DeepSeek等AI大模型：如何成为医生与患者的“超强外挂”
随着相关技术的快速发展，基于人工智能（AI）的智慧医疗现已全面进入快速发展与试点阶段，其核心技术聚焦于医学影像识别、智能辅助诊断、药物研发及健康管理领域，成为推动医疗领域变革的重要力量。
与传统医疗服务不同，“AI+”医疗服务可通过融合应用多个领域的先进技术，凭借强大的数据处理能力和识别能力，助力实现跨学科、全方位的医疗水平提升，以及医疗资源的高效利用。以我国自研“DeepSeek”为代表的人工智能大模型为例，其能在极短时间内快速解析电子病历，并提炼诊疗关键，深度嵌入临床工作流程。本文将对AI的四大核心临床应用场景进行简要介绍，探讨智慧技术与临床决策的融合边界。
四大核心应用场景 // 医学影像分析的突破革新 目前，该类技术已经能够从医学图像中准确且快速地发现并定位病灶，广泛适用于疾病筛查、诊断、预测临床结局等多种临床场景： 胃肠病学：CNNs在内镜实时导航系统中，息肉识别敏感度可达到0.95[2]。窄带成像结合AI可自动标记幽门螺杆菌感染区域。 肿瘤病理：AI模型能够自动分析组织切片，准确诊断癌症并识别癌症亚型，为临床提供精确的诊断结果。 心血管影像：EchoNet-Dynamic深度学习算法可精准计算LVEF；基于4D血流MRI的深度学习平台可量化分析主动脉瓣反流体积。 眼科筛查：FDA批准的IDx-DR系统可应用于糖尿病视网膜病变筛查，有助于实现基层医疗机构精准分诊，且可提前预测黄斑变性进展风险。 // 临床辅助系统的智能化演进 新一代临床辅助系统采用知识图谱与多模态大模型融合架构，突破性地实现了三大能力跃升：动态决策支持、多维度推理、人机协同优化。其应用价值主要体现在临床决策支持、智能分诊导诊、病例报告书写和疾病预测等方面。其中，基于AI的临床辅助决策系统能够综合患者的遗传因素、生活方式、病历以及最新医疗研究等信息，为医疗从业者及患者提供个性化的治疗建议，从而优化医疗决策过程[3]。 目前，AI临床辅助决策系统在国内的应用愈发广泛，例如，由中国临床肿瘤学会开发的CSSO人工智能辅助决策系统，由清华大学联合上海交通大学、新加坡国立大学构建的DeepDR-LLM糖尿病诊疗多模态集成智能系统。此外，我国市场上已有诸如AskBob Oncology Pro等多款AI辅助决策产品获得批准并投入使用。 借助精准的数据分析和先进的算法模型，AI还能在医疗资源优化配置与医疗机构运营管理中起到决策支持作用，使得医疗资源更合理、高效地分配到各个领域和环节，从而在有限的医疗条件下实现更大的健康效益[4]。 // 药物研发的AI革命 药物研发是一项复杂且多学科交叉的系统工程，涵盖生物学、药代动力学等多个领域，并以研发投入大、风险高、产出率低等特点著称。近年间，AI技术在降低药物研发成本、缩短研发周期方面展现出巨大潜力，其应用范围包括药物靶标发现、虚拟筛选、先导化合物优化以及ADMET性质研究[5]等关键环节，弥补了传统方法的不足。 药物设计方面，AI技术通过预测蛋白质三维结构以支持基于结构的药物发现[6]。例如，斯坦福大学和麦克马斯特大学联合开发的生成式AI模型，采用蒙特卡洛树搜索算法，从一个包含12.2万个分子片段库和12个化学反应中组合生成了近300亿个候选分子，并成功设计了一种针对超级细菌鲍曼不动杆菌的新型抗生素分子。此外，新型深度神经网络的机器学习应用程序AlphaFold d3不仅能被用于预测蛋白结构，还可识别小分子的潜在结合位点，以帮助研发人员更好地确定正确的靶标。 药物筛选过程中，AI技术同样发挥着重要作用，可用于预测不同化合物的亲脂性和溶解性、药物活性及毒性[6]，从而提高筛选效率和准确性。 这些进展表明，AI正逐步成为药物研发过程中的核心工具，为加速新药发现和开发提供了强有力的支持。