「你家醫(yī)院部署ＤｅｅｐＳｅｅｋ了嗎？」成為當(dāng)前醫(yī)療圈的熱點話題。

ＡＩ大模型在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用已有時日，但從未像如今這樣受到如此廣泛接納。南方醫(yī)科大學(xué)珠江醫(yī)院（以下簡稱「珠江醫(yī)院」）副院長張鵬告訴健康界，此前多家大模型公司曾與該院探討合作，但往往由于限制條件較多，以及醫(yī)院對落地效果信心不足等因素，合作往往難以達成。

而ＤｅｅｐＳｅｅｋ出現(xiàn)后，局面大不相同，各家醫(yī)療機構(gòu)在推進本地化部署上可謂「爭先恐后」。

近日，珠江醫(yī)院宣布進行ＤｅｅｐＳｅｅｋ的全流程部署，成為廣東首批實現(xiàn)復(fù)雜醫(yī)療場景下ＡＩ深度整合的三甲醫(yī)院。該院成功打通數(shù)１０個子系統(tǒng)壁壘，構(gòu)建起覆蓋患者診療全周期的智能輔助體系，從病歷摘要自動生成到檢驗報告ＡＩ解讀，「無感式」嵌入醫(yī)生工作站，使得診療效率明顯提升，也開創(chuàng)了大型公立醫(yī)院ＡＩ落地典范。

ＤｅｅｐＳｅｅｋ　憑借其開源特性與自主可控性，成功「俘獲」了以嚴(yán)謹(jǐn)著稱的醫(yī)療領(lǐng)域。那么，醫(yī)院本地化部署ＤｅｅｐＳｅｅｋ后，具體可應(yīng)用于哪些場景、解決哪些問題？

３月１４日，張鵬做客健康界ＡＬＬ?。椋睢。粒伞。龋澹幔欤簦鑴?chuàng)新應(yīng)用大講堂，詳細(xì)披露該院本地化部署細(xì)節(jié)，分享了如何以開源大模型為支點，撬動醫(yī)院數(shù)智化轉(zhuǎn)型的實戰(zhàn)案例，為行業(yè)提供可復(fù)用的「珠江經(jīng)驗」。

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遭遇算力瓶頸等困難為何仍堅定推進本地化部署？

健康界：作為廣東省首批實現(xiàn)復(fù)雜場景ＡＩ整合的三甲醫(yī)院，珠江醫(yī)院部署醫(yī)療ＡＩ系統(tǒng)的過程經(jīng)歷了哪些挑戰(zhàn)？

張鵬：我們醫(yī)院的技術(shù)團隊在蛇年春節(jié)前，便已關(guān)注到ＤｅｅｐＳｅｅｋ在人工智能領(lǐng)域的突破性進展。基于其開源的特征，醫(yī)院便開始設(shè)想如何能夠?qū)⑵湟氲皆\療服務(wù)中，為醫(yī)務(wù)人員所用。

１月２２日，醫(yī)院便首次嘗試了ＤｅｅｐＳｅｅｋ本地化部署，但是很快體會到了「巧婦難為無米之炊」的困境——因為算力基礎(chǔ)不足的問題，無論是用個人電腦還是性能較佳的單位服務(wù)器，都無法流暢運行７Ｂ甚至降至１．５Ｂ的模型版本。

恰逢春節(jié)假期來臨，醫(yī)院緊急聯(lián)系了多家合作單位，尋求算力服務(wù)器調(diào)度支持，最終確立了「本地＋云端」的混合算力方案——涉及患者隱私的數(shù)據(jù)，嚴(yán)格采用本地算力處理，服務(wù)類公共信息則借助云端算力。如此，既保障了數(shù)據(jù)安全，又避免硬件資源的過度投入。

健康界：即便在遭遇算力瓶頸等困難的情況下，珠江醫(yī)院為何如此堅定推進了ＤｅｅｐＳｅｅｋ本地化部署？

張鵬：珠江醫(yī)院高度重視ＤｅｅｐＳｅｅｋ的本地化部署，核心考量基于其兩大優(yōu)勢：開源特性與自主可控性。此前，多家大模型公司曾與醫(yī)院探討合作，但往往存在諸多限制條件，包括軟件要求、資金投入等。與此同時，醫(yī)院也對合作后的落地效果信心不足，使得合作難以達成。

