DeepSeek進(jìn)醫(yī)院，全國(guó)卷瘋了。

據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，全國(guó)已經(jīng)有超100家醫(yī)院完成DeepSeek的本地部署，遍布北京、上海、安徽、四川、廣東、河北、湖南、江蘇等二十多個(gè)省市和自治區(qū)。

應(yīng)用場(chǎng)景上，DeepSeek也迅速落地到了患者服務(wù)、科研、診療、辦公、管理等各個(gè)方面，足以見得醫(yī)療大模型的火爆。

值得注意的是，本地部署DeepSeek的醫(yī)院大多為三甲醫(yī)院。例如四川省人民醫(yī)院通過本地化部署DeepSeek實(shí)現(xiàn)全場(chǎng)景智能化落地；中南大學(xué)湘雅醫(yī)院也成功完成國(guó)產(chǎn)AI醫(yī)療中臺(tái)本地化部署。

部署DeepSeek的醫(yī)院數(shù)量還在不斷增長(zhǎng)，毫無疑問，作為醫(yī)療系統(tǒng)中的樞紐，醫(yī)院大面積接入有望重構(gòu)當(dāng)前醫(yī)療服務(wù)模式。

多家醫(yī)院緊急部署

DeepSeek爆火的起始點(diǎn)在于：作為當(dāng)前國(guó)內(nèi)最強(qiáng)開源模型，不用醫(yī)院方面承擔(dān)昂貴的訓(xùn)練成本，也有益于隱私數(shù)據(jù)保護(hù)。

按照國(guó)家規(guī)定，所有患者診療數(shù)據(jù)必須在內(nèi)網(wǎng)閉環(huán)處理，禁止原始數(shù)據(jù)跨物理區(qū)域傳輸。

這使得DeepSeek的私有化部署方案成為醫(yī)療機(jī)構(gòu)的首選，減少數(shù)據(jù)在傳輸和存儲(chǔ)過程中的風(fēng)險(xiǎn)，確保數(shù)據(jù)的安全性。

盡管DeepSeek-R1以極低的訓(xùn)練成本降低了部署門檻，但對(duì)于醫(yī)院方而言也是一筆不菲的費(fèi)用。

目前DeepSeek提供了從1.5B到671B的不同參數(shù)的開源模型，以便于符合多種場(chǎng)景需求。 一般來說，參數(shù)量越大，模型的性能越好，尤其是在解決復(fù)雜醫(yī)學(xué)任務(wù)時(shí)，對(duì)于模型性能的要求較高。

如果要應(yīng)對(duì)醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析等高精度需求，則需要用到大規(guī)模云端計(jì)算集群，價(jià)格非常昂貴。

此外，進(jìn)行本地化部署后，醫(yī)院能夠利用本地?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行二次開發(fā)。多家醫(yī)院正在探索深度對(duì)接醫(yī)院臨床信息系統(tǒng)，充分激活海量診療數(shù)據(jù)，提升DeepSeek回答醫(yī)療問題的準(zhǔn)確性。

這就要求醫(yī)院加大對(duì)于AI算力和服務(wù)器的建設(shè)，同時(shí)醫(yī)院需組建3-5人的運(yùn)維團(tuán)隊(duì)，模型微調(diào)和設(shè)備的更新?lián)Q代都需要持續(xù)投入。

這就解釋了院方引入DeepSeek運(yùn)動(dòng)下，響應(yīng)者絕大多數(shù)都是三甲醫(yī)院，小醫(yī)院和社區(qū)醫(yī)院無法承擔(dān)昂貴的部署成本。也就形成"頭部醫(yī)院落地，基層醫(yī)院觀望等待"的格局。

例如天津醫(yī)科大學(xué)總醫(yī)院就通過定制化算力的方式，完成完成DeepSeek“智算一體機(jī)”部署，成為該市首個(gè)完成DeepSeek本地化部署的三甲醫(yī)院。

不過這種情況不會(huì)持續(xù)太久，隨著各地醫(yī)聯(lián)體、算力中心的建立，有助于解決醫(yī)療資源不平衡的問題。

例如，區(qū)域醫(yī)療中心可通過定制DeepSeek模型輸出標(biāo)準(zhǔn)化診斷能力至社區(qū)醫(yī)院，推動(dòng)分級(jí)診療落地。

部署后怎么用？

由于醫(yī)療資源的不平衡，醫(yī)療領(lǐng)域一直都是亟需AI支持的大行業(yè)場(chǎng)景。

醫(yī)院接入DeepSeek究竟是真實(shí)需求還是跟風(fēng)，最重要的是要轉(zhuǎn)化為實(shí)際落地，提高醫(yī)療服務(wù)的效率和質(zhì)量、應(yīng)對(duì)醫(yī)療資源短缺的挑戰(zhàn)等。

也就是說，DeepSeek部署大模型需要和醫(yī)院復(fù)雜的醫(yī)院場(chǎng)景進(jìn)行結(jié)合。從現(xiàn)階段來看，筆者簡(jiǎn)單將醫(yī)院探索主要分為三大場(chǎng)景。

病人端：即醫(yī)院通過DeepSeek等大模型改善病人的就醫(yī)體驗(yàn)，讓病人能夠最直觀的感受到AI帶來的舒適度與便利。 例如AI+智能導(dǎo)診、AI病歷單（檢查單）分析、AI+醫(yī)學(xué)科普與宣教、康復(fù)指導(dǎo)等環(huán)節(jié)，都能夠大幅度減少患者的負(fù)面體驗(yàn)，加強(qiáng)診療滿意度。

