AI成爲醫生的幫手患者的顧問 四川省人民醫院率先實現醫療全場景智能化

封面新聞記者 周家夷

2月24日，封面新聞記者從四川省人民醫院獲悉，該院成功在國產信創環境下部署DeepSeek大模型，成爲省內首家實現醫療全場景智能化落地的三甲醫院。這一突破不僅標誌着醫療行業自主可控技術應用的里程碑，更以“AI+醫療”創新模式重構患者服務、臨牀診療與運營管理體系，爲全國醫療智能化轉型提供標杆樣本。

患者服務升級：AI全流程“陪診”帶來就醫新體驗

醫院官方公衆號接入DeepSeek大模型後，成爲了患者的“智能醫療顧問”。無論是常見疾病諮詢、複雜醫療流程疑問，還是醫院位置、科室分佈等信息查詢，智能客服都能迅速響應，給出專業、詳細的解答。智能導診功能更是患者的“就醫導航儀”，通過收集患者的症狀、病史等關鍵信息，運用先進算法和醫學知識圖譜，精準匹配最合適的就診科室與醫生，大大提升了就診精準度和效率，減少了患者的候診時間，有效解決了醫患資源錯配問題。

比如，一位經常頭痛且視力模糊的患者，模型迅速分析後，推薦其前往神經內科就診，並結合當天排班，推薦擅長此類病症的醫生，大大提升了就診精準度和效率；患者詢問 “內分泌科在哪裡” 時，不僅告知院區位置，還能提供地圖導航等便利信息。很溫馨的一點是，鑑於醫院特殊的地理位置和就診特點，接入的DeepSeek大模型還能識別藏語，並給出藏語回答。

“AI報告解讀功能”能將檢驗報告中的專業術語轉化爲易懂描述，並提供個性化健康建議，讓患者能夠更好地理解自己的健康狀況。

臨牀診療智能化：輔助診斷+病歷質控全面提升診療質效

據瞭解，該院還將DeepSeek大模型與臨牀業務系統集成，在門診醫生站和住院醫生站界面增加了“醫生智能助手”功能。四川省人民醫院門診部主治醫師朱豔介紹，醫生可以隨時輸入患者病情，通過智能助手詢問診療方案建議、查詢醫學知識、輔助解答疑難問題等，極大地提升了醫生決策的效率與準確性。

病歷質控功能則自動識別病歷中的術語錯誤、邏輯漏洞及格式問題，一鍵優化表述規範性，助力醫生高效完成高質量病歷書寫。

“在專病方面的應用，人體頭頸部血管和冠狀動脈以及胸腹部大血管的自動後處理、外傷患者肋骨骨折的判斷、外科腫瘤性病變術前三維重建的手術輔助計劃、青少年骨齡的自動判斷等。特別是在肺部結節初篩時，通過瞬間定位結節並自動顯示影像信息，顯著減少了微小結節遺漏情況，對進一步診斷工作提供了重大幫助。”醫學信息中心主任雷舜東介紹。

AI輔助罕見病診療 取得了突破性進展

該院罕見病中心秘書李欽慧介紹，DeepSeek大模型與醫院自主研發的“人工智能罕見病輔助決策平臺”融合，建立起了完整的罕見病診療管理模式。“人工智能罕見病輔助決策平臺”通過匯聚遺傳學、臨牀醫學及藥學領域百餘名專家智慧，深度整合全球頂尖醫學知識庫、多源異構真實世界數據及中國人羣特徵知識圖譜，構建出具有自主知識產權的醫學認知網絡體系。

雷舜東表示，整合後，實現了三大創新突破：在篩查效能方面，通過智能算法優化使核心場景準確率與召回率同步提升近10個百分點；在預測模型構建上，針對重症肌無力、心臟澱粉樣變等複雜病症開發的預測模型實現準確率和召回率雙90%突破，達到臨牀驗證標準。醫院通過這種模式已成果篩查出了多種罕見病的患者，有效實現了罕見病篩查關口前移，將罕見病診斷週期從數年縮短至幾周。

醫院“AI輔助罕見病精準診療平臺”的建設依託於全球頂尖醫學知識庫、多源異構真實世界數據及符合中國人羣特徵的醫學知識圖譜，構建了業內領先的醫學認知網絡。基於平臺原有的人工智能大模型與DeepSeek進行全面整合，實現了對大模型的多維度優化並深入應用於罕見病診療管理。經測試，平臺目前在罕見病篩查、診斷分型預測、核心臨牀數據後結構化等核心場景的準確率及召回率達到了90%以上，顯著增強臨牀應用的可靠性和有效性。基於“AI輔助罕見病精準診療平臺”的深度學習與自然語言處理能力，我院將進一步推進診斷預測、診療方案智能推薦、智能導診、患者智能問答及個性化智能宣教等全場景服務，形成“數據-決策-服務”閉環。

管理效能躍升：AI賦能精益管理

中國科學院院士、四川省人民醫院院長楊正林表示 ，DeepSeek大模型在醫院管理領域也發揮了重要作用。智能問答機器人“省e通”爲院內職工提供了高效的智能工作助手，無論是醫院規章制度的疑問，還是業務流程的諮詢，以及信息系統問題，都能快速給出準確答案，顯著提升了工作效率，優化了內部溝通協作流程。

“ChatBI智能問數功能”通過自然語言提問，快速獲取醫院運營數據的深度分析結果，爲醫院決策提供了有力支持。

“IT運維監控功能”也在DeepSeek的助力下顯著增強，實時監測系統運行狀態，及時發現潛在故障風險並提供解決方案，有力保障了醫院信息系統的穩定運行。

國產信創部署：構築醫療數據安全新防線

楊正林介紹，作爲國家信創戰略在醫療領域的先行實踐，省醫院基於自建算力服務器，完成DeepSeek大模型全流程本地化部署。“醫院在部署過程中，深度挖掘DeepSeek大模型優勢，通過一系列技術創新，確保醫療數據的安全性與隱私性。”

在數據安全方面，醫院充分利用已有的醫療數據集進行模型訓練與優化，避免了敏感醫療數據的外流，同時降低了算力成本，實現了資源的高效利用。在適配性上，醫院根據自身的業務特點和硬件資源，對DeepSeek大模型進行了定製化調整，使其能夠精準匹配醫療服務和運營管理的複雜場景，從而在醫療領域發揮出最大效能。此外，藉助模型的自動化強化學習框架，DeepSeek大模型能夠基於醫院業務的反饋不斷自我優化，逐步構建起“感知-決策-執行”的智能閉環系統，爲醫院的智能化發展提供了持續動力。