钟南山院士团队测评！期刊发文盛赞，DeepSeek是医疗“福尔摩斯助手”

DeepSeek 是一个基于深度学习和自然语言处理技术的人工智能平台。通过高效的“专家混合”架构、多模态数据融合能力以及显著降低的训练成本（比同类模型低 90% 以上），DeepSeek 的性能与 OpenAI 的 GPT-4o-mini 不相上下。

近日，钟南山团队在《Journal of Thoracic Disease》（胸科疾病杂志）发表社论：DeepSeek: the “Watson” to doctors—from assistance to collaboration，深入讨论了DeepSeek如何凭借前沿的自然语言处理技术，快速、准确地从海量数据中提取有价值的信息，并医疗保健领域开辟新的可能性，为医生和患者提供高效的辅助支持。

在医疗领域，临床医生就像传奇侦探福尔摩斯，而 DeepSeek 则扮演“约翰·沃森”的角色——它不仅是助手，更是医生思维的补充和人性化关怀的桥梁。凭借强大的数据分析和推理能力，DeepSeek 帮助医生发现潜在的“盲点”，提供全面的诊断建议，优化医患沟通，并提高医疗效率。

DeepSeek 哪些好处？

补充专业知识

通过深度学习和多模态数据处理，DeepSeek 提供基于大数据的洞察，帮助医生更好地理解复杂的医疗状况。

人性化医疗互动

通过增强患者教育和医患沟通，DeepSeek 促进了更有效的互动，提升了整体医疗体验。

发现盲点

就像沃森经常被幽默地认为“发现了盲点”一样，DeepSeek 的全面算法帮助医生发现可能被忽视的细节。例如，在诊断罕见疾病或分析复杂病例时，DeepSeek 可以识别潜在的疾病特征或风险因素，为医生提供补充视角。

记录和整理

就像沃森记录福尔摩斯的推理过程一样，DeepSeek 生成病历模板和随访计划，帮助医生高效管理患者信息，同时确保数据的完整性和可追溯性。因此，DeepSeek 不仅仅是一个智能助手，更是医疗实践中的协作伙伴。

DeepSeek 在医疗中的应用场景

医生可以在确保信息隐私保护的前提下，利用 DeepSeek 进行诊断和治疗辅助。医院也可以在本地部署 DeepSeek，并根据实际情况进行定制开发，使用真实世界的数据训练人工智能模型，以提高诊断和治疗建议的准确性。

提高临床决策效率

在临床环境中，医生可以输入患者的症状、检查结果和其他相关信息，从 DeepSeek 获得诊断建议和治疗方案。例如，在处理复杂病例时，DeepSeek 整合患者的病史和最新的医学研究，提供全面的决策支持。它还可以根据患者的个体特征和需求制定个性化的治疗方案。此外，DeepSeek 的数据收集和处理能力可以自动生成结构化的病历草稿，大大减轻医生的文书负担。

支持科研和学术

DeepSeek 可以快速检索最新的医学文献和临床指南，帮助医生进行文献综述和分析研究数据。这使他们能够为复杂病例找到解决方案，甚至提出新的科学问题和研究方向。通过人机协作，医生可以拓展认知边界，而 DeepSeek 的“白盒”可解释性设计增强了他们对人工智能推理过程的理解，并促进了从其洞察中学习。

优化患者管理

DeepSeek 可以生成个性化的患者教育计划，帮助医生与患者更有效地沟通，提高治疗依从性。通过智能分析，医生可以更高效地管理患者的随访和康复计划，确保护理的连续性和有效性。

同时，医生应该积极引导患者使用 DeepSeek，以提高医疗效率和健康管理能力。这包括：

辅助医疗决策

患者可以使用 DeepSeek 初步了解与症状对应的潜在疾病，以及相关的检查和治疗建议。例如，在看医生之前，患者可以使用 DeepSeek 解读化验报告，获得初步的诊断见解。此外，患者还可以通过 DeepSeek 获取健康科学知识，提高健康素养，甚至评估潜在医生的专业水平及其对病情的适合程度。

优化医患沟通

通过使用 DeepSeek，患者对自己病情的理解更加深入，能够与医生进行更高效的沟通，减少不必要的误解和焦虑。例如，DeepSeek 可以生成病情总结，帮助患者清晰地向医生描述症状。它还可以解释医学术语，让患者更好地理解诊断和治疗方案。

DeepSeek仍需进一步优化

数据质量问题

医疗数据的完整性和准确性是影响 DeepSeek 有效性的关键因素。不规范的数据输入和不一致的收集标准可能导致模型分析和诊断出现偏差。为了解决这一问题，DeepSeek 需要整合专业的医学数据库（如 PubMed），并纳入更多高质量的病例和信息，以确保数据的多样性和代表性。此外，还需要实施数据清洗和标准化流程，以提高数据质量。

算法的稳定性和准确性

在处理罕见疾病（例如发病率小于 1/100,000）或复杂病例时，相关数据的稀缺性可能阻碍 DeepSeek 准确识别疾病特征，导致不可靠的诊断。为了提高性能，DeepSeek 可以扩大罕见疾病的训练数据集，或者采用迁移学习技术。此外，还需要进行严格的测试和验证，以确保模型更新和优化在临床实践中的可靠性。

多模态数据融合

医疗保健涉及多种数据类型（例如图像、文本、生理信号），但 DeepSeek 在多模态数据融合方面仍面临技术瓶颈，限制了其有效整合数据以提供全面诊断和治疗建议的能力。为了解决这一问题，可以采用层次化注意力机制（例如在图像和文本之间分配交叉模态注意力权重），以及时间序列建模来捕捉疾病进展的动态特征。

缺乏自动化的信息收集

目前，DeepSeek 依赖用户主动输入，这给使用带来了障碍。为了减轻用户负担并提高系统的可访问性，需要采用主动信息收集方法。例如，可以引入临床决策树模型，开发在医患互动中主动提问的能力，引导患者提供关键信息，提高数据收集效率。

动态更新延迟

整合最新的临床指南和研究成果通常需要人工审核，导致模型更新延迟 1 - 3 个月，这可能会影响模型的时效性。为了解决这一问题，应实施持续学习机制，使模型能够动态地纳入最新数据。

总之，DeepSeek 为医疗保健领域带来了显著的效率提升和便利。然而，其应用必须与专业的医学知识和现实场景相结合，以确保安全性和准确性。通过不断改进数据质量、隐私保护、技术优化、伦理和法律合规性以及行业认可度，DeepSeek 将成为医生和患者值得信赖的伙伴，推动医疗保健的智能化转型。

就像在福尔摩斯的指导下成长的沃森一样，DeepSeek 将在医疗实践中不断完善自身，最终实现从辅助到协作的飞跃。

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