摘要：本文来源：闫温馨,刘珏,梁万年. DeepSeek赋能全科医学：潜在应用与展望[J]. 中国全科医学, 2025, 28(17): 2065-2069.（点击查看原文）👈

DeepSeek赋能全科医学：

潜在应用与展望

医疗实践：基层诊疗的智能化升级

1.辅助基层诊疗决策

在基层医疗场景中，诊疗决策的准确性和及时性至关重要。LLM能够通过辅助处理标准化医疗数据录入、智能检索及整合分散的医疗信息、自动化生成结构化诊疗文档等重复性任务，帮助基层全科医生节省非临床工作时间，在DeepSeek的加持下，能够更快速精准地整合患者病史、体征、检查结果等多维度信息，并基于循证医学的思考生成诊疗建议，在诊断流程中嵌入逻辑推理模块，减少纯数据驱动的偏差，反映临床决策过程，并根据患者情况量身定制治疗方案，从而改善医疗保健服务，提高医疗效果。通过持续学习机制，实时整合最新医学进展。南方医科大学第五附属医院的试点结果表明，DeepSeek在检验科和病理科的应用显著提升了诊断效率，实时分析和处理大量的医学数据，广泛应用于检验结果与疾病谱关联、病情进展与治疗反应预测、质控数据监测分析、个性化医疗决策支持以及异常检测与早期预警等多个关键领域。

2.健康管理与教育的全周期支持

我国当前面临着慢性病高发且基层医疗资源相对短缺的严峻挑战，健康管理需要巨大的投入。近年来AI医疗的探索已取得显著成效，如平安健康医疗科技有限公司创新打造的AI健康管理师，在健康管理领域应用的AI疾病风险辅助测评、AI运动方案等极大提升用户慢病管理效率和依从性，管理效率提升5倍，助力慢病管理改善率达90%。DeepSeek的出现为健康管理与教育提供了更加经济有效、易于公平推广的路径，使LLM在广大人群中的应用更加触手可及。需要注意的是，根据目前国家生成式人工智能服务管理暂行办法的规定，面向患者端的genAI需要经过备案，才能投入使用。DeepSeek将能够构建动态健康档案，实时监测患者体检指标（如血糖、血压），针对患者的个体差异，制定个性化的健康干预方案，并可通过C端手机平台、智能穿戴设备等，提供实时的健康问题解答、健康规划指导、预防措施提示等，为有不同健康经历的人群提供同理心互动，并接触到更广泛的缺乏服务的人群，特别是聊天机器人可以有效扩展能力范围，围绕健康提供信息及情感支持，实现每一次诊疗均兼备技术的精准性与人性的温度。

3.填补"老少边穷"地区服务空白

DeepSeek的出现真正做到低门槛普惠，缩小城乡差距。短时间内DeepSeek在多家医疗机构实现迅速部署。社区和农村是医疗卫生服务的"最后一公里"，通过开发符合基层医生和群众需求的AI诊断系统，可以打通壁垒，消除差距，全面强化社区和乡村全科医生的专科技能，应对人员短缺和知识更新不足的挑战。在医疗资源匮乏地区，DeepSeek可作为"虚拟全科医生"，通过远程问诊与智能分诊，提供基础医疗支持。其本地化部署模式（如南方医科大学第五附属医院的院内服务器方案）既保障数据安全，又避免了网络依赖，尤其适用于偏远地区，通过全面掌握当地居民健康状况，智能调整药品储备与配送，进一步解决缺医少药难题，扩大远程医疗技术的普及和使用范围、使用频率，为偏远贫困地区的居民提供全时段、高质量的便捷医疗保障。

科研动能：从数据驱动到创新协同

1.数据驱动的临床研究效率提升

2.知识图谱构建与多中心研究协同

DeepSeek利用语义理解与知识图谱技术，能精准识别学科间的内在关联，从而优化研究资源配置，促进团队内部的信息共享，构建多维度的学科交叉体系。在基础能力培养上，DeepSeek采用知识图谱驱动的概念网络建构策略，帮助学习者建立结构化的知识框架，并将学科核心概念解构为可重组的知识节点，构建支持创新思维的知识拓扑结构，自动捕捉思维碰撞的创新火花。本地化部署的特性使得DeepSeek可在保护患者隐私的前提下，支持多中心科研协作，既能确保数据安全性（如科研项目交互数据保留在内部服务器），又能通过模型开源特性实现算法定制化，适应不同区域疾病谱或人群健康特征的差异化需求。例如，针对城乡全科诊疗场景差异，研究人员可通过调整模型参数优化疾病风险预测算法、全科医生诊疗方案推荐算法。

