近期，deepseek这一国产大模型正在深刻影响中国医疗领域的工作流程。
截至2月25日，已有上海、广东、北京、浙江、四川等22个省级行政区内的近100家医院，先后宣布完成deepseek大模型的本地化部署，应用场景从科研延伸至辅助诊断和医疗服务的全流程优化，部分场景诊断的准确率，超越人类医生的平均水平。
与此同时，患者向deepseek“问诊”，拿着ai开具的诊断报告和处方去医院开药，也正成为医患关系的新挑战。多名医生接诊了这样的患者后表示，ai对常见病的诊断建议，有时已比医生更准确，医生正在面临职业价值和信任危机。
deepseek给出的治疗方案是否靠谱？未来它真的可以取代医生吗？封面新闻记者就此对话多位资深医生和行业专家，详解人工智能给医疗行业带来的变化。
医学博主发视频称，被患者用deepseek“质疑”。视频截图
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deepseek让医生遭遇职业危机？
“天都塌了！病人deepseek后质疑我的治疗方案，气得我自己又查了一遍指南，才发现指南更新了。”2月22日，广东一位医学博主“孤芳自赏”的网帖引起网友热议。2月23日，该博主在接受上游新闻采访时回应称，deepseek给出的诊断结果是正确的。“我们地方（医院）有些药没有就用了替换药，已经和患者解释清楚了。”
截至2月25日，该帖获得近3万条评论，相关话题“deepseek对医生的影响”获400多万人的关注，很多网友在评论中分享了用deepseek问诊的“成功”经历和失败案例，也有医疗人员在其中表达了自己对职业的焦虑。
网友“小荷”表示：“我去看病，给医生讲了症状，然后给她看deepseek的诊断和治疗方案，她愣了下，看了我2秒，果断按deepseek来。我走时，她还喊我帮她下载了。”网友“一片伤心苹果”则表示：“不要轻易听deepseek的，要根据自身的身体情况结合检查报告来看，我男朋友问的deepseek吃药，现在在icu。”
深圳一家医院的全科医生孙医生对封面新闻记者表示，2月16日，他在门诊坐诊时，就遇到了一位患者拿着deepseek给出的处方建议，要求开“治疗黑指甲的常规用药”。孙医生检查了患者的病症后，觉得“ai给的处方挺准确的，就按照她的要求开了”。
事后回想，孙医生一度有些茫然，“我当时都没来得及问一下ai，遇到这样的情况，作为医生该怎么办。”当晚回家后，孙医生尝试用“魔法打败魔法”，把这一疑问发给了deepseek，得到了7点建议来确保患者安全和医疗合规性。“最主要的建议是要和患者沟通，告知用药风险。”孙医生认为，也许未来，医生会作为患者和ai沟通的桥梁，“帮患者更全面、准确地将病症输入ai。”
作为参与了南方医院deepseek大模型本地化部署和应用开发的医学生，南方医科大学在读博士罗东丞向记者表示，他相信，医生这个职业并不会被ai所消解，“资深医生，在手术、疑难杂症的诊断中仍不可或缺。”用好ai工具，或许更能把医生从繁杂的事务性工作中解放出来，去专心提升医术。
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ai或将释放医疗领域巨大潜能
公开信息显示，截至2月25日，已有上海、广东、北京、浙江、四川等22个省级行政区内的近100家医院，先后宣布完成deepseek大模型的本地化部署。
清华大学医疗创新导师、互联网医疗应用产品经理谭兆辛向封面新闻记者表示，作为技术密集型产业，在deepseek发布以前，医疗行业早已有了使用ai的先例，技术和应用的爆发并非一蹴而就。“比如，南方医科大学第五附属医院病理科在2022年已经部署了ai相关应用，让ai参与到了检查结果的辅助分析中，提示医生进行相关诊断。”
谭兆辛和团队在过去几年参与开发过病历写作助手和在线诊疗助手进入医院测试。2022年chatgpt发布后，用大模型分析医疗数据、辅助诊断的研究，在医疗行业火热。“很多知名的医疗机构和公司，也在本地部署了国内的多个开源大语言大模型，进行技术探索。”在谭兆辛的观察中，医疗行业在这几年已积累了一批训练医疗专用大模型的经验，并清洗出了大量合规的医疗数据。“大家所期待的，就是一款推理效率更高、和国外一流大模型没有明显代差的国产模型。”
“deepseek r1的开源改变了这个局面。”谭兆辛解释，医疗宣称的deepseek本地化部署，正是将大模型与此前积累的医疗数据、知识库和经验相结合，进一步让模型学习和提高诊断能力。
