DeepSeek在醫(yī)院智慧化建設(shè)中的應(yīng)用探討

[摘要] 在全球數(shù)字化變革的浪潮中，以DeepSeek為代表的大模型技術(shù)在醫(yī)院智慧化建設(shè)中展現(xiàn)出巨大應(yīng)用潛力。本文介紹DeepSeek在患者服務(wù)、臨床支持、醫(yī)院運(yùn)營(yíng)管理等方面的應(yīng)用前景。并分析技術(shù)落地難度大、復(fù)合型人才短缺等在實(shí)際應(yīng)用中面臨的挑戰(zhàn)，最后對(duì)技術(shù)、人才、倫理規(guī)范、數(shù)據(jù)安全等提出針對(duì)性建議。

[關(guān)鍵詞] DeepSeek；醫(yī)院智慧化建設(shè)；醫(yī)療應(yīng)用

[中圖分類號(hào)] R-05" """"[文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] A """""[DOI] 10.3969/j.issn.1673-9701.2025.20.017

DeepSeek等人工智能技術(shù)將在構(gòu)建智慧醫(yī)院高質(zhì)量發(fā)展新范式的進(jìn)程中發(fā)揮巨大潛力^[1]。本文從DeepSeek的功能與特性出發(fā)，介紹其在醫(yī)院智慧化建設(shè)中常見(jiàn)的應(yīng)用場(chǎng)景，并探析現(xiàn)存的挑戰(zhàn)及應(yīng)對(duì)策略，以期為中國(guó)醫(yī)院智慧化建設(shè)的深入發(fā)展提供參考。

1 "Deepseek概述

杭州深度求索人工智能基礎(chǔ)技術(shù)研究有限公司（DeepSeek）于2025年1月20日發(fā)布的DeepSeek-R1模型以比肩美國(guó)Open AI公司o1模型的性能、遠(yuǎn)低于o1模型的訓(xùn)練成本、完全開(kāi)源的特性實(shí)現(xiàn)國(guó)產(chǎn)大模型里程碑式的突破^[2]。DeepSeek作為新一代人工智能大語(yǔ)言模型，在醫(yī)療領(lǐng)域展現(xiàn)出顯著的應(yīng)用價(jià)值。核心功能模塊包括：①自然語(yǔ)言處理引擎，支持電子健康記錄的結(jié)構(gòu)化提取與智能分析；②醫(yī)學(xué)知識(shí)推理系統(tǒng)，整合循證醫(yī)學(xué)證據(jù)輔助臨床決策；③多模態(tài)交互接口，實(shí)現(xiàn)醫(yī)患溝通的智能化升級(jí)。通過(guò)應(yīng)用程序接口（application programming interface，API）的集成，可無(wú)縫對(duì)接醫(yī)院核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)，顯著提升診療效率，并降低醫(yī)療差錯(cuò)率。

2 "DeepSeek在醫(yī)院智慧化建設(shè)中的應(yīng)用前景

2.1" 患者服務(wù)

2.1.1" 智能導(dǎo)診" 智能導(dǎo)診是DeepSeek在患者服務(wù)領(lǐng)域的重要應(yīng)用之一。DeepSeek 通過(guò)分析患者的癥狀、既往病史及健康數(shù)據(jù)，可自動(dòng)為患者推薦合適的科室和專家。如患者掛號(hào)時(shí)，DeepSeek可根據(jù)其輸入的癥狀、體征和既往病史提供初步的科室推薦和就診指引，極大縮短患者的滯院時(shí)間，同時(shí)減輕導(dǎo)診工作者的工作負(fù)擔(dān)^[3]。

2.1.2" 預(yù)問(wèn)診" 患者就診前訪問(wèn)基于DeepSeek的預(yù)問(wèn)診系統(tǒng)，自助填寫預(yù)問(wèn)診問(wèn)卷。DeepSeek對(duì)采集到的患者癥狀、現(xiàn)病史、既往病史、過(guò)敏史等重要信息進(jìn)行智能分析，提取關(guān)鍵數(shù)據(jù)并生成結(jié)構(gòu)化報(bào)告自動(dòng)傳輸?shù)结t(yī)生工作站系統(tǒng)中，幫助醫(yī)生更好地了解患者情況^[4]。