圖：杭州市第一人民醫(yī)院推出“云影像+AI報(bào)告解讀”服務(wù)

醫(yī)護(hù)端：在當(dāng)前醫(yī)護(hù)工作壓力負(fù)擔(dān)較重的情況下，DeepSeek的接入有望切實(shí)的幫助醫(yī)生減少繁雜事務(wù)，將醫(yī)生的專業(yè)價(jià)值聚焦于診療決策。包括影像和病理診斷、醫(yī)學(xué)知識(shí)問答、病情分析、診療方案建議、病歷自動(dòng)生成等場(chǎng)景。

這部分也是當(dāng)前醫(yī)院場(chǎng)景最豐富，未來DeepSeek部署后具有想象力環(huán)節(jié)。例如，四川省人民醫(yī)院泌尿外科團(tuán)隊(duì)在既往豐富癌栓治療經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，利用DeepSeek輔助形成個(gè)體化圍手術(shù)期管理方案、采用高精度CT成像融合三維重建技術(shù)，構(gòu)建出精準(zhǔn)的“數(shù)字脈管系統(tǒng)”，為患者實(shí)施詳盡的手術(shù)方案。

圖：四川省人民醫(yī)院使用DeepSeek+虛擬三維重建

運(yùn)營(yíng)端：在醫(yī)院日常運(yùn)營(yíng)中，DeepSeek可以智能化處理行政審批、排班管理、等事務(wù)，甚至在最核心的DRG/DIP控費(fèi)環(huán)節(jié)，AI有望幫助降低醫(yī)療支出。

圖：北中醫(yī)深圳醫(yī)院的運(yùn)營(yíng)助手

支付端難以閉環(huán)

醫(yī)院部署DeepSeek熱潮下，是否會(huì)沖擊商業(yè)化AI醫(yī)療公司？

對(duì)此，一家AI醫(yī)療公司內(nèi)部人士告訴智藥局：“由于公司不止提供AI大模型服務(wù)，目前暫時(shí)沒有受到DeepSeek的沖擊。”

根據(jù)智藥局了解，醫(yī)院大面積部署DeepSeek不僅催生了一波算力需求，同時(shí)也釋放了對(duì)醫(yī)療信息化、數(shù)據(jù)流程沉淀、大模型訓(xùn)練、建立本地知識(shí)庫(kù)等一系列底層工具的需求。

實(shí)際上，這一次現(xiàn)象級(jí)引入AI大模型的背后，有來自國(guó)家頂層設(shè)計(jì)的推動(dòng)。

去年11月，國(guó)家衛(wèi)生健康委牽頭制定了《衛(wèi)生健康行業(yè)人工智能應(yīng)用場(chǎng)景參考指引》，列出了AI在醫(yī)療領(lǐng)域創(chuàng)新應(yīng)用的84個(gè)領(lǐng)域，旨在促進(jìn)AI的采納。

圖：衛(wèi)生健康行業(yè)人工智能應(yīng)用場(chǎng)景參考全景圖

各地也在紛紛響應(yīng)，上海市發(fā)布了《上海市發(fā)展醫(yī)學(xué)人工智能工作方案（2025—2027年）》，大力發(fā)展醫(yī)療AI；四川省則在2025年政府工作報(bào)告中提到：發(fā)展互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院、遠(yuǎn)程診療和“AI+醫(yī)療”，促進(jìn)優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源更好下沉共享。

但除開DeepSeek這樣的免費(fèi)開源大模型，目前AI系統(tǒng)入院變現(xiàn)還有不少難點(diǎn)。

一個(gè)重要的原因是監(jiān)管方面模棱兩可的態(tài)度，當(dāng)前政策一邊支持AI+醫(yī)療的技術(shù)發(fā)展，另一邊卻并未在支付端放開。

例如醫(yī)保局明確表示：在已收取診斷相應(yīng)項(xiàng)目檢查費(fèi)用后，不宜單就人工智能輔助診斷再向患者額外收費(fèi)。簡(jiǎn)而言之，醫(yī)院無法將調(diào)用AI的成本轉(zhuǎn)嫁給患者。

醫(yī)保局給出的解釋是在于，當(dāng)前人工智能技術(shù)在臨床實(shí)踐中一定程度上起到輔助診斷或提高效率的作用，但還無法替代醫(yī)師診斷，尚無獨(dú)立的醫(yī)療服務(wù)產(chǎn)出、輔助診斷質(zhì)量效用難以確定。

這意味著，當(dāng)前醫(yī)院使用AI只有“降本”的功能定位，而缺乏最重要的“增收”的動(dòng)力。導(dǎo)致多家以AI醫(yī)療軟件為主的公司，包括鷹瞳科技、聯(lián)影醫(yī)療等，一直面臨著業(yè)績(jī)壓力。

要打破這個(gè)困境，一方面需要技術(shù)的不斷發(fā)展，不斷降低AI模型部署成本，提升AI輸出效果，使其有望真正成為醫(yī)生的左膀右臂。 而另一方面，則需要在政策上打開，促進(jìn)AI審批進(jìn)院，以及支付端的優(yōu)化。

尤其面對(duì)我國(guó)醫(yī)療資源緊張、醫(yī)保費(fèi)用緊張等疑難雜癥，一場(chǎng)醫(yī)療智能化革命必然在全國(guó)鋪開。

—The End—