ＤｅｅｐＳｅｅｋ和以往大模型相比，由于其開源的優(yōu)勢，醫(yī)院不僅部署成本降低，而且主動權(quán)提升，能夠?qū)㈥P(guān)鍵技術(shù)和應(yīng)用掌握在自己手中。

此外，ＤｅｅｐＳｅｅｋ具備強大的可定制性，支持建立本地知識庫，并根據(jù)醫(yī)院實際需求進行個性化調(diào)整。這種「可教可養(yǎng)」的特性，如同領(lǐng)回一個孩子，醫(yī)院可以逐步對模型進行培養(yǎng)和優(yōu)化，甚至與模型共同成長。這些是珠江醫(yī)院下決心本地化部署ＤｅｅｐＳｅｅｋ并將其用好的關(guān)鍵原因。

ＤｅｅｐＳｅｅｋ如何「無感」

嵌入醫(yī)生工作流程？

健康界：ＤｅｅｐＳｅｅｋ系統(tǒng)在珠江醫(yī)院應(yīng)用于哪些場景？具體如何提升診療質(zhì)量和效率？

張鵬：ＤｅｅｐＳｅｅｋ的本地化部署，首先實現(xiàn)了基礎(chǔ)的對話框功能，類似于我們在手機或電腦上體驗到的對話功能。珠江醫(yī)院將這一功能嵌入醫(yī)生工作站，通過「珠江ＡＩ小助手」窗口，醫(yī)生可實時與系統(tǒng)對話，獲取所需信息。這是第一步，也是最基礎(chǔ)的應(yīng)用。

在此基礎(chǔ)上，我們進一步探索如何減輕醫(yī)護人員負(fù)擔(dān)，提升工作效率。比如醫(yī)生想尋求ＡＩ輔助建議解讀病歷時，無需通過打字或者復(fù)制粘貼將病歷內(nèi)容輸入對話框，而是通過一鍵點擊「生成病歷摘要」按鈕，系統(tǒng)可自動提煉患者在我院的治療進程、檢查結(jié)果、診療方案及當(dāng)前生命體征等關(guān)鍵信息，生成簡潔準(zhǔn)確的摘要。

如此，即便是非主診醫(yī)生，也可快速了解患者病情和治療進展，并清楚下一步動作，節(jié)約了很多翻看病歷的時間，工作效率明顯提升。

其次，珠江醫(yī)院也通過ＤｅｅｐＳｅｅｋ，將檢驗檢查報告分析功能嵌入醫(yī)師工作站。醫(yī)生在查看患者檢查或檢驗報告時，點擊「ＡＩ報告解讀」按鈕，系統(tǒng)即可識別異常指標(biāo)，并列出可能的原因分析，為醫(yī)生決策提供參考。如此，可以幫助醫(yī)生快速定位問題，提升診斷效率。

諸如此類，珠江醫(yī)院不追求「高大上」的應(yīng)用，而是從細(xì)節(jié)入手，逐步解決困擾醫(yī)護人員的低效環(huán)節(jié)，持續(xù)優(yōu)化診療流程。

健康界：珠江醫(yī)院如何實現(xiàn)ＡＩ　系統(tǒng)與現(xiàn)有醫(yī)療流程的無縫融合？如何確保ＡＩ　與醫(yī)生工作流的「無感式融合」，并提升診療效率和質(zhì)量？

張鵬：在ＡＩ系統(tǒng)與現(xiàn)有醫(yī)療流程的銜接問題上，珠江醫(yī)院采取了以電子病歷為核心的策略。作為通過電子病歷５級評審的單位，醫(yī)院將電子病歷系統(tǒng)視為各子系統(tǒng)的「中樞神經(jīng)」，通過其實現(xiàn)數(shù)據(jù)的整合與流轉(zhuǎn)。

面對來自不同廠商、接口復(fù)雜、數(shù)據(jù)格式不一的數(shù)十個子系統(tǒng)，醫(yī)院以電子病歷為樞紐，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一整合與分發(fā)。各子系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)首先匯聚至電子病歷系統(tǒng)，再根據(jù)需求反饋至各系統(tǒng)進行處理。