2.1.3" 個(gè)性化健康管理及隨訪" DeepSeek通過(guò)整合患者的多維度健康數(shù)據(jù)，包括電子病歷、生理指標(biāo)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、生活方式信息等，可構(gòu)建出詳細(xì)的患者健康畫像?；诖?，DeepSeek可自動(dòng)生成個(gè)性化的健康管理方案，內(nèi)容包括飲食建議（如糖尿病患者的低碳水飲食方案）、運(yùn)動(dòng)指導(dǎo)、用藥提醒等。在個(gè)性化隨訪方面，DeepSeek通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)控患者的病情指標(biāo)變化，自動(dòng)觸發(fā)隨訪任務(wù)，并通過(guò)短信、APP推送等方式提醒醫(yī)護(hù)人員隨訪。同時(shí)DeepSeek還能自動(dòng)收集隨訪信息，并對(duì)隨訪結(jié)果進(jìn)行分析和總結(jié)，為醫(yī)護(hù)人員提供詳細(xì)隨訪報(bào)告，幫助其及時(shí)了解患者的健康狀況變化，并調(diào)整健康管理方案。

2.2" 臨床支持

2.2.1" 輔助診斷" 通過(guò)整合患者的多方數(shù)據(jù)，包括檢驗(yàn)結(jié)果及既往病史等，平臺(tái)可通過(guò)深度學(xué)習(xí)模型為醫(yī)生提供輔助診斷建議。對(duì)一些復(fù)雜的病例，DeepSeek可提供基于海量醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)、指南和臨床案例等資料，為醫(yī)生的診斷決策提供相關(guān)參考案例和最可能的診斷建議，幫助醫(yī)生提高效率^[5]。通過(guò)這種智能化輔助，醫(yī)生能更加高效地進(jìn)行診斷決策，提高臨床診療水平，降低醫(yī)療錯(cuò)誤率。如在肺炎診斷中，系統(tǒng)結(jié)合胸部CT影像（識(shí)別磨玻璃影、實(shí)變?cè)睿┡c血常規(guī)報(bào)告，提供鑒別診斷建議。

2.2.2" 智能影像分析" CT、MRI和B超等醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)可為醫(yī)生提供重要的診斷線索，但處理這些數(shù)據(jù)需耗費(fèi)大量時(shí)間。DeepSeek通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法，可快速、精準(zhǔn)地分析影像數(shù)據(jù)，自動(dòng)識(shí)別異常區(qū)域，助力醫(yī)生早期干預(yù)，提高治愈率。DeepSeek還具備影像特征提取與量化功能，為醫(yī)生提供準(zhǔn)確的影像數(shù)據(jù)，輔助診斷和病情評(píng)估；并自動(dòng)生成影像診斷建議^[6]。如針對(duì)肺部CT檢測(cè)中發(fā)現(xiàn)的結(jié)節(jié)，系統(tǒng)自動(dòng)測(cè)算結(jié)節(jié)大小、密度及邊緣特征，結(jié)合患者病史與腫瘤標(biāo)志物水平，提示“早期肺癌高風(fēng)險(xiǎn)，建議穿刺活檢或3個(gè)月隨訪”。

2.2.3" 病歷生成與質(zhì)控" 在病歷生成與質(zhì)控方面，DeepSeek可根據(jù)醫(yī)生與患者的問(wèn)診記錄、檢查結(jié)果等信息，自動(dòng)生成結(jié)構(gòu)化的電子病歷，有效提高病歷的書寫效率和準(zhǔn)確性。此外，DeepSeek通過(guò)與病歷質(zhì)控系統(tǒng)充分融合，可對(duì)病歷內(nèi)容進(jìn)行全自動(dòng)審查，識(shí)別邏輯矛盾、術(shù)語(yǔ)錯(cuò)誤、關(guān)鍵信息遺漏等問(wèn)題，并實(shí)時(shí)反饋修改建議。如當(dāng)醫(yī)生記錄“患者否認(rèn)藥物過(guò)敏史”但同時(shí)記錄“青霉素過(guò)敏”時(shí)，系統(tǒng)即時(shí)提醒矛盾。

2.2.4" 合理用藥支持" 在臨床診療中，DeepSeek通過(guò)與合理用藥系統(tǒng)深度結(jié)合，可實(shí)時(shí)攔截不合理處方（如腎功能不全患者的萬(wàn)古霉素劑量錯(cuò)誤）；針對(duì)多科室聯(lián)合用藥場(chǎng)景，可通過(guò)多智能體協(xié)商機(jī)制生成兼顧療效與安全性的方案。在藥事管理方面，替代傳統(tǒng)人工抽樣，實(shí)現(xiàn)100%處方自動(dòng)點(diǎn)評(píng)，識(shí)別超說(shuō)明書用藥、抗菌藥物濫用等問(wèn)題^[7]。

