DeepSeek 是一個基于深度學(xué)習(xí)和自然語言處理技術(shù)的人工智能平臺。通過高效的“專家混合”架構(gòu)、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合能力以及顯著降低的訓(xùn)練成本（比同類模型低 90% 以上），DeepSeek 的性能與 OpenAI 的 GPT-4o-mini 不相上下。

近日，鐘南山團隊在《Journal of Thoracic Disease》（胸科疾病雜志）發(fā)表社論：DeepSeek: the “Watson” to doctors—from assistance to collaboration，深入討論了DeepSeek如何憑借前沿的自然語言處理技術(shù)，快速、準(zhǔn)確地從海量數(shù)據(jù)中提取有價值的信息，并醫(yī)療保健領(lǐng)域開辟新的可能性，為醫(yī)生和患者提供高效的輔助支持。

在醫(yī)療領(lǐng)域，臨床醫(yī)生就像傳奇?zhèn)商?span search-type="3" search-href="newsapp://nc/search?entry=articleKeyword&word=%E7%A6%8F%E5%B0%94%E6%91%A9%E6%96%AF">福爾摩斯，而 DeepSeek 則扮演“約翰·沃森”的角色——它不僅是助手，更是醫(yī)生思維的補充和人性化關(guān)懷的橋梁。憑借強大的數(shù)據(jù)分析和推理能力，DeepSeek 幫助醫(yī)生發(fā)現(xiàn)潛在的“盲點”，提供全面的診斷建議，優(yōu)化醫(yī)患溝通，并提高醫(yī)療效率。

DeepSeek 哪些好處？

1. 補充專業(yè)知識

   通過深度學(xué)習(xí)和多模態(tài)數(shù)據(jù)處理，DeepSeek 提供基于大數(shù)據(jù)的洞察，幫助醫(yī)生更好地理解復(fù)雜的醫(yī)療狀況。

2. 人性化醫(yī)療互動

   通過增強患者教育和醫(yī)患溝通，DeepSeek 促進(jìn)了更有效的互動，提升了整體醫(yī)療體驗。

3. 發(fā)現(xiàn)盲點

   就像沃森經(jīng)常被幽默地認(rèn)為“發(fā)現(xiàn)了盲點”一樣，DeepSeek 的全面算法幫助醫(yī)生發(fā)現(xiàn)可能被忽視的細(xì)節(jié)。例如，在診斷罕見疾病或分析復(fù)雜病例時，DeepSeek 可以識別潛在的疾病特征或風(fēng)險因素，為醫(yī)生提供補充視角。

4. 記錄和整理

   就像沃森記錄福爾摩斯的推理過程一樣，DeepSeek 生成病歷模板和隨訪計劃，幫助醫(yī)生高效管理患者信息，同時確保數(shù)據(jù)的完整性和可追溯性。因此，DeepSeek 不僅僅是一個智能助手，更是醫(yī)療實踐中的協(xié)作伙伴。

DeepSeek 在醫(yī)療中的應(yīng)用場景

醫(yī)生可以在確保信息隱私保護(hù)的前提下，利用 DeepSeek 進(jìn)行診斷和治療輔助。醫(yī)院也可以在本地部署 DeepSeek，并根據(jù)實際情況進(jìn)行定制開發(fā)，使用真實世界的數(shù)據(jù)訓(xùn)練人工智能模型，以提高診斷和治療建議的準(zhǔn)確性。

1. 提高臨床決策效率

   在臨床環(huán)境中，醫(yī)生可以輸入患者的癥狀、檢查結(jié)果和其他相關(guān)信息，從 DeepSeek 獲得診斷建議和治療方案。例如，在處理復(fù)雜病例時，DeepSeek 整合患者的病史和最新的醫(yī)學(xué)研究，提供全面的決策支持。它還可以根據(jù)患者的個體特征和需求制定個性化的治療方案。此外，DeepSeek 的數(shù)據(jù)收集和處理能力可以自動生成結(jié)構(gòu)化的病歷草稿，大大減輕醫(yī)生的文書負(fù)擔(dān)。

2. 支持科研和學(xué)術(shù)

   DeepSeek 可以快速檢索最新的醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)和臨床指南，幫助醫(yī)生進(jìn)行文獻(xiàn)綜述和分析研究數(shù)據(jù)。這使他們能夠為復(fù)雜病例找到解決方案，甚至提出新的科學(xué)問題和研究方向。通過人機協(xié)作，醫(yī)生可以拓展認(rèn)知邊界，而 DeepSeek 的“白盒”可解釋性設(shè)計增強了他們對人工智能推理過程的理解，并促進(jìn)了從其洞察中學(xué)習(xí)。

3. 優(yōu)化患者管理

   DeepSeek 可以生成個性化的患者教育計劃，幫助醫(yī)生與患者更有效地溝通，提高治療依從性。通過智能分析，醫(yī)生可以更高效地管理患者的隨訪和康復(fù)計劃，確保護(hù)理的連續(xù)性和有效性。

