擁抱DeepSeek，醫院用來干嘛？為醫療精準賦能，軟肋在哪？

從企業到院端，從輔助診斷到診療全流程，多方信息都在訴說著“DeepSeek正在逐步成為醫生和醫院工作人員的得力助手”。

醫院希望用DeepSeek做什么？

據不完全統計，目前國內已有100家左右的醫院官宣完成DeepSeek部署或接入。我們對各類信息進行整理，以便了解各家機構接入DeepSeek的意圖。

據公開信息，不完全統計，部署/接入DeepSeek醫療機構情況。

分析可見，DeepSeek在醫療領域的應用場景十分廣泛，涵蓋臨床診斷、病理與影像分析、病歷管理、患者服務與流程再造、健康科普、醫學知識庫與智能問答、科研與數據挖掘、行政后勤等數十種場景。而不同醫院的需求各異，對DeepSeek的期望和應用探索也各有側重。

除了讓DeepSeek在輔助診斷、流程優化、日常事務協助等進行優化支持外，北京大學第一醫院、上海瑞金醫院等頂級三甲醫院，憑借其強大的科研能力和豐富的臨床資源，主要將DeepSeek用于高復雜度的科研支持、多模態數據融合（如藥物研發、病理切片分析）。這些應用場景充分體現了這些醫院在醫療技術前沿的探索和引領作用。

DeepSeek的軟肋

DeepSeek快速覆蓋國內大量三甲醫院，引發AI問診熱潮，一些患者甚至在就醫前通過DeepSeek進行“問診”，并帶著AI開具的診斷報告和處方前往醫院開藥。

這種現象引發了醫患關系的新挑戰。多名醫生表示，AI對常見病的診斷建議有時比醫生更為準確，這在一定程度上使部分醫生對自身職業價值和患者信任的擔憂，進而反思醫生未來會不會被替代？

的確，當醫生面對疑難雜癥需要多學科會診時，AI可以提前進行輔助分析，幫助醫生更全面地了解患者病情，也能夠為專科醫生提供更廣泛的知識支持，彌補其在跨學科領域的知識局限。

但醫療實踐依賴于嚴格的指南標準，這些指南基于大量循證醫學證據，并需要結合患者的具體情況進行個體化調整。AI雖然能夠快速學習指南內容，但在面對復雜病例時，可能無法像醫生一樣靈活權衡多種因素。尤其AI不具備處方權，也無法承擔醫療責任。只有持有執業醫師資格的專業人員才能開具處方和制定治療方案。

另外，雖然AI的內里數據無比豐富和充盈，算法推理及其嚴密，但目前其問診終歸是單向的，無法通過觀察患者的表情、語氣、肢體語言等非語言信息，或通過追問和互動來深入了解病情。

因此，在現階段，AI的角色仍是“助手”，其工作仍局限于幫助醫生查漏補缺、提供建議，最終的診斷結果仍需醫生進行審核和確認。

還有一個不可忽視的問題，AI大模型的知識雖然全面，但其結論的準確性完全依賴于訓練數據的準確性，依賴于數據源的準確性，如果基礎數據出現差錯，則差之毫厘謬以千里。

最后，對于如何認識“醫生有時去治愈,常常去幫助,總是去安慰”這段話，DeepSeek給出的答案里面，小編摘錄了一段：

當手術機器人完成第1000例完美縫合時，老教授依然會在教學查房時強調：“別忘了特魯多醫生的下半句話——醫學的本質是對生命的敬畏，這永遠無法被編程。“ 技術洪流中，這句話的永恒價值恰恰在于：它劃定了人工智能不可逾越的人性疆界。

在某智慧醫院的手術室，AI麻醉系統已將失誤率降至0.02%，但主任依然堅持親自對患者說：“現在我們要送您去個很美的地方，記得跟著光走。” 這句話沒有任何醫療參數，卻標注著機器永遠無法跨越的人性刻度?；蛟S，未來醫學的終極形態，就是在這種量子糾纏般的醫患關系中，讓特魯多的箴言永續流傳。