2.3 "醫(yī)院運(yùn)營(yíng)管理

2.3.1" 動(dòng)態(tài)優(yōu)化資源配置" 在醫(yī)療資源優(yōu)化方面，DeepSeek可幫助醫(yī)院進(jìn)行智能排班和資源調(diào)度。通過(guò)分析歷史就診數(shù)據(jù)和患者預(yù)約情況，DeepSeek可預(yù)測(cè)門診量和手術(shù)等需求，醫(yī)院再對(duì)排班方案進(jìn)行預(yù)測(cè)性分析和優(yōu)化，確保醫(yī)院在各個(gè)時(shí)段都擁有充足的醫(yī)療人員，有效預(yù)防排班沖突和資源浪費(fèi)。同時(shí)，基于歷史消耗和疾病趨勢(shì)預(yù)測(cè)耗材需求，實(shí)時(shí)監(jiān)控庫(kù)存，動(dòng)態(tài)調(diào)整采購(gòu)計(jì)劃，實(shí)現(xiàn)物資的精準(zhǔn)采購(gòu)和庫(kù)存管理，降低醫(yī)院的運(yùn)營(yíng)成本^[8]。

2.3.2" 智慧辦公系統(tǒng)" DeepSeek智慧辦公系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)醫(yī)院辦公流程的自動(dòng)化和智能化。通過(guò)自然語(yǔ)言處理技術(shù)，系統(tǒng)可理解用戶的指令，自動(dòng)完成公文起草（如會(huì)議紀(jì)要、請(qǐng)示報(bào)告）、流程自動(dòng)審批（如采購(gòu)申請(qǐng)、人事調(diào)動(dòng)）。如采購(gòu)流程中，系統(tǒng)根據(jù)預(yù)算與庫(kù)存情況自動(dòng)生成采購(gòu)申請(qǐng)并流轉(zhuǎn)至審批人，縮短審批周期。同時(shí)還支持多部門之間的信息共享和協(xié)同辦公，打破信息孤島，促進(jìn)醫(yī)院內(nèi)部的溝通與協(xié)作。如當(dāng)醫(yī)生申請(qǐng)?jiān)O(shè)備維修時(shí)，只需通過(guò)語(yǔ)音或文字發(fā)出系統(tǒng)請(qǐng)求，系統(tǒng)即自動(dòng)將申請(qǐng)信息發(fā)送給相關(guān)部門，并跟蹤維修進(jìn)度，及時(shí)反饋給醫(yī)生^[9]。

2.3.3" 醫(yī)療質(zhì)量監(jiān)控" DeepSeek能實(shí)時(shí)監(jiān)控醫(yī)療過(guò)程的各個(gè)環(huán)節(jié)，如醫(yī)生診斷、藥品使用等，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并糾正不規(guī)范行為；同時(shí)通過(guò)分析醫(yī)療數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)可能出現(xiàn)的醫(yī)療差錯(cuò)，如藥物過(guò)敏、手術(shù)失誤等，并提前發(fā)出預(yù)警，提醒醫(yī)生采取預(yù)防措施。此外，DeepSeek還對(duì)醫(yī)院的醫(yī)療質(zhì)量進(jìn)行綜合評(píng)估，涵蓋醫(yī)療技術(shù)水平、服務(wù)質(zhì)量及患者滿意度等，為醫(yī)院的管理和改進(jìn)提供數(shù)據(jù)支持和決策依據(jù)。

2.4" 科研支持

DeepSeek可構(gòu)建醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的知識(shí)圖譜，幫助科研人員更高效地獲取相關(guān)領(lǐng)域的知識(shí)。平臺(tái)通過(guò)自動(dòng)化收集和整理醫(yī)學(xué)研究成果、臨床指南、藥物信息等內(nèi)容，形成結(jié)構(gòu)化的醫(yī)學(xué)知識(shí)庫(kù)?？蒲腥藛T可通過(guò)知識(shí)圖譜快速檢索到所需的文獻(xiàn)和數(shù)據(jù)；同時(shí)DeepSeek還可根據(jù)科研人員的研究方向和興趣，智能推薦最新的研究成果和文獻(xiàn)，確保他們及時(shí)獲取到領(lǐng)域內(nèi)的前沿信息。這種智能文獻(xiàn)推薦服務(wù)可極大提升科研人員的信息獲取效率，助力醫(yī)學(xué)研究的快速發(fā)展。