随着技术的不断进步，相信AI将在未来的药物研发中扮演更加重要的角色。 // 健康管理的数字化新范式 通过整合多源数据与智能算法，AI不仅能够实时监测健康状况，还能提供个性化的健康管理方案，助力疾病预防和治疗。这一进步主要体现在可穿戴设备与预警系统的研发，以及智慧慢病管理平台的构建两大方面。 搭载AI技术的智能可穿戴设备（如心电监测手表）可收集用户的多种生理参数，包括心率、血压、睡眠质量等，实时监测健康状况，并能及时发现潜在风险发出预警。基于详细的健康监测数据，AI系统可以为用户提供定制化的健康改善计划，涵盖饮食调整、运动建议等方面，助力疾病预防。 应用挑战与对策 // 核心挑战与系统性风险 挑战 1： 数据层面——质量与合规的双重难题 挑战 2： 算法层面——可解释性与泛化能力瓶颈 深度学习技术具有黑盒特性，使得诊断过程缺乏透明性，难以提供符合医学逻辑的推理路径[9]。例如，在判定肿瘤为恶性时，其无法清晰说明诊断依据，导致临床信任度降低。同时，在现有医疗数据集中，罕见病案例及特殊人群（如儿童、孕妇）的数据稀缺，削弱了算法模型的泛化能力，使其难以应用于更广泛的病例。 挑战 3： 应用层面——临床适配与责任分配争议 虽然在理想条件下训练出的算法模型在实验室环境中表现出色，但当其被应用于真实世界时，往往会因为个体差异等因素而表现不佳[7]。而当训练数据过度集中于某一特定群体（如欧美患者）时，可能导致该算法模型在其他群体中出现偏差。更为棘手的是，目前尚未建立明确的制度来界定由AI建议引发误诊的责任归属问题，即不清楚应该由医疗从业人员、算法开发者还是医疗机构承担责任[9]。 // 风险防控的多维对策 对策 1： 技术优化——构建可信AI技术体系 在数据获取层面，为缓解罕见病案例及特殊人群数据不足问题，可开发医学合成数据引擎，如生成对抗网络（GAN）等技术，来生成模拟数据。通过在各大医疗机构之间搭建多中心协作平台，推进医疗大模型数据库建设，有助于改善数据异构性问题；同时，需加强医疗数据治理，重视并提高医疗数据质量，促进数据资源的开放共享，来提高医疗数据库的质量，助力算法模型训练。 在算法模型层面，发展可解释人工智能（XAI）技术是未来的重要方向[8]。例如，通过嵌入可解释性模块，可为临床决策提供可视化支持，增强其可接受度和可信任度。此外，还应通过多中心临床试验以验证模型的准确性及可靠性。 对策 2： 流程重构——临床落地的闭环管理 鉴于现有算法模型尚不能提供清晰的诊断推理路径，可考虑优先将其应用于低风险场景（如疾病早筛），以此逐渐积累临床信任。而对于涉及高风险决策的情况（如肿瘤分期），则必须由医疗专业人员进行二次确认。 算法模型上线后，仍应持续关注算法性能和优化更新，并对动态采集的真实世界诊疗大数据不断进行系统矫正[7]。同时，可参考FDA数字医疗预认证（Pre-Cert）模式，完善算法更新相关监管制度，将监管重点从“单次审批”转向“持续过程监管”。 对策 3： 制度协同——构建风险共担生态 总结与展望 AI的技术框架为医疗场景提供了底层能力支持，基于AI的临床辅助系统在医学影像识别、智能辅助诊断、药物研发及健康管理领域中的变革性作用日益凸显，推动医疗服务迈向更为智能化、精准化和个性化的全新阶段。 需强调的是，医疗AI的终极目标并非替代医疗从业人员，而是通过“人类智能+人工智能”的系统，实现更为高效且个体化的精准医疗。此类辅助系统的实际落地仍需与医疗知识图谱、临床工作流程深度结合，并通过严格监管审查。短期内，AI可作为辅助工具优化流程、减轻医疗从业人员的负担；而从长期目标出发，仍需在攻克技术瓶颈的同时，积极推进相关监管制度的适配以及医患教育，最终构成以患者为中心的智能医疗新范式。