以DeepSeek為代表的AI 解決方案日漸成為醫(yī)療健康行業(yè)的共識(shí)。接入之后，醫(yī)院怎樣用好DeepSeek？如何將技術(shù)紅利轉(zhuǎn)化為服務(wù)效能？怎樣平衡效率與安全？這些都是眼下擺在越來越多醫(yī)院面前的「必答題」。

為了進(jìn)一步探尋解決方案，近期健康界發(fā)起「ALL in Al Health 創(chuàng)新應(yīng)用大講堂」，最新一期邀請(qǐng)到了清華長(zhǎng)庚醫(yī)院醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)中心主任李棟，他在直播中詳細(xì)介紹了AI醫(yī)療落地圖譜以及對(duì)DeepSeek等AI工具在應(yīng)用中的看法。

李棟的研究領(lǐng)域廣泛而深入，包括臨床研究設(shè)計(jì)、衡量與評(píng)價(jià)、建模分析、醫(yī)療數(shù)據(jù)挖掘，以及人工智能在醫(yī)療中的應(yīng)用。他領(lǐng)導(dǎo)臨床科研團(tuán)隊(duì)開發(fā)了智能醫(yī)療決策分析系統(tǒng)，擁有豐富的經(jīng)驗(yàn)。

近期，他帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)率先完成DeepSeek本地化部署，并推動(dòng)其與電子病歷、HIS系統(tǒng)的深度融合。他主導(dǎo)的「清華長(zhǎng)庚特制版」DeepSeek模型，通過數(shù)據(jù)治理與二次開發(fā)，已在輔助診斷、流程優(yōu)化等場(chǎng)景中展現(xiàn)顯著成效。

以下是直播內(nèi)容精選，健康界做了不改變?cè)x的調(diào)整：

對(duì)要布局AI的醫(yī)院注意這三點(diǎn)可少走彎路

健康界：二次開發(fā)往往需要本地化部署DeepSeek，但本地化部署具有一定的門檻、算力要求大，醫(yī)院需具備哪些基礎(chǔ)條件才能實(shí)現(xiàn)本地化？

李棟：在近期的新聞中，我們可以看到醫(yī)院選擇接入或者本地化部署DeepSeek，這兩種方式不一樣。如果先前沒有基礎(chǔ)條件，醫(yī)院更可能選擇接入，即通過第三方云端服務(wù)器托管；如果具備一定的算力基礎(chǔ)，醫(yī)院則可以選擇本地化部署，長(zhǎng)庚醫(yī)院選擇了本地化部署的方式。

健康界：長(zhǎng)庚醫(yī)院部署DeepSeek的主要應(yīng)用場(chǎng)景有哪些？

李棟：長(zhǎng)庚醫(yī)院主要應(yīng)用場(chǎng)景有四：

第一個(gè)是通過大模型深度調(diào)取和分析病人院前術(shù)中記錄，給出預(yù)測(cè)結(jié)果，幫助醫(yī)生實(shí)現(xiàn)智能診療；

第二個(gè)是垂直整合從醫(yī)院、醫(yī)聯(lián)體到社區(qū)的資源和數(shù)據(jù)；

第三個(gè)是利用大模型一次性打通四家清華附屬醫(yī)院臨床數(shù)據(jù)，徹底打通信息孤島；

第四個(gè)是運(yùn)用于醫(yī)學(xué)教育，改變醫(yī)學(xué)生傳統(tǒng)的培養(yǎng)體系。大模型有望提升醫(yī)生的培養(yǎng)效率，加速培養(yǎng)進(jìn)程。例如，通過模擬疑難雜癥場(chǎng)景，幫助年輕醫(yī)生快速積累經(jīng)驗(yàn)，縮短醫(yī)生的培養(yǎng)周期。

健康界：部署DeepSeek之后，取得了哪些效果？

李棟：現(xiàn)在提效果還為時(shí)尚早，效果需要用證據(jù)說話。不過，我可以簡(jiǎn)單談一些自己的親身體會(huì)。DeepSeek確實(shí)能夠幫助到醫(yī)生，以前主要依賴于醫(yī)生作診斷，現(xiàn)在大模型可以作為智能助手輔助醫(yī)生決策；還可以幫助醫(yī)生總結(jié)文獻(xiàn)，定期將最新的診斷研究和指南推薦給醫(yī)生，減輕醫(yī)生的負(fù)擔(dān)。

健康界：DeepSeek只能作為醫(yī)院AI醫(yī)療戰(zhàn)略的一部分，能否談一談長(zhǎng)庚醫(yī)院的整體AI醫(yī)療圖譜？

李棟：長(zhǎng)庚醫(yī)院從5年前開始了AI醫(yī)療布局，不限于輔助診斷，AI醫(yī)療圖譜涵蓋院前疾病預(yù)防、術(shù)中整個(gè)門診過程中的智能診療方案、以及后續(xù)患者回到社區(qū)和家中之后的康復(fù)等等。