3 "DeepSeek在醫(yī)院智慧化建設(shè)中的挑戰(zhàn)

3.1 "技術(shù)落地難度大

醫(yī)療數(shù)據(jù)通常來(lái)自不同來(lái)源，且存在格式不統(tǒng)一的問(wèn)題。如病歷、影像、基因組數(shù)據(jù)等各類數(shù)據(jù)，往往采用不同的標(biāo)準(zhǔn)，如何實(shí)現(xiàn)跨數(shù)據(jù)源的語(yǔ)義對(duì)齊和標(biāo)準(zhǔn)化，是數(shù)據(jù)治理中的一大難題。醫(yī)療大模型的訓(xùn)練需要大量高質(zhì)量的標(biāo)注數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)往往因標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一而無(wú)法直接應(yīng)用。有大量的臨床數(shù)據(jù)為非結(jié)構(gòu)化自由錄入文書，如患者的手術(shù)記錄、診斷報(bào)告等蘊(yùn)藏著大量有價(jià)值的信息^[10]。然而，自由文本信息往往具有多模態(tài)、多源的特點(diǎn)，目前DeepSeek在多模態(tài)數(shù)據(jù)融合方面的技術(shù)還不夠成熟，難以充分挖掘不同模態(tài)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)和互補(bǔ)信息^[11]。

醫(yī)院現(xiàn)有的信息系統(tǒng)通常來(lái)自不同的供應(yīng)商，系統(tǒng)之間的兼容性和集成性較差，將DeepSeek與醫(yī)院現(xiàn)有的信息系統(tǒng)進(jìn)行集成，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通和共享，是一個(gè)極具挑戰(zhàn)性的技術(shù)難題。

3.2" 復(fù)合型人才短缺

DeepSeek在醫(yī)院智慧化建設(shè)中的應(yīng)用，需要既懂醫(yī)學(xué)專業(yè)知識(shí)，又熟悉人工智能的復(fù)合型人才。這類人才不僅掌握醫(yī)學(xué)、臨床醫(yī)學(xué)等專業(yè)知識(shí)，還需具備算法設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)分析等技能，能夠?qū)⑷斯ぶ悄芗夹g(shù)應(yīng)用于醫(yī)療領(lǐng)域，解決實(shí)際問(wèn)題。然而，目前中國(guó)在智能醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的人才培養(yǎng)尚處于起步階段，相關(guān)的教育體系和培養(yǎng)模式還不夠完善，導(dǎo)致復(fù)合型人才的數(shù)量相對(duì)較少。

3.3" 責(zé)任歸屬與倫理爭(zhēng)議

當(dāng)DeepSeek參與醫(yī)療決策過(guò)程時(shí)，責(zé)任歸屬問(wèn)題將變得復(fù)雜。DeepSeek是基于算法和模型進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)的，其決策過(guò)程缺乏透明度和可解釋性，一旦出現(xiàn)誤診或治療失誤，很難確定責(zé)任主體是醫(yī)生、DeepSeek開(kāi)發(fā)者還是醫(yī)院^[12]。DeepSeek應(yīng)用于醫(yī)療領(lǐng)域還涉及一系列倫理道德問(wèn)題。如臨床樣本缺乏代表性和人為無(wú)意識(shí)偏見(jiàn)使得醫(yī)療健康數(shù)據(jù)隱含偏見(jiàn)，在智慧醫(yī)療系統(tǒng)開(kāi)發(fā)中難以避免^[13]。

3.4" 數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)

醫(yī)療數(shù)據(jù)是構(gòu)建大模型的核心資源，通常包含患者的敏感信息，如病史、診斷結(jié)果和治療方案等，但數(shù)據(jù)治理中的復(fù)雜性和挑戰(zhàn)不可忽視。醫(yī)療數(shù)據(jù)的敏感性要求必須進(jìn)行嚴(yán)格的隱私保護(hù)。如何在數(shù)據(jù)使用的同時(shí)保護(hù)患者的個(gè)人隱私是一個(gè)長(zhǎng)期存在的問(wèn)題。傳統(tǒng)的匿名化方法雖能降低數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險(xiǎn)，但往往導(dǎo)致數(shù)據(jù)的部分喪失。另外，隨著數(shù)據(jù)量的持續(xù)增加，如何在保證數(shù)據(jù)安全的前提下實(shí)現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、傳輸和處理，也是當(dāng)前面臨的一項(xiàng)重要挑戰(zhàn)。

