21世紀經濟報道記者 唐唯珂 廣州報道
由DeepSeek掀起的醫療AI浪潮正在加速涌向全國醫院。
公開信息顯示，目前已有相當多的醫院官宣已完成DeepSeek的本地化部署，包括但不限于成都市第一人民醫院、深圳大學附屬華南醫院、上海市第六人民醫院、北京中醫藥大學深圳醫院（龍崗）等。
這些公立醫院的率先接入為醫療AI市場提供了絕佳的信任背書和市場教育，也點燃了其他醫院奔向醫療AI的熱情。一位一線醫務人員向21世紀經濟報道記者透露，按照當前的發展速度，預計今年年中，全國將有超過一半的公立醫院接入DeepSeek。
清華大學附屬北京清華長庚醫院醫學數據科學中心主任、研究員李棟近期表示，“醫療領域正處于從傳統醫療模式向智慧醫院和精準醫療轉型的關鍵階段。然而，在這一轉型過程中缺乏強有力的工具。DeepSeek憑借開源使用等優勢，它的出現正好彌補了之前的不足，為醫療轉型提供了很好的抓手。”
這些已完成部署的醫院不僅限于三甲醫院，還包括眾多專科醫院及基層醫療機構。足以見得，這場浪潮的背后是醫療行業對AI技術的高度期待和對精準化、高效化服務的迫切需求。
一場悄然興起卻可能引發深遠變革的醫療智能化浪潮，正席卷全國，然而，算力瓶頸與探索之路的曲折同樣不容忽視。
醫療新基建
在接入DeepSeek的過程中，醫院不僅關注技術的先進性，更注重其在實際醫療場景中的落地應用。醫院旨在深度融合先進AI技術與現有醫療流程，力求在診斷、治療乃至患者管理各環節實現智能化的全面躍升。
在醫療實踐中，診斷是治療的基礎。DeepSeek憑借其卓越的自然語言處理能力，能夠高效處理海量醫學文獻、權威指南、專業教科書等，構建醫學知識庫，并實現智能醫學問答功能，為醫生、護士乃至患者提供精準、便捷的醫學知識查詢服務。
在已經完成DeepSeek本地化部署的上海第四人民醫院，其信息管理部部長王志勇對外表示，“通過對海量醫療數據的整合和分析，DeepSeek能夠快速、準確地為醫生提供所需的信息支持，幫助醫生做出更科學、合理的醫療決策。例如，在面對復雜病癥時，醫生只需在系統中輸入相關癥狀和檢查結果，DeepSeek就能從知識庫中檢索出最匹配的診斷建議和治療方案，大大節省了醫生的時間和精力，提高了診療效率和質量。”
AI技術在優化其他醫療流程上也發揮著重要作用。以病歷為例，作為醫療過程的重要記錄，它不僅反映了患者的病情變化，還為醫生的診斷和治療提供了重要依據。DeepSeek能根據醫生記錄的關鍵信息，快速生成規范的病歷模板，并將其結構化存儲。這不僅大大提高了病歷的書寫效率和質量，還方便了醫生對病歷的快速檢索和查閱，使醫生能把更多精力放在患者診療上。
“此次DeepSeek的本地化部署是一次技術升級，更是一次醫療服務模式的革新，也是讓科技服務于醫療的具體實踐。”湖南省人民醫院副院長成偉透露，該院計劃于今年內啟動DeepSeek與電子病歷系統、HIS（醫院信息系統）等核心業務平臺的對接工作。
除了在醫療核心業務中的應用，在DeepSeek的加持下，醫療機構還通過智能化手段優化了患者服務。近期，廣東省婦幼保健院提出依托DeepSeek-R1大模型，打造“小悅醫生”AI智能體。根據官方介紹，“小悅醫生”將整合科室咨詢、預約掛號、院內導航、報告查詢、健康咨詢、隨訪問診等功能，通過一站式串聯服務優化患者就醫體驗。
具體措施包括：就診前，通過自然語言處理技術，快速匹配患者癥狀與科室，做到智能導診，減少候診時間；就診中，依托深度學習模型，分析影像、檢驗數據，輔助醫生制定診療方案；就診后，為孕產婦、兒童提供個性化健康建議，構建全生命周期服務鏈條。
DeepSeek的核心技術在于本地輕量化，解決了醫療場景中的低算力需求、即時響應和數據隱私三大痛點。其開源模式使得醫療機構能進行本地化、私有化部署。這不僅可確保患者數據與醫療信息的安全性，還大幅提升了系統響應速度及醫務工作者工作效率。
深圳大學附屬華南醫院信息部主任歐陽杰指出：“我們的目標是構建一個既能高效處理醫學數據，又能有效保障敏感信息安全的本地化Deepseek應用，開發專注醫療垂直領域的智能助手，在合法合規的情況下，盡最大努力為醫療健康服務提質增效。”
需求與擔憂