不過，AI醫(yī)療在醫(yī)院的第一步是完成治理高度專業(yè)化、精準(zhǔn)化數(shù)據(jù)的工作，打通信息孤島，提升醫(yī)療數(shù)據(jù)的整體質(zhì)量。然后，基于專有數(shù)據(jù)訓(xùn)練出來的醫(yī)療智能體對(duì)應(yīng)醫(yī)院不同的應(yīng)用場(chǎng)景，逐步布局，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)醫(yī)院全流程智能化。

健康界：在AI醫(yī)療方面，從技術(shù)引入到場(chǎng)景落地的關(guān)鍵經(jīng)驗(yàn)有哪些？這些經(jīng)驗(yàn)對(duì)其他醫(yī)院有什么啟發(fā)和借鑒？

李棟：我更多分享一些這個(gè)過程中踩坑的地方，希望讓其他醫(yī)院在布局過程中根據(jù)我們的經(jīng)驗(yàn)少走一些彎路。

一是不要追求高大上，以DeepSeek為例，其有多個(gè)版本，滿血版本參數(shù)高達(dá)671B。如果要部署滿血版，僅模型文件就需要404GB存儲(chǔ)空間，運(yùn)行時(shí)更需要約1300GB顯存。

最初，長(zhǎng)庚醫(yī)院部署了滿血版，但是在使用過程中遇到了問題，用戶體驗(yàn)非常不好。后來通過反復(fù)評(píng)估選擇了32B版本。謹(jǐn)記，不要盲目追求最強(qiáng)版本，合適醫(yī)院的版本才是最好的。

二是不要盲目陷入算力陷阱，一定要做好院內(nèi)測(cè)試。DeepSeek非常耗算力，在沒有全面鋪開之前，可以先不進(jìn)行本地部署，通過第三方云托管接入方式測(cè)試。調(diào)試完之后，再根據(jù)醫(yī)院不同的特色科室部署。

三是重視數(shù)據(jù)治理，醫(yī)療場(chǎng)景是非常特殊的場(chǎng)景，它對(duì)數(shù)據(jù)精度要求相對(duì)非常高。最原始的臨床診療數(shù)據(jù)并不是數(shù)據(jù)，而是信息，必須經(jīng)過深度數(shù)據(jù)治理，不能直接拿來就用。

面臨AI挑戰(zhàn)醫(yī)生需要重點(diǎn)提升哪些新技能？

健康界：當(dāng)AI問診準(zhǔn)確率超90%，AI真能代替醫(yī)生？醫(yī)生會(huì)被重新定義嗎？

李棟：這是一個(gè)仁者見仁、智者見智的問題。我認(rèn)為，短期內(nèi)AI無法完全替代醫(yī)生，更多是作為智能化的醫(yī)生助手。未來有望訓(xùn)練出與醫(yī)生相當(dāng)水準(zhǔn)的模型，這些模型可以非常精準(zhǔn)提出診療方案，供醫(yī)生參考，不過最終的決策權(quán)還在醫(yī)生手里。

另一方面，醫(yī)療行業(yè)具有特殊性，治療疾病并非只是一個(gè)技術(shù)問題，整個(gè)診療過程涉及到人文關(guān)懷，需要結(jié)合心理和社會(huì)背景開展診療工作。到目前為止，我們可以看到AI并不具備人文關(guān)懷，總之還有很長(zhǎng)的路要走。

然后，這又引申出另外一個(gè)問題，即醫(yī)生是否會(huì)被重新定義。這是毫無疑問，一定會(huì)被重新定義。傳統(tǒng)的診療方法常常依賴于醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)，個(gè)人的學(xué)習(xí)能力是有限的。但是AI技術(shù)更像是一個(gè)「超級(jí)醫(yī)生」，其能快速學(xué)習(xí)海量的診斷報(bào)告和文獻(xiàn)，并快速迭代，具有無限潛力。僅僅依賴醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)是行不通的，未來會(huì)是醫(yī)生和AI相結(jié)合的智慧診療模式。

健康界：?jiǎn)栐\時(shí)患者利用DeepSeek質(zhì)疑醫(yī)生的治療方案，您怎么看？

李棟：患者借助DeepSeek問診，一定程度上會(huì)產(chǎn)生一些信任危機(jī)，但長(zhǎng)期看利大于弊。DeepSeek等AI工具正在革新傳統(tǒng)診療模式，重塑醫(yī)患關(guān)系。其有助于降低醫(yī)學(xué)門檻，使患者更好地了解自身病情和醫(yī)學(xué)知識(shí)，從而促進(jìn)醫(yī)患之間的雙向互動(dòng)和理解，使患者更積極地參與到診療過程中，能夠緩解一部分醫(yī)療糾紛。