同時，醫(yī)生應(yīng)該積極引導(dǎo)患者使用 DeepSeek，以提高醫(yī)療效率和健康管理能力。這包括：

1. 輔助醫(yī)療決策

   患者可以使用 DeepSeek 初步了解與癥狀對應(yīng)的潛在疾病，以及相關(guān)的檢查和治療建議。例如，在看醫(yī)生之前，患者可以使用 DeepSeek 解讀化驗報告，獲得初步的診斷見解。此外，患者還可以通過 DeepSeek 獲取健康科學(xué)知識，提高健康素養(yǎng)，甚至評估潛在醫(yī)生的專業(yè)水平及其對病情的適合程度。

2. 優(yōu)化醫(yī)患溝通

   通過使用 DeepSeek，患者對自己病情的理解更加深入，能夠與醫(yī)生進(jìn)行更高效的溝通，減少不必要的誤解和焦慮。例如，DeepSeek 可以生成病情總結(jié)，幫助患者清晰地向醫(yī)生描述癥狀。它還可以解釋醫(yī)學(xué)術(shù)語，讓患者更好地理解診斷和治療方案。

DeepSeek仍需進(jìn)一步優(yōu)化

1. 數(shù)據(jù)質(zhì)量問題

   醫(yī)療數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性是影響 DeepSeek 有效性的關(guān)鍵因素。不規(guī)范的數(shù)據(jù)輸入和不一致的收集標(biāo)準(zhǔn)可能導(dǎo)致模型分析和診斷出現(xiàn)偏差。為了解決這一問題，DeepSeek 需要整合專業(yè)的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)庫（如 PubMed），并納入更多高質(zhì)量的病例和信息，以確保數(shù)據(jù)的多樣性和代表性。此外，還需要實施數(shù)據(jù)清洗和標(biāo)準(zhǔn)化流程，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。

2. 算法的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性

   在處理罕見疾?。ɡ绨l(fā)病率小于 1/100,000）或復(fù)雜病例時，相關(guān)數(shù)據(jù)的稀缺性可能阻礙 DeepSeek 準(zhǔn)確識別疾病特征，導(dǎo)致不可靠的診斷。為了提高性能，DeepSeek 可以擴大罕見疾病的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，或者采用遷移學(xué)習(xí)技術(shù)。此外，還需要進(jìn)行嚴(yán)格的測試和驗證，以確保模型更新和優(yōu)化在臨床實踐中的可靠性。

3. 多模態(tài)數(shù)據(jù)融合

   醫(yī)療保健涉及多種數(shù)據(jù)類型（例如圖像、文本、生理信號），但 DeepSeek 在多模態(tài)數(shù)據(jù)融合方面仍面臨技術(shù)瓶頸，限制了其有效整合數(shù)據(jù)以提供全面診斷和治療建議的能力。為了解決這一問題，可以采用層次化注意力機制（例如在圖像和文本之間分配交叉模態(tài)注意力權(quán)重），以及時間序列建模來捕捉疾病進(jìn)展的動態(tài)特征。

4. 缺乏自動化的信息收集

   目前，DeepSeek 依賴用戶主動輸入，這給使用帶來了障礙。為了減輕用戶負(fù)擔(dān)并提高系統(tǒng)的可訪問性，需要采用主動信息收集方法。例如，可以引入臨床決策樹模型，開發(fā)在醫(yī)患互動中主動提問的能力，引導(dǎo)患者提供關(guān)鍵信息，提高數(shù)據(jù)收集效率。

5. 動態(tài)更新延遲

   整合最新的臨床指南和研究成果通常需要人工審核，導(dǎo)致模型更新延遲 1 - 3 個月，這可能會影響模型的時效性。為了解決這一問題，應(yīng)實施持續(xù)學(xué)習(xí)機制，使模型能夠動態(tài)地納入最新數(shù)據(jù)。

總之，DeepSeek 為醫(yī)療保健領(lǐng)域帶來了顯著的效率提升和便利。然而，其應(yīng)用必須與專業(yè)的醫(yī)學(xué)知識和現(xiàn)實場景相結(jié)合，以確保安全性和準(zhǔn)確性。通過不斷改進(jìn)數(shù)據(jù)質(zhì)量、隱私保護(hù)、技術(shù)優(yōu)化、倫理和法律合規(guī)性以及行業(yè)認(rèn)可度，DeepSeek 將成為醫(yī)生和患者值得信賴的伙伴，推動醫(yī)療保健的智能化轉(zhuǎn)型。

就像在福爾摩斯的指導(dǎo)下成長的沃森一樣，DeepSeek 將在醫(yī)療實踐中不斷完善自身，最終實現(xiàn)從輔助到協(xié)作的飛躍。

參考文獻(xiàn)：Liang W, Chen P, Zou X, Lu X, Liu S, Yang J, Li Z, Zhong W, Zhang K, Liang Y, He J, Zhong N. DeepSeek: the “Watson” to doctors—from assistance to collaboration. J Thorac Dis 2025;17(2):1103-1105. doi: 10.21037/jtd-2025b-03

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