在此過程中，我們的重要原則是：ＡＩ的引入旨在優(yōu)化而非顛覆現(xiàn)有診療流程。醫(yī)院將ＡＩ嵌入醫(yī)生工作站，是為他們提供診療輔助等功能，而非要求醫(yī)生改變操作習(xí)慣。通過解決醫(yī)生在病歷書寫、數(shù)據(jù)記錄等方面的痛點，讓ＡＩ接管重復(fù)性、低價值的工作，使醫(yī)生能夠?qū)Ｗ⒂谥委煼桨钢贫ê妥o理優(yōu)化等高價值任務(wù)。

醫(yī)院管理層與臨床醫(yī)生緊密合作，深入了解其需求，設(shè)計符合實際工作場景的人機協(xié)作界面。在確保數(shù)據(jù)安全與合規(guī)的前提下，醫(yī)院通過ＤｅｅｐＳｅｅｋ等ＡＩ技術(shù)，對電子病歷系統(tǒng)進行升級改造，解決原有技術(shù)手段無法處理的痛點，實現(xiàn)診療流程的智能化升級。

ＡＩ輔助診療時

如何規(guī)避「算法幻覺」影響？

健康界：在ＡＩ輔助決策過程中，如何平衡算法建議與醫(yī)生臨床經(jīng)驗的關(guān)系，避免「ＡＩ幻覺」帶來的不良影響？

張鵬：珠江醫(yī)院始終強調(diào)ＡＩ的輔助定位。任何事物都有兩面性，任何技術(shù)都有其局限性，ＡＩ也不例外。在診療決策中，醫(yī)生應(yīng)結(jié)合自身臨床經(jīng)驗和專業(yè)知識，對ＡＩ提供的建議進行綜合分析和判斷，并最終決定采取何種治療方案。從法律層面而言，醫(yī)生需對診療決策負(fù)責(zé)，不能將責(zé)任推卸給ＡＩ。

與此同時，醫(yī)院層面也加強對ＡＩ算法的評估和驗證。一旦ＡＩ提出的與常規(guī)診療經(jīng)驗、路徑相差較遠的建議，就要對此類案例進行記錄、分析和追溯，判斷是偶發(fā)失誤還是系統(tǒng)性偏差，并據(jù)此優(yōu)化模型。

在訓(xùn)練ＡＩ的過程中，要用優(yōu)質(zhì)的、科學(xué)的、經(jīng)過驗證的數(shù)據(jù)，減少錯誤數(shù)據(jù)對ＡＩ性能的負(fù)面影響。幸運的是，珠江醫(yī)院多年前就認(rèn)識到高質(zhì)量數(shù)據(jù)的重要性，并在優(yōu)勢學(xué)科、科室的基礎(chǔ)上，通過收集大量專病案例，形成高質(zhì)量專病數(shù)據(jù)庫。這些數(shù)據(jù)經(jīng)過嚴(yán)格治理，為ＡＩ訓(xùn)練提供了優(yōu)質(zhì)「食材」。

今年，珠江醫(yī)院在ＡＩ技術(shù)布局方面發(fā)力的同時，也下決心進一步優(yōu)化數(shù)據(jù)治理，計劃通過「數(shù)據(jù)湖」技術(shù)對院內(nèi)歷史數(shù)據(jù)集進行系統(tǒng)梳理。ＤｅｅｐＳｅｅｋ的出現(xiàn)也為醫(yī)院數(shù)據(jù)治理提供了新思路，其高效、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)處理能力，將助力我們更好地完成數(shù)據(jù)整理工作。

下一步，珠江醫(yī)院將更多運用ＡＩ技術(shù)進行數(shù)據(jù)整理和分析，在技術(shù)創(chuàng)新方面，將ＡＩ與現(xiàn)有數(shù)據(jù)深度融合，相互促進，共同提升。這一過程將加速醫(yī)院的數(shù)智化轉(zhuǎn)型，為醫(yī)療決策提供更智能、更可靠的輔助支持。

從試點到全院覆蓋

醫(yī)院ＡＩ布局下一步怎么走？

健康界：珠江醫(yī)院在推廣ＤｅｅｐＳｅｅｋ時采取了哪些策略以確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性和安全性？

