeepSeek”，但跨院区数据共享仍困难。

　　- 通用大模型难以适配专科需求。如湖南省胸科医院计划开发结核病专科模型，但需依赖国家超算中心算力支持，基层医院难以复制。

　　2. **伦理与权责模糊：医生与AI的“信任危机”**

　　- 患者常对比AI建议与医生诊断，引发权威性质疑。政策明确禁止AI独立开处方，但责任划分仍不清晰——若AI辅助误诊，责任由医生承担。

　　- 隐私风险加剧：北京友谊医院要求数据脱敏，但算法透明度低，患者对数据使用缺乏知情权。

　　3. **技术与需求错位：从“替代医生”到“鸡肋工具”**

　　- AI在标准化任务（如影像筛查）中表现优异，但医学本质是“生物-心理-社会”的综合判断。例如，内分泌科医生指出，患者依从性、心理状态等因素无法被AI量化。

　　- 多数医院将AI定位为“高级搜索引擎”，未触及诊疗核心。如北京协和医学院药物研究所用DeepSeek加速药物研发，但新药临床转化仍需漫长验证。

　　#### **三、破局路径：从“工具化”到“价值重构”**

　　若要释放AI医疗的真正潜力，需从三方面突破：

　　1. **垂直深耕：构建专科化AI模型**

　　- 苏北人民医院的实践值得借鉴：其将DeepSeek与专科小模型融合，开发出“超声报告质控”“麻醉风险评估”等场景化应用，并计划拓展至个体化给药。

　　- 类似地，北京儿童医院的儿科AI需进一步细分至血液病、罕见病等亚专科，而非停留在通用问答层面。

　　2. **数据治理与生态协同**

　　- 打破数据孤岛：借鉴清华长庚医院的经验，通过数据治理将分散的病历、影像、用药记录整合为结构化数据库，为模型训练提供燃料。

　　- 建立区域医疗AI平台：如湖南省胸科医院计划向全省结核病机构开放专科模型，推动基层医疗均质化。

　　3. **政策与伦理框架创新**

　　- 明确权责边界：参考北京大学医学部专家的建议，将AI定位为“辅助工具”，并通过保险机制分担医生责任风险。

　　- 动态监管体系：国家卫健委需完善AI医疗器械的全生命周期评估，覆盖算法透明度、数据安全及临床效用。

　　#### **四、结语：医疗AI的终极命题**

　　当前医院对DeepSeek的应用，恰似19世纪医生初遇听诊器——工具革新了形式，却未颠覆本质。AI医疗的价值不应止步于“流程优化”，而应推动诊疗范式从“经验驱动”转向“数据智能驱动”。只有当AI能深度融合临床路径、个体化治疗乃至预防医学时，这场风潮才真正触及医疗革命的深水区。

　　所以大家看，现在上面这段内容就是人工智能的回答，相当于是在网上找了很多素材，我们可以看得出来是一个很好的推理模型，然后有慢思考的过程，所以说这个创新不足是他的硬伤，因为他在所有的资料和思考的过程当中，并没有体验出人类的智慧“创新性思维”。

　　人工智能进入医院只有解决了医院的“开源”、“节流”，才能够真正的落地。

　　来源：指明就医方向