DeepSeek:离AI医生梦仅一步之遥

福之需 2025-02-18 18:02:00

DeepSeek:离AI医生梦仅一步之遥

“DeepSeek那么火,能取代医生吗?”

仅仅十余年,似曾相识的一幕再次上演,只是,这一次的主角从互联网变为了DeepSeek为代表的AI大模型。

十余年前,互联网席卷而来,号称可以改造一切产业,“互联网+”的模式一出,整个创投行业震动,美元基金率先躁动起来,以改造产业为目标,下注了一批新兴产业,医疗就在其中。

不过,投资人们很快就发现,中国医疗体系有着独特的运作方式,医院、医保、患者等多重因素在内,即便是强大的互联网也只能“敲敲边鼓”。

投资人开始考虑一个真正的问题:互联网+医疗是否能成为一个真正盈利的商业模式?随着资本的退潮,医疗赛道开始冷静下来,十余年的发展,能证明走通的只有线上卖药,而通过互联网改造医疗,使得资源分配不均的医疗资本实现线上化、公平化、均等化的目标,这件事仍然在路上。

但如今,DeepSeek来了。投资人们再一次开始躁动起来。“这一次,是医疗和AI的机会吗?”

01| 大革命

DeepSeek,能改造医疗吗?

几乎是一夜之间,中国人工智能初创公司——深度求索(DeepSeek)火遍全球,从美股科技巨头到使用AI工具的普通用户,都被其强大能力深深震撼。1月27日,DeepSeek登顶苹果美区应用商店免费APP下载排行榜,在美区下载榜上超越了ChatGPT。同日,苹果中国区应用商店免费榜显示,DeepSeek成为中国区第一。

DeepSeek的横空出世,让网络上掀起了一波“AI风”,网友们不仅在DeepSeek上问彩票号码,还让DeepSeek做PPT,甚至开始在DeepSeek上求医了。

据报道,山东临沂一家长,因孩子发烧了找DeepSeek看病,诊断出来的结果和医生诊断结果基本一样,用药也差不多。浙大二院有主任医师也对此称,DeepSeek给出的诊断和他们非常接近,而且56秒出诊断结果。

DeepSeek能成为AI医生吗?

首先看优势。

第一,海量数据

从数据获取和算法看,DeepSeek无疑具有极强的优势。通过海量的病例和当前现有的研究成果,DeepSeek可以通过算法和大数据,解答基础的用药知识。在诊断方面也能通过学习能力,精准进行诊断。

第二,快速诊断

不同于医生看诊,需要排队、挂号、分诊等流程,DeepSeek可以在非常短的时间内完成诊断,能够为患者争取宝贵的治疗时间,极大地提升了医疗服务的速度和质量。

无论是数据准确性还是诊断速度上,无疑,DeepSeek都是具备极强优势的。

其次看劣势。

虽然有着数据优势,但是DeepSeek在看病时也有着非常大的漏洞。

第一,误诊风险

不同于其他产业,医疗赛道有着先天的严肃性特质。一直以来,看病都讲究望闻问切,见到病人再进行精密的化验,方能确定病症,这才符合医疗流程。虽然DeepSeek大幅提升了医疗效率,但是缺少事实依据、缺少进一步诊疗、缺乏临床经验,很有可能误诊。

第二,数据风险

DeepSeek依赖的医疗数据标注仍存在瓶颈。某三甲医院实测发现,公开数据集中30%的胸部X光标签与真实病理不符,若直接用于训练可能引发误诊。

良医财经获悉,近期某大模型平台正在疯狂招聘,岗位为数据标记,内容就是人工干预错误数据。这一方面也点出了当前大模型产业的通病:被喂食的数据并不一定正确。

这也意味着,完全通过DeepSeek进行医疗诊断和数据分析,仍然有很大的风险。

第三,法律与责任风险

一旦误诊,谁来负责?不同于医院有主体,DeepSeek平台,很难沥青法律和责任的风险问题。此外,病情往往是多变的,而DeepSeek则是被动看诊,这都将增加法律风险。

02| 大猜想

哪条赛道最先被AI大模型颠覆?