3.5" 醫(yī)院投入成本高

DeepSeek在醫(yī)院的應(yīng)用需要大量資金與人力投入。首先，大模型的龐大訓(xùn)練任務(wù)使得傳統(tǒng)的CPU服務(wù)器難以勝任，必須借助由大量CPU服務(wù)器組成的算力集群提供足夠的算力，這無(wú)疑意味著巨大的投入成本^[14]。其次，醫(yī)療大語(yǔ)言模型需要被大量醫(yī)學(xué)書籍、臨床診療指南、醫(yī)學(xué)論文等專業(yè)知識(shí)及臨床實(shí)際的患者病歷信息數(shù)據(jù)所“投喂”，且醫(yī)院對(duì)DeepSeek輸出信息的精準(zhǔn)度要求極高，在對(duì)其進(jìn)行大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練及深度學(xué)習(xí)過(guò)程中，需要專業(yè)的醫(yī)護(hù)人員不斷測(cè)試隨機(jī)抽取的醫(yī)學(xué)問(wèn)題，這便要求醫(yī)院抽調(diào)各科室具備執(zhí)醫(yī)資格的醫(yī)生參與其中。此外，醫(yī)學(xué)知識(shí)處于不斷更新和發(fā)展的狀態(tài)，新疾病、治療方法和研究成果不斷涌現(xiàn)，DeepSeek需要持續(xù)優(yōu)化和更新其知識(shí)體系適應(yīng)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的快速發(fā)展，然而目前知識(shí)更新仍主要依賴于人工更新訓(xùn)練數(shù)據(jù)和模型，對(duì)中小型醫(yī)院而言，高昂的成本可能成為其智慧化轉(zhuǎn)型的主要障礙^[15]。

4" 對(duì)策與建議

4.1" 持續(xù)優(yōu)化技術(shù)性能

針對(duì)醫(yī)療數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題，國(guó)家在頂層設(shè)計(jì)方面充分考慮生成式人工智能應(yīng)用于醫(yī)學(xué)領(lǐng)域等新技術(shù)發(fā)展，建立統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，加強(qiáng)質(zhì)量管理和安全保障。在算法優(yōu)化方面，研究人員應(yīng)致力改進(jìn)深度學(xué)習(xí)算法，提高模型的訓(xùn)練效率和準(zhǔn)確性。通過(guò)引入更先進(jìn)的優(yōu)化器、調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)設(shè)置等，使DeepSeek能更有效地學(xué)習(xí)醫(yī)療數(shù)據(jù)中的特征和規(guī)律^[16]同時(shí)研發(fā)實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)和知識(shí)更新機(jī)制，在滿足醫(yī)學(xué)知識(shí)快速更新需求的同時(shí)減少人力負(fù)擔(dān)。

進(jìn)一步優(yōu)化多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術(shù)，增強(qiáng)DeepSeek對(duì)復(fù)雜醫(yī)療數(shù)據(jù)的處理能力。開(kāi)發(fā)新的融合算法，可更好地整合文本、圖像、音頻等多種模態(tài)的醫(yī)療數(shù)據(jù)，挖掘不同模態(tài)數(shù)據(jù)間的潛在關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)更全面、準(zhǔn)確的醫(yī)療信息分析。在醫(yī)學(xué)影像診斷中，將影像數(shù)據(jù)與患者的病歷文本信息進(jìn)行深度融合分析，提高疾病診斷的準(zhǔn)確性和全面性。

在技術(shù)整合方面，政府和行業(yè)協(xié)會(huì)應(yīng)制定統(tǒng)一的接口規(guī)范，促進(jìn)醫(yī)院信息系統(tǒng)與DeepSeek的有效集成。醫(yī)院在進(jìn)行信息系統(tǒng)建設(shè)和升級(jí)時(shí)，應(yīng)遵循相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，為DeepSeek的接入創(chuàng)造條件。

4.2" 培養(yǎng)和引進(jìn)復(fù)合型人才

相關(guān)教育部門應(yīng)不斷完善復(fù)合型人才培養(yǎng)體系，推動(dòng)高校教育改革，加強(qiáng)智能醫(yī)學(xué)專業(yè)的建設(shè)，優(yōu)化課程設(shè)置，增加實(shí)踐教學(xué)環(huán)節(jié)，培養(yǎng)既懂醫(yī)學(xué)又懂人工智能技術(shù)的復(fù)合型人才。此外，醫(yī)院應(yīng)加強(qiáng)與其他單位的人才交流與合作，學(xué)習(xí)先進(jìn)的技術(shù)和經(jīng)驗(yàn)。同時(shí)，制定優(yōu)惠政策，吸引優(yōu)秀的復(fù)合型人才加入，充實(shí)醫(yī)院的技術(shù)團(tuán)隊(duì)。