DeepSeek的應用方式不止一種，包括直接訪問應用、調用云服務接口、本地化部署定制開發等。出于數據安全和保護患者隱私的考慮，國家規定院內數據不能離院。同時，DeepSeek是通用型的基座大模型，并非拿來就能用。因此醫院在結合自身需求和數據資源對DeepSeek做深度的二次開發時，必須進行本地化部署。
而本地化部署運行對醫院的算力儲備和硬件有比較高的要求。當前，DeepSeek-R1有7B、16B-MoE、32B、671B等不同參數規模的模型，如果醫院想要部署671B的“滿血版”，僅模型文件就需要404GB存儲空間，運行時更需要約1300GB顯存。若算力資源匱乏，則模型的順暢運行將面臨挑戰。
對此，醫院可以根據自身算力儲備來選擇部署不同版本。公開信息顯示，在當地率先完成本地化部署的成都市第一人民醫院，根據自身服務器情況，成都市第一人民醫院選擇接入DeepSeek-R1:32B模型，并將其融入醫院臨床營養評估、決策支持、治未病診療及專科患者隨訪等多個環節。
然而，即便是32B模型，眾多醫院在短期內恐怕也難以擁有足夠的算力資源確保其正常運行。據一位量化投資領域的專業人士向21世紀經濟報道記者透露，對于DeepSeek的本地化部署，即便是對于企業客戶而言，高配版本671B所需的890GB顯存亦非易事，且依據官方建議的最低配置，僅4塊80G的A100顯卡就需耗資64萬之巨。多數情況下，部署的僅是7B、8B等經過壓縮的“基礎版”模型，其性能與官網或第三方云平臺上部署的完整671B版本相去甚遠。
在醫院這種數據量巨大且要求實時響應的場所，醫生要用DeepSeek看病歷、做診斷，患者等著結果不能拖，但GPU算力不夠，系統就會直接過載，響應時間極長。一臺高性能GPU服務器的購置成本不菲，且后續的維護升級同樣需要持續的資金支持。醫院想通過AI技術提升醫療服務水平，這筆算力的錢省不了。
此外，許多證據已經能夠證明DeepSeek明顯有助于醫生提高診斷效率，但也有醫生在使用后反饋稱，在實際使用中，DeepSeek提供的意見和醫生偶爾有分歧，具體細節還需要醫生把關。據川觀新聞報道，成都市第一人民醫院臨床營養科副主任劉言舉例表示，“比如給減重患者制定食譜，它不太能考慮到四川人的飲食喜好，有時給出的方案不太符合減重需求。像高糖水果，從專業角度正餐吃不利于減重，實際制定方案時我們就得調整水果類型和進食時間。”
劉言進一步解釋，“醫生直接面對病人，而DeepSeek給出的治療意見是基于提供的信息。如果患者未提供特殊情況，例如食物過敏或飲食偏好等信息，DeepSeek給出的建議可能便不夠貼切。其準確性高度依賴于輸入信息的完整性，總的來說，DeepSeek構建的‘框架’大體無誤，但細節之處仍需醫生根據患者的實際情況靈活調整。”
這也間接回應了有關“AI能否取代醫生”的討論。幾位資深醫務人員都對21世紀經濟報道記者表示，“目前來看，在比較長的一段時間內，AI是醫生的好助手，而不是替代者。”
近日，湖南省醫療保障局發布的《關于進一步加強基本醫療保障定點零售藥店管理的通知》引起了廣泛關注。該通知明確指出，互聯網醫院必須按規定接入省醫保電子處方中心，并進行電子處方流轉，嚴禁使用人工智能等技術自動生成處方。微博網友對此觀點不一，有人對此表示支持，也有人認為“只要患者知情，責任自擔即可。”相關人士對此事分析認為，在處方開具這一關鍵環節，醫生的主導地位不可動搖，AI再有“本事”也還是放在“輔助”角色上為好。
此外，近期互聯網上頻頻出現的用DeepSeek“看病”，盡管DeepSeek在某些情況下準確率僅為17%，重復虛假聲明，并給出模糊或無用的答案，但DeepSeek一方是無需擔責的。
健康無小事，在關乎生命健康的診斷環節，患者仍需要醫生面對面的問診、細致的檢查以及對病情的綜合判斷，才敢放心用藥。正如深圳大學附屬華南醫院院長吳松所言：“AI是一個輔助工具，醫護人員是醫療工作的真正核心力量。”在這場智能化變革中，更好地為人類的生命健康保駕護航始終是科技進步的核心目標。
（實習生孫偉對本文亦有貢獻）
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