虽然DeepSeek短期内似乎并不能取代成为AI医生,但我们看来,有着极强的分析能力同时拥有海量算法的DeepSeek或许可以成为辅助医生的最佳帮手。

良医看来,它能够快速处理医学文献、生成病历模板、辅助临床决策,甚至帮助医护人员进行科研数据分析。对于医护人员而言,DeepSeek的价值主要体现在以下4个方面:

1. 提升效率:快速检索文献、生成病历、分析数据,节省大量时间。

2. 辅助决策:提供基于最新指南的诊疗建议,帮助作出更科学的决策。

3. 优化患者管理:生成个性化的患者教育方案,提升护患沟通效果。

4. 科研加速:自动整理文献、编写代码、润色论文,助力科研工作。

除了这四方面的价值,DeepSeek能被快速应用在哪些医疗细分领域?良医看来,主要还是在辅助分析方面。

医疗影像

事实上,AI的普及最初也是在影像方面。而DeepSeek在医疗影像识别领域更是取得了显著成效,它能够自动提取影像中的关键特征,实现对病灶的精准定位与识别。无论是肿瘤检测、分类,还是血管病变识别,DeepSeek都展现出了强大的能力。

通过机器学习算法,AI可以在某些情况下提供更准确的诊断。例如,在医学影像分析中,AI可以识别微小的病变或异常,可能比人类医生更敏感。

通过对大量医疗影像数据的训练与学习,它能够准确识别出病灶的位置、大小、形态等关键信息,为医生提供及时的预警与诊断建议。相信用不了多久它将成为医生的得力助手,不仅可以快速处理大量数据,减轻医生的工作负担,提高诊断的准确性和效率。

基础病理检测

此前,中山大学中山眼科中心副主任林浩添教授就曾介绍,AI可以识别正常眼底图像和14种常见眼底病变,包括糖尿病视网膜病变、高血压眼底表现、青光眼视神经病变、病理性近视眼底改变等,诊断的总体准确率从92.1%提升至95.2%,并在全国35家不同级别的医疗机构进行了临床真实环境验证。

来自谷歌、谷歌大脑与Verily公司的科学家们开发出了一款能用来诊断乳腺癌的人工智能,它的表现甚至超过了专业的病理学家。谷歌和Verily的科学家们将单张病理切片的图像分割成了数万至数十万个128x128像素的小区域,每个小区域内可能含有数个肿瘤细胞。随后,他们提供了许多肿瘤组织与正常组织的病理切片,供人工智能学习。短期内,这款人工智能掌握了一种像素级的技巧——它能分辨出单个小区域内被标注为“肿瘤”的像素,从而将整个小区域标注为“肿瘤区”,这能有效将肿瘤组织与健康组织区分开来。

研究人员曾邀请了一位病理学家,并要求其与人工智能进行一场比赛。人类病理学家花了整整30个小时,仔细分析了130张切片,并给出了他的诊断结果。在随后基于灵敏度(找到了多少正确的肿瘤)和假阳性(将多少正常组织诊断为肿瘤)的评分中,人类病理学家的准确率为73.3%,人工智能的准确率却是88.5%。

在这类数据分析、病理检测方面,诸如DeepSeek这样的大模型能做到非常快速且精准。

预诊、分诊

很多医生必须经过数年甚至十几年的训练,才能掌握足够的经验,成为一名合格的医生。但海量大数据的投喂,让DeepSeek为首的AI大模型平台拥有超强的记忆力和学习能力,如果将这一能力,应用在分诊、预诊等方面,则能够提供较为基础、准确性较高的诊断。

