DeepSeek问诊：从家庭应用到医院部署的深度剖析

DeepSeek在医疗领域的应用展开讨论。首先通过金女士母亲将DeepSeek当作“家庭医生”的事例，引出DeepSeek问诊看病是否靠谱的疑问。然后从医生角度分析DeepSeek诊断的准确性与局限性，接着对比了DeepSeek通用版和医院本地化部署版的差异，最后还提及了DeepSeek - R1的局限性以及业内人士对“AI取代医生”这一话题的看法。

近期，没有什么话题能比DeepSeek更热门了。它如同风暴一般席卷了各个行业，无论是撰写论文、准备学术报告，还是进行数据分析，DeepSeek的身影无处不在。然而，随着DeepSeek的迅猛发展，新的问题也随之而来。市民金女士就遇到了一件头疼的事情。自从DeepSeek上线后，她的母亲就把DeepSeek当成了“家庭医生”，只要身体不舒服就向它问诊，甚至都不愿意去医院了。金女士发现母亲起夜频繁，询问后得知母亲脚趾疼得厉害，已经多日难以入眠。金女士想带母亲去医院，可母亲却说自己已经咨询过DeepSeek，结论是大概率痛风，所以不想去医院。记者看到，老人输入的症状描述非常简单，只是问大脚趾头突出的骨头疼是什么意思。DeepSeek经过思考后给出了长达6页的分析，列出了拇外翻、痛风性关节炎、骨关节炎、创伤或劳损等7种可能。为了确定病因，最后家人强行带着老人去了医院，经过化验，确诊为痛风，这确实是DeepSeek判断结果中的一种。看到医院的检测结果与DeepSeek的判断一致后，老人更加依赖DeepSeek看病了，这让金女士非常担心，这样下去恐怕会耽误后续的治疗。这里就引出了几个疑问。首先，听说DeepSeek接收的是网络公开信息，只是做了信息收集，如果有人故意污染信息怎么办？其次，假如有人进行商业植入，例如推荐针对某种病症的保健品，DeepSeek作为公开网络能够搜集到这些信息，这会不会影响诊断结果呢？再者，DeepSeek到底能不能代替专业医生给出专业的诊断呢？那么医生是如何看待DeepSeek的诊断呢？医生指出，即便DeepSeek的分析全部正确，但如果病人没有准确描述症状，那也是非常严重的问题。也就是说，DeepSeek诊断的相对精准是建立在患者提问精准的基础上的。上海市普陀区中医医院主任医师章谙鸣表示，DeepSeek把所有的可能性都列出来了，这本身没错，但是患者很难通过这些可能性判断自己到底得了什么病。病人有时候不能精确描述病症，而医生的作用就是引导患者，提炼出最需要解决的症状，然后得出结论。病人描述一个简单症状时，医生脑海里可能已经闪过几十个甚至上百个诊断，然后进行排查，筛选出最有可能的几个去求证，即便这样，还需要不断通过诊断性治疗，这是AI完全无法替代的。虽然DeepSeek可能无法考虑患者偏好、症状演变或非典型表现等细微差别，但作为先进的人工智能大模型，它仍然能为现代医学的发展注入新的活力。据了解，上海的瑞金医院、华山医院、六院、四院、复旦大学附属妇产科医院等，都已经不同程度地实现了DeepSeek人工智能大模型的本地化部署，将DeepSeek与医院核心业务系统整合。那么医院本地部署版和社会通用版有什么区别呢？记者在本市的一家三甲医院进行了测试，在手机上使用DeepSeek通用版和医院本地化部署的DeepSeek输入同样的主诉。结果发现，医院本地部署的DeepSeek运转迅速，不到十几秒就给出了简洁、清晰的回复，而手机上的DeepSeek通用版加载很慢，还给出了数页分析。上海市第六人民医院金山分院心内科主治医师李保银表示，通用版大方向是对的，准确度能达到70% - 80%，但是没有总结。医院本地部署的DeepSeek有总结，医院考虑是ACS（急性管状动脉综合症）。相对来说，手机版有点笼统，包含了大部分疾病。医院本地部署的DeepSeek更侧重于主要的东西，在专业上是有区别的。总体而言，DeepSeek通用版虽然涵盖了海量的诊疗标准和案例，但其中的信息比较杂乱。而医院本地化部署的版本，其数据全部由各临床科室把关，更加“纯净”，在答案严谨度的把关上也比通用版更精准。在医院里，DeepSeek作为辅助诊断工具非常有用。目前在院内的应用场景主要是查询信息，辅助医生提高工作效率。