DeepSeek如何真正助力醫(yī)院發(fā)展？核心在于“落地”，即如何將技術(shù)轉(zhuǎn)化為實(shí)際應(yīng)用。
盤(pán)點(diǎn)2025年初的熱門(mén)話(huà)題，DeepSeek首當(dāng)其沖。據(jù)報(bào)道，這一開(kāi)源大模型已“進(jìn)駐”超過(guò)百家醫(yī)療機(jī)構(gòu)。醫(yī)院管理者希望DeepSeek幫助醫(yī)院做些什么？近日，一位徐州三甲醫(yī)院管理者對(duì)筆者表示，“我更關(guān)心其是否能夠解決醫(yī)院的業(yè)績(jī)和運(yùn)營(yíng)困境。本以為今年醫(yī)療需求會(huì)逐步釋放，但市場(chǎng)仍不理想。如果DeepSeek能幫助醫(yī)院解決深層需求，給醫(yī)療服務(wù)帶來(lái)創(chuàng)新革命，醫(yī)院自然愿意擁抱這樣的變革?！?/span>AI大模型的核心價(jià)值在于提升效率，但即便是全球領(lǐng)先的AI模型DeepSeek，要真正解決醫(yī)療問(wèn)題，仍需經(jīng)歷漫長(zhǎng)的落地實(shí)踐過(guò)程。用發(fā)展的眼光看，AI未來(lái)會(huì)在醫(yī)療行業(yè)發(fā)揮更大作用，比如優(yōu)化業(yè)務(wù)流程、提升醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量等。不過(guò)，現(xiàn)階段，醫(yī)療大模型仍無(wú)法獨(dú)立解決醫(yī)療服務(wù)的痛點(diǎn)，例如如何優(yōu)化醫(yī)院運(yùn)營(yíng)模式、調(diào)整服務(wù)流程等。無(wú)論是傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)還是AI，更多是讓人們獲取醫(yī)療知識(shí)（事實(shí)上，不止醫(yī)療知識(shí)，而是任何知識(shí)）變得更加便捷，而DeepSeek將這種便利性推到了極致。不過(guò)，醫(yī)療決策仍然需要基于更全面的依據(jù)，醫(yī)院不會(huì)簡(jiǎn)單地依照DeepSeek的“指導(dǎo)”進(jìn)行調(diào)整。AI技術(shù)具有巨大潛力，但對(duì)比其他行業(yè)，其在醫(yī)院的實(shí)際落地情況遠(yuǎn)未達(dá)到行業(yè)預(yù)期。AI大模型提供的工具，需要能夠在醫(yī)院價(jià)值的不同維度，滿(mǎn)足醫(yī)院實(shí)際應(yīng)用的不同需求，幫助其實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的轉(zhuǎn)型升級(jí)和創(chuàng)新發(fā)展，而且還要真正“好用”。長(zhǎng)期來(lái)看，AI在醫(yī)療健康領(lǐng)域的關(guān)鍵在于深度挖掘并滿(mǎn)足醫(yī)院業(yè)務(wù)的細(xì)分場(chǎng)景，讓AI賦能醫(yī)療必須足夠?qū)嵱?，能夠滲透到醫(yī)院日常運(yùn)營(yíng)中。應(yīng)該看到的是，由于投入成本高、技術(shù)挑戰(zhàn)大，管理者的熱情已不如從前，AI在醫(yī)療領(lǐng)域的落地進(jìn)程也相對(duì)緩慢。目前，AI在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用仍在不斷拓展，例如診前環(huán)節(jié)的AI導(dǎo)診、AI預(yù)問(wèn)診，醫(yī)生關(guān)注的AI生成式電子病歷等。而在影像、檢驗(yàn)等領(lǐng)域，AI技術(shù)已經(jīng)取得突破性進(jìn)展。據(jù)公開(kāi)報(bào)道，AI影像識(shí)別技術(shù)在腫瘤、心血管疾病等疾病的早期篩查上已達(dá)到90%以上的準(zhǔn)確率，自然語(yǔ)言處理技術(shù)也在幫助醫(yī)生解析海量醫(yī)療文獻(xiàn)和病歷數(shù)據(jù)，提升診斷效率。生成式AI還能生成高質(zhì)量醫(yī)療影像，為醫(yī)生提供更直觀的病變展示，并通過(guò)智能解釋幫助醫(yī)生制定更有效的治療方案。這些技術(shù)的應(yīng)用著實(shí)提升了醫(yī)生的工作效率，但仍然無(wú)法完全替代人工診療。當(dāng)前，醫(yī)療信息智能化的平均落地率雖已達(dá)到80%，但對(duì)于復(fù)雜問(wèn)題的解決率僅約65%。從臨床運(yùn)用來(lái)看，DeepSeek的推理能力可能提升診療的準(zhǔn)確性和效率，但要真正用于疑難雜癥的處理仍為時(shí)尚早，AI技術(shù)仍需要更精準(zhǔn)的場(chǎng)景匹配和更強(qiáng)的技術(shù)結(jié)合能力。此外，AI在醫(yī)院落地仍面臨諸多現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)。首先，許多醫(yī)院的信息化和數(shù)字化建設(shè)尚未完成，直接邁向智能化面臨巨大挑戰(zhàn)。目前，大多數(shù)醫(yī)院只能實(shí)現(xiàn)局部、單點(diǎn)的AI試點(diǎn)，而非全院范圍的智能化應(yīng)用。其次，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化問(wèn)題仍是重大難題。數(shù)據(jù)缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，可能面臨監(jiān)管挑戰(zhàn)，指標(biāo)口徑的不統(tǒng)一會(huì)降低數(shù)據(jù)的可信度，數(shù)據(jù)管理機(jī)制的不足則影響了業(yè)務(wù)響應(yīng)速度。所有這些問(wèn)題都可能導(dǎo)致醫(yī)院難以充分利用AI，進(jìn)而影響其落地應(yīng)用。盡管AI技術(shù)正在推動(dòng)醫(yī)療行業(yè)向智能化發(fā)展，但需求波動(dòng)和市場(chǎng)不確定性仍然是主要挑戰(zhàn)。DeepSeek等大模型目前能解決的并非醫(yī)院生存的關(guān)鍵性訴求，醫(yī)院更關(guān)注的是信息化建設(shè)能否帶來(lái)實(shí)際業(yè)務(wù)增長(zhǎng)，AI是否真的能幫助其降低成本、優(yōu)化運(yùn)營(yíng)。從實(shí)際應(yīng)用角度來(lái)看，AI在醫(yī)療行業(yè)的未來(lái)，關(guān)鍵在于如何將技術(shù)落地到業(yè)務(wù)場(chǎng)景，創(chuàng)造真正的實(shí)用價(jià)值。醫(yī)院在擁抱AI的同時(shí)，仍需保持理性，尋找最適合自身發(fā)展的解決方案。特別聲明：智慧醫(yī)療網(wǎng)轉(zhuǎn)載其他網(wǎng)站內(nèi)容，出于傳遞更多信息而非盈利之目的，同時(shí)并不代表贊成其觀點(diǎn)或證實(shí)其描述，內(nèi)容僅供參考。版權(quán)歸原作者所有，若有侵權(quán)，請(qǐng)聯(lián)系我們刪除。
凡來(lái)源注明智慧醫(yī)療網(wǎng)的內(nèi)容為智慧醫(yī)療網(wǎng)原創(chuàng)，轉(zhuǎn)載需獲授權(quán)。