而且,DeepSeek并不需要挂号、排队、付费,这也大大降低了患者看病的成本。

03| 大进步

有平台已经开始升级AI医生了

伴随DeepSeek的火爆,已经有先行者。

2月13日,湖南省胸科医院(湖南省结核病防治所)基于国家超级计算长沙中心DeepSeek大模型推理服务,上线“医学科研小助手”智能体,首次应用于“胸外科无管化手术病人临床路径”的完善和优化,为医疗服务全时、全域提供深度分析与解读,使患者享受到更便捷、精准的诊疗服务。

举个简单的例子,以湖南省胸科医院(湖南省结核病防治所)胸外科开展的无管化手术为例,外科医生将“胸外科无管化手术病人临床路径”方案上传至“医学科研小助手”智能体后,智能体基于DeepSeek大模型丰富的知识库搜索和计算,对文档的内容提供专业的优化方案及建议,为医生提供更为精准的临床路径建议。

除完善手术病人临床路径外,医院还将DeepSeek大模型运用到公共卫生领域,开发结核病感染风险自测评估程序,对结核病流行趋势进行预测分析,从而改善结核病监测,优化公共卫生政策。

除了应用在临床上,也有医院开始通过DeepSeek赋能医疗健康全流程。

日前,成都市第一人民医院宣布在全市率先成功完成DeepSeek本地化部署。具体实践上,该医院构建覆盖‘临床-科研-运营管理’的全场景智算中枢,开发一体化智算服务平台,探索AI在临床辅助决策、质控、慢病管理、远程诊疗、智慧护理等领域的广泛应用,加快AI从单点应用向‘全场景’渗透。

再比如在促进医院智能化转型方面,DeepSeek协同医院从诊疗、健康管理到运营优化,AI大模型在医院的应用场景丰富且多元。临床辅助诊断方面,AI可通过深度学习海量医学数据,提供实时诊断提示。医院管理方面,AI可优化医院运营管理,而AI健康管理和随访系统,则可为患者提供个性化的长期健康管理服务。

在互联网方面,京东健康旗下“AI京医”率先上线数字医生服务。在今年1月举办的2025京东健康年度医生盛典和数智医疗大会上,京东健康CEO曾表示,对于大模型这些前沿技术,京东健康更加注重的是,如何推动它们在具体场景中发挥实际价值。

2025年以来,依托“京医千询”医疗大模型技术底座,京东健康陆续接入GPT系列、DeepSeek等通用模型。

从效果看,以“AI诊疗助手2.0”为例,此前已实现99.5%的分诊准确率、120%的电子病历书写效率提升,以及90%的AI问题一次解决率,已成为医生使用率最高和采纳率最高的智能辅诊平台;在近期接入DeepSeek等开源模型后,其算法将进一步优化,助力医生降低误诊风险并释放更多临床精力。

随着更多医院、线上平台的合作,AI大模型在更多临床病例的数据支持下,也会越来越聪明。良医相信,这将是DeepSeek成为AI医生的第一步。

04| 良医财经的思考

DeepSeek会淘汰医生吗?

在DeepSeek爆火之后,有人问:“他会淘汰医生吗?”

从目前看,Deepseek能够辅助医生更高效地分析复杂的医学数据,例如通过对大量病例数据的深度剖析,为疾病的诊断提供更精准的参考依据。此外,在医疗影像识别方面,它能快速且准确地识别病灶,帮助医生更早发现疾病迹象。这种变革不仅提升了医疗效率,更在潜在意义上改善了患者的就医体验和治疗效果。

但是,在良医看来,DeepSeek更好的站位,是与医生相互协作,而非取代。

Deepseek虽带来巨大变革,但医生的人文关怀与临床经验是人工智能无法替代的。二者相互协作,才能为医疗产业带去新的变革。

医疗AI是行业公认的最具社会价值与商业潜力的人工智能落地场景之一。如何通过DeepSeek聚焦医疗场景,并推动AI与医疗的深度融合,才是从业者应该去关注的趋势。

DeepSeek可以成为AI医生,但如今,仅仅才迈出了第一步。

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