例如在上海市第六人民医院金山分院肥胖专病门诊，医生使用医院最新部署的DeepSeek为患者生成详细的高蛋白饮食菜单，并根据患者反馈与DeepSeek交互调整。上海市第六人民医院金山分院心内科主任、主任医师潘晔生表示，临床上遇到疑难或有争议的病例时，以前都是翻书或者查新的指南，现在可以先让DeepSeek搜索一下结果，如果信源可靠就会参考。不过，像手术方案制定、开药配方等涉及临床经验的领域，目前还没有开放接入DeepSeek。此外，在院方看来，DeepSeek辅助医生决策不仅涉及临床应用，还涉及病人隐私和医学伦理，其“使用边界”还需要进一步明确。一位本市三甲医院的医生总结说，这就好比拿着医学指南能不能做临床医生呢？虽然不会犯大错，但肯定会出问题。今年1月，DeepSeek上线并开源了DeepSeek - R1。业内专家介绍，DeepSeek - R1是一种高阶推理模式，它的优势在于可以通过多步骤逻辑分析、上下文关联和知识整合生成更全面的结构化回答。但是，它有一定的“AI幻觉率”，最新测试结果显示，DeepSeek - R1的“幻觉率”为14.3%，显著高于行业平均水平。同时，在高质量公共数据与语料库的建设和供给方面还存在不少障碍，这也决定了它的使用边界。复旦大学数字与移动治理实验室主任、教授郑磊表示，就算它底层的语料库都是正确的，导出的答案也不一定正确，有时候也会“一本正经地胡说八道”。上海市普陀区中医医院主任医师章谙鸣也表示，自己已经遇到过这种情况，搜索论文时所有内容看起来都像真的，但去查杂志却发现论文不存在，而且将实验室检查结果输入进去分析，结果可能完全相反。随着多家医疗机构开始部署AI大模型，医生开始使用AI作为辅助诊疗工具，病人也开始用AI进行初步问诊，关于“AI能否取代医生”的讨论也随之而来，这个话题甚至从互联网延伸到了全国两会上。全国政协委员、复旦大学上海医学院副院长、上海市器官移植重点实验室主任朱同玉表示，短期内人工智能不会替代医生，但它会成为医生的重要帮手，帮助医生扩展知识面、拓宽视野。他认为，人工智能一定会帮助医学快速进步，所以我们要有耐心，它会是我们最有力的助手。在被问到人工智能对医疗行业的影响时，朱同玉表示，人工智能影响了医疗行业的方方面面，未来基本上每个方面都会产生颠覆性变革。例如在药物研发方面，传统方式像李时珍尝百草一样试药，现在可以根据基因位点细胞的作用机制，通过人工智能确定用何种抗体阻断，从发现药物变成设计和创造药物。在招募实验患者时，也可以利用人工智能大数据针对性推广给合适的患者，既能提高实验效率，又能压缩实验费用。在结构生物学方面，以前解析蛋白结构非常困难，现在利用人工智能可以迅速破解。当被问到人工智能带来的最大变化时，朱同玉认为，每个人的知识面有限，而人工智能知识全面。人工智能能将我们不知道或者串联不起来的知识连接起来，比如在罕见病诊断方面，医生可能很少遇到罕见病患者，容易忽略或者不认识，而人工智能可以大幅提升从诊断到治疗等各方面的效率。不过，目前人工智能对最新知识和精准医学的理解还不够，存在局限，但肯定会帮助医学快速进步。在谈到医学教育如何应对人工智能带来的变化时，朱同玉表示，现在社会发展迅速，需要复合型人才，传统医学教育需要引入人工智能教育。复旦大学建立了智能医学研究院，开设了26门人工智能和医学相关课程，让医学教育、研究、诊断和治疗都能借助新技术推进。不过，培养学生是让他们学会使用工具，将其与医学结合，而不是去创造工具。最后，当被问到如何看待“AI取代医生”这一说法时，朱同玉强调，短期内人工智能不会替代医生，它只是一个工具，只能提供辅助性资料，最后的诊断和治疗判断还得医生来做。他还提到自己试用过人工智能查询中国有多少家做器官移植的医院，没有一个人工智能能回答出来，说明它们对精准知识还不清楚，也不能综合起来，需要一个综合性、非常精准的医学知识库。他对AI的态度是热烈拥抱，认为它是最有力的助手。在行政工作上，他认为DeepSeek是一个很好用的工具，能大幅提高行政效率，值得发展和拥抱。

DeepSeek在医疗领域的应用情况。通过具体事例展现了DeepSeek问诊的情况，分析了其准确性和局限性。比较了通用版和医院本地化部署版的差异，阐述了DeepSeek - R1的问题。同时也提及了业内对“AI取代医生”的看法，总体认为DeepSeek是医疗的有力助手，但不能完全替代医生，且其使用边界还需明确。