4.3" 明確責(zé)任歸屬與倫理準(zhǔn)則

算法誤判的責(zé)任認(rèn)定不僅關(guān)系到個(gè)案的妥善處理，還影響智慧醫(yī)療的規(guī)范發(fā)展。需建立清晰的責(zé)任機(jī)制，明確醫(yī)生在何種情況下應(yīng)承擔(dān)責(zé)任，算法開(kāi)發(fā)者或醫(yī)療機(jī)構(gòu)何種情況下應(yīng)承擔(dān)相應(yīng)責(zé)任。

DeepSeek賦能醫(yī)院智慧化建設(shè)，亟需引入算法公平的倫理觀念；同時(shí)制定完善的倫理準(zhǔn)則，加強(qiáng)對(duì)DeepSeek等人工智能技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用的監(jiān)管，確保其研發(fā)、使用符合倫理規(guī)范和安全標(biāo)準(zhǔn)。

4.4" 加強(qiáng)數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)

醫(yī)院應(yīng)對(duì)醫(yī)療數(shù)據(jù)全生命周期加密保護(hù)。開(kāi)發(fā)更加精細(xì)化的脫敏算法，在保證隱私保護(hù)的同時(shí)最大限度保留數(shù)據(jù)的有效性；在運(yùn)輸過(guò)程中使用SSL/TLS等協(xié)議，確保數(shù)據(jù)不被竊取或篡改。此外，建立嚴(yán)格的訪問(wèn)控制措施，確保只有授權(quán)人員能訪問(wèn)敏感數(shù)據(jù)。與此同時(shí)，政府出臺(tái)相關(guān)法律法規(guī)，明確醫(yī)療數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)的標(biāo)準(zhǔn)和要求，對(duì)數(shù)據(jù)泄露等違法行為制定嚴(yán)厲的處罰措施^[17]。

4.5" 推動(dòng)生成式人工智能技術(shù)研發(fā)與應(yīng)用

為促進(jìn)DeepSeek在醫(yī)院智慧化建設(shè)中的應(yīng)用，多方協(xié)作勢(shì)在必行。政府應(yīng)高度重視并設(shè)立專項(xiàng)科研基金，鼓勵(lì)高校、科研機(jī)構(gòu)與企業(yè)聯(lián)合探索如何優(yōu)化DeepSeek算法和模型結(jié)構(gòu)，提高其在醫(yī)療場(chǎng)景中的性能和適應(yīng)性。企業(yè)也應(yīng)加大自身的研發(fā)投入，深入了解醫(yī)療場(chǎng)景的特殊性，開(kāi)發(fā)出更符合醫(yī)療實(shí)際的產(chǎn)品和解決方案。最后，醫(yī)院需加強(qiáng)對(duì)醫(yī)護(hù)人員的教育，使其深入了解DeepSeek在醫(yī)療服務(wù)中的作用和價(jià)值，提高他們的使用積極性。

5" 結(jié)語(yǔ)

DeepSeek與醫(yī)療場(chǎng)景的深度融合，重塑醫(yī)務(wù)人員的工作模式，讓醫(yī)療服務(wù)變得更加高效。然而，這一新型技術(shù)在應(yīng)用過(guò)程中也需要考慮數(shù)據(jù)安全、倫理爭(zhēng)議等方面的挑戰(zhàn)，確保技術(shù)的可持續(xù)發(fā)展與安全應(yīng)用。未來(lái)，DeepSeek有望在醫(yī)療領(lǐng)域發(fā)揮更大的作用。通過(guò)與大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)及區(qū)塊鏈等技術(shù)的深度融合，確保醫(yī)療數(shù)據(jù)的安全性、可追溯性和準(zhǔn)確性，推動(dòng)醫(yī)療行業(yè)向智能化、精準(zhǔn)化、個(gè)性化方向發(fā)展。

利益沖突：所有作者均聲明不存在利益沖突。

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（收稿日期：2025–03–15）

（修回日期：2025–06–18）

通信作者：陳飛鳳，電子信箱：864324160@qq.com