教学培训：重塑医学教育新范式

1.模拟病例与动态教学场景构建

基于DeepSeek的生成式AI可创建高仿真虚拟患者病例，模拟从问诊、检查到诊断的全流程。例如，浪潮云帆AI数字病人结合DeepSeek技术，可模拟多样化病例（如内科急症、儿科复杂病），通过语音交互与动态病情演进，训练医学生的诊断逻辑与应急能力，通过模拟患者情绪与诉求训练医生的沟通技巧与共情能力。此前山东大学齐鲁医学院运用AI数字病人系统显著提升了住院医师考核标准化评估效率，采用MoE技术，依托DeepSeek的快速微调框架，叠加了大模型多模态推理增强能力，模拟训练的病例数据知识库构建周期再次缩短30%，能够动态生成符合医学逻辑的病情演进路径，并支持复杂病例临床思维的模拟演练以及AI自动评价，使AI数字病人具备了专业性与高度人性化模拟的表现能力。

2.个性化培训与普惠化继续教育

DeepSeek通过智能赋能与认知赋能助力医学教育，智能赋能侧重于课程整合与高阶思维培养，优化知识体系结构，推动从业人员从被动学习向自主创新转变；认知赋能通过智能学习分析实现差异化教学，塑造创新素养，提高人才培养的精准性和适应性。DeepSeek构建的智能教学系统能实时监测概念掌握薄弱点，推送定制化的微课资源与变式训练，确保学科基础的系统性夯实，并结合实操反馈动态调整训练难度，AI辅助的自动化评估系统可量化问诊效率、诊断准确性等核心能力指标。此外，其知识管理功能可系统提供前沿学术论文库、专利数据库与全球创新案例库，整合最新指南与典型案例，解决传统教学资源更新滞后的问题。DeepSeek的开源特性降低了技术应用门槛，结合轻量化版本（如1.5B或7B参数模型），可在基层医疗机构部署低成本培训系统。高校案例中"校园网内无限次免费访问"的模式，为偏远地区医生的终身学习提供了可复制的解决方案。因此，后续应加大推广普及力度，落实帮扶政策，弥补卫生人力资源短缺与配置不公平问题。

挑战与思考

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DeepSeek在全科医学领域的应用展现出了巨大的潜力，但也面临多维挑战，如医疗数据隐私保护、临床决策的可解释性、应用效果的临床验证、合理应用的监管政策等。由于支持离线部署，使得DeepSeek在满足医疗领域数据隐私要求方面展现出一定优势，但仍面临多维度的伦理与监管挑战。首先，将DeepSeek等AI应用于卫生领域的主要伦理原则是指导开发者、用户和监管机构改进和监督此类技术的设计和使用，人的尊严和内在价值是所有伦理原则所依据的核心价值。其次，与其他LLM一样，DeepSeek可能面临与固有偏见、幻觉及输出可靠性等技术局限，这要求在临床应用之前进行严格的验证和人工监督。人机情感交互的发展也可能导致人际关系疏远，影响社会道德和伦理秩序。由于AI技术依赖海量数据的收集和应用，个人隐私信息依然面临泄露与滥用的风险。关于隐私与数据安全风险，欧洲联盟《人工智能法案》提出的"高风险系统透明度要求"可为DeepSeek在全科临床应用提供参考借鉴：系统需具备可追溯的决策路径、可验证的训练数据源，以及明确的应用边界声明。通过谨慎实施、道德考虑，DeepSeek和类似的LLM可以增强基层医疗保健创新，提供具有成本效益、可扩展的AI解决方案参考。在提升临床决策的可解释性方面，建议继续深化对本土全科医疗数据的挖掘和知识图谱的构建，这是提升模型性能的关键。在应用效果的临床验证方面，随着各地医院紧密部署DeepSeek，建议未来开展严格设计的多中心研究，通过自身前后对照设计或随机对照试验研究等设计，对其辅助全科医生临床应用效果进行科学验证。DeepSeek并不能替代全科医生，而是推动其向"健康管理者"与"决策协调者"转型。建议加强全科医生使用LLM的技能培训，掌握人机协同技能，赋能全科医学实践。此外，建议未来制定AI在全科医学应用的伦理规范与技术标准，明确AI决策建议的采纳边界与医生终审责任，逐步解决所面临的数据偏见治理（如城乡医疗数据不平衡）、隐私保护、模型的可靠性、透明度、可解释性和公平性等问题。

未来，随着DeepSeek等LLM在全科医学领域的逐步应用，将有可能为提升基层医疗服务能力、科研能力、教育培训方式提供新路径，以"技术普惠"与"人文关怀"双轮驱动，构建"以患者为中心、以医生为主导、以数智为纽带"的智慧医疗生态，以期更好地发挥AI赋能全科医学的作用，构建智慧全科生态体系，促进全科医学高质量发展。

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来源：中国全科医学