近年來，醫(yī)療大模型技術(shù)憑借強(qiáng)大的自然語言理解、推理能力及多模態(tài)處理性能，正逐步成為醫(yī)療行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的核心驅(qū)動(dòng)力。其中，Deepseek以其強(qiáng)大的性能和廣泛的應(yīng)用前景，為醫(yī)療行業(yè)的智能化升級(jí)帶來了新的機(jī)遇。在國家大力推動(dòng)“人工智能+醫(yī)療”深度融合以及數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)化配置的宏觀背景下，徐州礦務(wù)集團(tuán)總醫(yī)院勇于創(chuàng)新，積極探索，試點(diǎn)應(yīng)用惠每科技MaysonGPT 成功實(shí)現(xiàn)了Deepseek 的本地化部署和深度應(yīng)用，率先在神經(jīng)內(nèi)科和骨科開展大模型輔助診療的試運(yùn)行。

01大模型驅(qū)動(dòng)醫(yī)療質(zhì)量向上跨越

病歷是醫(yī)療工作的重要記錄，其質(zhì)量直接關(guān)系到醫(yī)療質(zhì)量和患者安全。此前總院通過基于CDSS的病歷質(zhì)控系統(tǒng)，已經(jīng)能夠輔助醫(yī)生書寫解決病歷不完整、不合理復(fù)制和書寫不及時(shí)等問題，并將多級(jí)質(zhì)控體系全部遷移至線上進(jìn)行，有效提升了全院病歷質(zhì)量。但由于技術(shù)瓶頸，部分病歷內(nèi)涵缺陷仍舊依賴終末人工質(zhì)控。為進(jìn)一步提升質(zhì)控人員工作效率和質(zhì)量，總院上線試運(yùn)行了基于DeepSeek - R1的MaysonGPT，探索利用新一代技術(shù)加速醫(yī)院高質(zhì)量發(fā)展。

02全方位助力書寫高質(zhì)量病歷

目前，總院已經(jīng)在神經(jīng)內(nèi)科、骨科上線大模型，使用場(chǎng)景聚焦在病歷輔助書寫、病歷內(nèi)涵質(zhì)控、病情分析、文獻(xiàn)問答4個(gè)場(chǎng)景。

01病例內(nèi)涵質(zhì)控：

總院此前已經(jīng)落地從科級(jí)到院級(jí)的多級(jí)質(zhì)控體系，大模型則在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步提升了每個(gè)質(zhì)控環(huán)節(jié)的質(zhì)量和效率，像醫(yī)學(xué)專家一樣給出質(zhì)控建議。例如，在臨床端，大模型能夠幫助醫(yī)生指出病歷中的邏輯性、合理性等內(nèi)涵問題，并結(jié)合患者信息、檢查檢驗(yàn)結(jié)果、醫(yī)囑、手術(shù)記錄等內(nèi)容，向醫(yī)生給出修改意見。在遇到不理解的問題時(shí)，大模型還能夠通過問答形式，向醫(yī)生提供與病歷問題相關(guān)的質(zhì)控建議，并提供文獻(xiàn)出處。

02病歷輔助說明：

為了幫助醫(yī)生在書寫病歷的第一時(shí)間提升書寫質(zhì)量，總院將大模型的高效推理能力應(yīng)用于病歷生成功能。在醫(yī)生書寫病歷時(shí)，大模型與CDSS深度結(jié)合后，能夠無縫對(duì)接醫(yī)院所有業(yè)務(wù)系統(tǒng)，自動(dòng)抽取患者信息、檢查檢驗(yàn)結(jié)果等數(shù)據(jù)，為醫(yī)生生成一份高質(zhì)量的病歷文本，供醫(yī)生參考使用。

03病情分析：

為了提升大模型對(duì)醫(yī)學(xué)邏輯、診療路徑等邏輯的理解能力，其訓(xùn)練過程中納入了大量醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)、診療指南、共識(shí)等，并通過檢索增強(qiáng)生成技術(shù)（RAG）強(qiáng)化學(xué)習(xí)消化。實(shí)際臨床工作中，大模型能夠在門（急）診或住院期間輔助醫(yī)生鑒別診斷，根據(jù)全部或部分病歷文本進(jìn)行精準(zhǔn)病情分析并給出治療方案，以此提升臨床診斷準(zhǔn)確性，并對(duì)危急重癥和疑難雜癥進(jìn)行快速篩查。

04文獻(xiàn)問答：

在輔助醫(yī)生診療水平提升方面，大模型能夠基于文獻(xiàn)、醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)或院內(nèi)知識(shí)庫，滿足醫(yī)生對(duì)于文獻(xiàn)理解的需求，例如總結(jié)文獻(xiàn)要點(diǎn)、快速查閱、比較新舊版指南等。大模型還能夠自由導(dǎo)入文獻(xiàn)，保證知識(shí)庫的實(shí)時(shí)更新。

03私有化部署：保障醫(yī)療數(shù)據(jù)和患者隱私安全

為保障數(shù)據(jù)安全和患者隱私安全，總院選擇了大模型的私有化部署方案。這意味著數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理均在醫(yī)院內(nèi)部完成，有效避免了數(shù)據(jù)泄露和跨境傳輸?shù)娘L(fēng)險(xiǎn)，最大限度保障了醫(yī)療數(shù)據(jù)的安全性和患者隱私安全。

基于CDSS的深度應(yīng)用，大模型在病歷質(zhì)量管理體系中各個(gè)環(huán)節(jié)的部署和上線時(shí)間不超過7天，顯著低于傳統(tǒng)AI項(xiàng)目周期，再次刷新了醫(yī)院信息化升級(jí)紀(jì)錄。

目前，大模型在院內(nèi)的應(yīng)用得到了試點(diǎn)科室的肯定和認(rèn)可，多項(xiàng)病歷質(zhì)控指標(biāo)得到顯著提升。未來，醫(yī)院將以此為基礎(chǔ)，對(duì)照《衛(wèi)生健康行業(yè)人工智能應(yīng)用場(chǎng)景參考指引》不斷開拓大模型應(yīng)用場(chǎng)景，利用大模型技術(shù)輔助醫(yī)生規(guī)范化診療、提高臨床診治效率和質(zhì)量，為醫(yī)院高質(zhì)量發(fā)展持續(xù)注入動(dòng)能。

監(jiān)制：榮良群

總編：王云清

編審：李長鑫

編輯：李尉寧

來源：信息科