接入deepseek后，谭兆辛团队开发的一款可以清洗、分析科室既往医疗数据，发现潜在科研方向的应用，得到合作医院的认可。春节还没过完，他就在包括北京中医药大学深圳医院（龙岗）在内的多家合作医院，启动了项目部署。“一些科室原本一天才能分析完医疗数据，现在最快两分钟就可以完成整理归纳。”谭兆辛认为，医院里面的临床数据是科研的金矿，现在利用ai去辅助“挖掘”，既可以让医生从科研的重压中解放出来，也将极大加速医学从临床到理论的研究进程。
南方医科大学第五附属医院病理科主任索文昊表示，最新部署的ai系统能够提供更全面的分析，为医生避免掉很多简单重复却又容易忽略的错误，大大减轻了医生的工作负担，科室的诊断效率有望提升20%～30%。
“与以往的ai系统相比，deepseek更为全面。”广东“珠江学者”特聘教授、南方医院健康管理中心主任刘莉向封面新闻记者介绍，2022年以来，南方医院已尝试使用通义千问等模型，对医院积累的近百万医疗数据进行清洗和学习，搭建起一套完整涵盖“数据采集-分析-决策”的全流程智能平台，并基于该平台，完成了脂肪肝风险预测模型的开发工作。
得益于deepseek技术的进步，南方医院健康管理中心基于上述平台打造的数据产品——智能体检报告解读系统、全自动总检报告生成工具、本地化健康管理知识库，现已全面进入实测阶段，相较于传统人工处理方式，效率呈倍数级提升。刘莉表示，随着ai技术的进步，医疗领域将释放巨大的发展潜能。
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ai无处方权，医生应是最终诊断人
2月11日，当deepseek快速入驻医院的同时，湖南省医疗保障局发布《关于进一步加强基本医疗保障定点零售药店管理的通知》（以下简称《通知》），其中明确规定互联网医院严禁使用人工智能等自动生成处方，同样引起网友的热议。
封面新闻记者注意到，其实国家卫健委、国家中医药管理局在2022年发布的《互联网诊疗监管细则（试行）》中，就有多处对人工智能使用的限制规定，其中包括“医师接诊前需进行实名认证，确保由本人提供诊疗服务。其他人员、人工智能软件等不得冒用、替代医师本人提供诊疗服务”，此外，“处方应由接诊医师本人开具，严禁使用人工智能等自动生成处方”。
谭兆辛表示，上述规定是在此前对互联网医疗作出的规范，国家和地方的相关规定均明确了人工智能没有处方权，出现问题的话人工智能也无法对患者负责。
2月25日，封面新闻记者尝试使用公开版的deepseek尝试咨询了疾病的治疗、药物使用等问题，deepseek都给出了相应建议。不过记者也注意到，deepseek在回答中会提示，给出的建议“仅供参考”并“请遵医嘱”，并提醒记者应去医院就诊，根据医嘱治疗和服药。
“经过训练优化的医疗ai，我判断目前它的水平已经可以介于住院医师和主治医师之间，尚达不到中级职称的诊断水平。”刘莉表示，虽然ai系统的准确性和效率都很高，但医疗领域毕竟关乎生命健康，“不能容错”，医生必须确保每一个结论都是准确无误的。因此，在目前阶段，ai的工作仍局限于帮助医生查漏补缺、提供建议，ai的诊断结果仍然需要医生进行最后审核，要让“ai助手”成为“ai医生”还有很长的路要走。
近期，刘莉也遇到一些患者拿着公开版deepseek给出的诊断建议来门诊就医。“从我们专业的角度看，这些建议大多是不完善的，其中还出现了严重的误诊。“比如，最近我收治的一例患者，ai分析说她是心脏和肾脏有问题，我们经过详细的诊断，确诊了她患的是肝豆状核变性这一罕见的常染色体隐性遗传病。”
刘莉进一步解释道，“来南方医院求医的患者中，往往是患有在基层医院难以确诊的疑难病症，这些患者在向ai描述自己的情况时，主要输入的是自己有什么症状、吃了什么药，这些信息描述对于疑难病症的诊断是不够全面的，得出的结论也更难准确。”
另外，人体是复杂的系统工程，ai面对系统性疾病的时候仍旧会出现“胡言乱语”的情况，诊断水平飘忽不定。“我们目前虽然在给模型训练正确的数据和知识库，以尽量减少ai的‘幻觉’，但还没有绝对的方式可以消除‘ai幻觉’。”刘莉表示，要让“ai助手”成为“ai医生”还有很长的路要走，危重症和疑难病例仍是医生的核心价值所在。
但刘莉也相信，随着技术的不断进步和法律法规的完善，ai在医疗领域的应用将会越来越广泛，未来医疗领域的发展必将是ai技术与医生诊疗相结合的模式。
来源：封面新闻
