2 月 26 日，陕西中医药大学第二附属医院正式宣布接入 Deepseek，完成本地化部署，这一举措标志着医院在智慧医疗领域迈出了重要一步，将为患者和医护人员带来全新的医疗体验。

近年来，人工智能技术在医疗领域的应用日益广泛，为医疗行业带来了前所未有的变革。作为国内领先的 AI 大模型，Deepseek 凭借其强大的数据处理能力和智能化应用场景，正在重塑医疗服务的模式。陕中二附院紧跟时代步伐，积极引入 Deepseek，旨在提升医疗服务质量和效率，推动医院的数字化转型。

本地化部署，保障数据安全与定制化开发

陕中二附院此次实现了 Deepseek 的本地化部署，将其与医院现有临床服务体系进行了有效融合。本地化部署具有多重优势，首先是保障数据安全。Deepseek 在医院的局域网内封闭运行，所有医疗数据均在院内服务器进行处理，确保了患者信息的安全，符合相关法律法规的要求，也增强了患者对医院的信任。

其次，本地化部署使得医院能够根据自身的业务需求，基于 Deepseek 的基础模型进行自定义开发。医院可以结合自身的临床经验和专业知识，开发出更符合本院应用场景的医疗大模型，实现个性化的智能解决方案。这将有助于医院更好地满足患者的个性化需求，提升医疗服务的精准度和质量。

此外，本地化部署还实现了离线运行，不受网络延迟的干扰，提升了响应速度，服务更加稳定。这将为医护人员在日常诊疗工作中提供更高效、便捷的支持，减少因系统卡顿或网络问题导致的工作延误。

Deepseek 应用场景广泛，助力医疗服务升级

接入 Deepseek 后，陕中二附院在多个领域开展了智能化应用。在病历 AI 内涵质控方面，AI 内涵质控系统通过 AI 模型与规则引擎的结合，实现了全流程闭环管理。临床医生在书写病历时，系统能够实时校验诊断的完整性并规范术语，当手术记录等关键节点缺失时，系统会自动提醒。在终末质控环节，系统会生成科室缺陷热力图并定位高频问题，对乙级病历启动专家复审与规则迭代。异常场景触发多级预警，同步推送责任人，同时嵌入时效管控和合规校验。通过实时交互、智能纠错和自动化预警，该系统有效降低了编码错误率，提升了质控效率，确保病历的完整性、规范性符合医疗质量要求。

临床决策支持系统（CDSS）也是 Deepseek 的重要应用场景之一。CDSS 将人工智能技术与医疗场景深度融合，为临床诊疗提供全流程、多维度的决策支持。陕中二附院的 CDSS 依托 GPT - 4 大语言模型与规则引擎协同工作实现智能诊断校验。采用专为医疗场景优化的 BERT - Medical 模型，结合 Attention 机制，实现疾病编码、药品编码等跨系统的动态映射。通过时序 LSTM 算法分析病历时间线特征，结合医疗事件图谱技术，智能识别并提示病历中缺失的关键信息，确保病历的完整性和逻辑性。基于 BiLSTM - CRF 模型与本体映射技术，规范医学术语，消除歧义。内置《病历书写基本规范》规则库，自动筛查病历书写中的格式错误、逻辑矛盾及法律风险点。这一系列技术的应用，为医生在诊疗过程中提供了科学、精准的决策建议，有效降低了误诊率，提升了医疗服务的质量和安全性。

持续探索，推动医疗人工智能技术创新发展

未来，陕中二附院将持续深入探索 Deepseek 大模型的临床应用。医院将持续输入多模态医疗数据，如基因检测报告、动态生理指标等，对模型进行定向优化，强化其在个性化用药推荐、术后风险预测等精细化场景的决策支持能力。通过分析患者的基因数据和生理指标，为患者制定更加精准的用药方案，同时提前预测术后可能出现的风险，采取相应的预防措施，降低并发症的发生率。

此外，医院还将探索 Deepseek 与医院其他系统的深度融合，应用于智能患者随访系统、用药安全预警模块，同时尝试构建基于大模型的 DRG 控费分析体系。智能患者随访系统将利用 Deepseek 的数据分析能力，对患者的康复情况进行实时跟踪和评估，及时发现问题并提供相应的指导。用药安全预警模块将在患者用药过程中，实时监测药物的不良反应和相互作用，为患者的用药安全提供保障。基于大模型的 DRG 控费分析体系将帮助医院更好地管理医疗费用，提高医保资金的使用效率。

陕中二附院还将加强与科研机构和企业的合作，在保障数据隐私的前提下，实现跨机构诊疗经验的共享与模型能力的协同进化。通过与各方的合作，共同推动医疗人工智能技术的创新发展，不断提升医疗服务的质量和水平，为患者提供更加优质、高效、便捷的医疗服务。

此次陕中二附院全面接入 Deepseek，是医院在智慧医疗领域的一次重要突破。通过本地化部署和广泛的应用场景探索，医院将借助人工智能技术的力量，提升医疗服务的质量和效率，为患者带来更好的就医体验。未来，随着技术的不断发展和应用的深入，相信陕中二附院在智慧医疗的道路上会取得更加丰硕的成果，为推动医疗行业的数字化转型做出积极贡献。