張鵬：目前，ＤｅｅｐＳｅｅｋ的應(yīng)用正處于逐步成熟和推廣階段。我們采取「試點先行、穩(wěn)步推進」的策略，首先在部分科室進行試用，驗證系統(tǒng)的穩(wěn)定性、功能準(zhǔn)確性以及是否存在「幻覺」等問題。只有在試用效果良好后，才會考慮全面推廣。

在推進過程中，我們還需綜合考慮醫(yī)院的算力資源。例如，１０個科室的試用可能已滿足需求，但擴展到２０個科室是否會引發(fā)算力擁塞？這些問題都需要在推廣前進行充分評估。

從已試用的科室反饋來看，醫(yī)生們普遍對ＤｅｅｐＳｅｅｋ的應(yīng)用表示認(rèn)可。許多以往難以實現(xiàn)的功能，如今通過這一工具變得便捷高效。盡管具體效益因應(yīng)用周期較短，尚需進一步評估，但我們相信，ＤｅｅｐＳｅｅｋ的應(yīng)用將為醫(yī)院帶來顯著的效益提升。

在下一步的ＡＩ布局中，我們采取「需求驅(qū)動」的策略，面向全院征集ＡＩ應(yīng)用場景。通過通知的形式，鼓勵一線醫(yī)護工作人員提出具體需求和應(yīng)用思路。

我們計劃大量收集這些需求后，進行系統(tǒng)分析和分類，明確優(yōu)先級。先是篩選出能夠立即實施、快速見效且能解決實際問題的場景，優(yōu)先推進；針對需要一定時間和資源投入的場景，制定詳細(xì)實施計劃，持續(xù)探索。

最終目標(biāo)是實現(xiàn)診前、診中、診后全流程的ＡＩ服務(wù)覆蓋，全面提升醫(yī)療服務(wù)的效率和質(zhì)量。

健康界：未來，珠江醫(yī)院計劃如何進一步推進ＡＩ　應(yīng)用場景的覆蓋？

張鵬：我們正在制定詳細(xì)的規(guī)劃，目前可以分享幾個關(guān)鍵方向：

首先，我們將繼續(xù)完善和推廣已較為成熟的應(yīng)用場景，如病歷摘要生成等。同時，開發(fā)更多實用的小功能模塊，確保這些基礎(chǔ)功能在醫(yī)院各科室的廣泛落地。

其次，推進多模態(tài)數(shù)據(jù)的融合，提升ＡＩ在醫(yī)療領(lǐng)域的精準(zhǔn)度。例如，將影像、檢驗、病理等多源數(shù)據(jù)與ＡＩ技術(shù)結(jié)合，實現(xiàn)更全面的輔助診斷和治療決策。

再者，珠江醫(yī)院高度重視機器人手術(shù)的發(fā)展，這是ＡＩ時代的重要特征之一。我們特別關(guān)注國產(chǎn)機器人的使用，目前醫(yī)院在國產(chǎn)機器人手術(shù)量方面處于全國前列。未來，我們將繼續(xù)推廣這一技術(shù)，優(yōu)化手術(shù)流程，提升手術(shù)效果。

最后，加強與科研機構(gòu)和企業(yè)的合作，推動ＡＩ醫(yī)療技術(shù)的研究和創(chuàng)新。我們希望通過技術(shù)轉(zhuǎn)化和落地應(yīng)用，在醫(yī)療行業(yè)ＡＩ技術(shù)的推廣中發(fā)揮積極作用。在擅長的領(lǐng)域，我們力爭做出更多成果，與行業(yè)共享經(jīng)驗。

尾聲

張鵬強調(diào)，正如每一次技術(shù)革命，ＡＩ　也是一柄雙刃劍：它的決策依賴數(shù)據(jù)質(zhì)量，它的創(chuàng)新需要人類校準(zhǔn)，它的邊界仍需倫理守護。

「我們既要以開放的心態(tài)擁抱這場變革，像使用聽診器一樣讓?。粒伞〕蔀樵\療的得力助手；也要保持清醒的認(rèn)知，避免將復(fù)雜的生命問題簡單托付給算法。」張鵬表示，唯有在熱情與理性之間找到平衡，才能真正讓?。粒伞笧槲宜谩?，讓科技進步的紅利普惠每一個生命。

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