患者質(zhì)疑醫(yī)生是一件好事。利用DeepSeek問診，患者大概了解病情，對(duì)病情有了一定的認(rèn)知，不再是之前醫(yī)生說、患者聽的模式。醫(yī)生也需要更耐心、更科學(xué)解釋，患者通過AI工具的幫助也能更清晰理解醫(yī)生的回答。

健康界：患者查DeepSeek后質(zhì)疑治療方案，AI該不該擔(dān)責(zé)？

李棟：AI該不該擔(dān)責(zé)要看成熟階段，如果發(fā)展到了成熟階段，那么一定要負(fù)責(zé)。權(quán)利和責(zé)任一定是相輔相成的，當(dāng)AI足夠強(qiáng)大時(shí)，無法逃脫責(zé)任。

健康界：接下來，隨著AI承擔(dān)了一些基礎(chǔ)問診等工作之后，醫(yī)生需要重點(diǎn)提升哪些新能力？

李棟：首先，需要理清整個(gè)診療思路，給出清晰專業(yè)的指令，這樣才能獲得更精確的答案，站在巨人的肩膀上；其次，醫(yī)生要掌握數(shù)據(jù)整理和分析能力，總結(jié)出來，訓(xùn)練模型，讓AI能夠幫助醫(yī)生提升能力。

AI不僅能讓醫(yī)生避免過去繁瑣、單調(diào)、需要靠時(shí)間和經(jīng)驗(yàn)積累的工作，提升了效率。更重要的是，它讓醫(yī)生學(xué)會(huì)不要思想懶惰，勤于總結(jié)過去的診療經(jīng)驗(yàn)，并在后續(xù)治病中學(xué)以致用。

不必過度追捧和熱情客觀、理智、冷靜看待大模型

健康界：在醫(yī)學(xué)場(chǎng)景之中，數(shù)據(jù)安全與患者隱私保護(hù)至關(guān)重要，這是不可逾越的紅線。您認(rèn)為應(yīng)該如何保護(hù)數(shù)據(jù)安全與患者隱私？

李棟：聊到這個(gè)話題，我們要先回答這樣一個(gè)問題，AI時(shí)代的數(shù)據(jù)安全和患者隱私與之前有什么本質(zhì)的區(qū)別？

本質(zhì)區(qū)別在于AI具有先天的記憶性，AI能通過邏輯推理和算力反復(fù)試錯(cuò)拼出個(gè)人信息；另一方面，AI強(qiáng)大的邏輯推理能力會(huì)編造數(shù)據(jù)，甚至用戶無法辨別出這些數(shù)據(jù)的真假。因此，AI時(shí)代不要夸口過去醫(yī)院數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)做得多么好。一定要與時(shí)俱進(jìn)，不斷尋找更好的辦法保護(hù)數(shù)據(jù)安全和患者隱私。AI也會(huì)帶來倫理沖擊等問題，必須要盡早出臺(tái)政策和法規(guī)，規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)。

總之，智能化時(shí)代，「如何守好紅線和底線」是一個(gè)永遠(yuǎn)在路上的問題。并不是今天制定好了，就能一勞永逸，解決所有問題。AI一直在發(fā)展，我們一直與AI合作或競(jìng)爭(zhēng)，永遠(yuǎn)都是進(jìn)行時(shí)，享受進(jìn)步的同時(shí)，也要隨時(shí)看到潛在的風(fēng)險(xiǎn)。我相信，只有以這種態(tài)度，才能守好這條紅線。

健康界：國(guó)家在AI醫(yī)療監(jiān)管政策上，應(yīng)該優(yōu)先制定哪些規(guī)則？

李棟：首先，國(guó)家要界定根本概念，比如AI醫(yī)生有沒有處方權(quán)，什么程度上給它處方權(quán)，最終決策權(quán)在人類醫(yī)生，這些基本框架要搭起來；第二，做好監(jiān)管工作，界定權(quán)責(zé)，既要保護(hù)患者利益，也要保護(hù)醫(yī)生利益。

健康界：如何看待并用好AI大模型？

李棟：對(duì)于以DeepSeek為代表的大模型，大家還是要采取客觀、理智、冷靜的態(tài)度。因?yàn)槿魏涡律挛镆欢ㄊ遣煌晟频模欢ㄓ兴娜毕莺筒蛔?。所以，尤其在醫(yī)療領(lǐng)域，過度追捧和熱情、認(rèn)為「萬物皆可DeepSeek」的作法是不理智的。我希望大家以平和、耐心、理性的心態(tài)看待大模型，給它一定的成長(zhǎng)空間，與它共同成長(zhǎng)，用好大模型。