「爍樂信息」旗下醫學大模型Med-Go接入DeepSeek，病歷診斷準確率提升10%｜早期項目
DeepSeek“爆火”後，各家醫療企業爭相部署似乎已成爲春節復工以來的頭等大事。據36氪不完全統計，節後復工以來，至少20家以上醫療領域企業公開宣佈正在引入DeepSeek。其中雖不乏恆瑞醫藥、雲南白藥等傳統藥企；金域醫學、聖湘生物等老牌IVD企業，但表現更活躍的各路AI醫療概念公司，如智雲健康、鷹瞳科技、醫渡科技、樹坤科技等。
在與多家已經接入DeepSeek的企業的交流中，我們得知，整體而言，DeepSeek未必稱得上是“顛覆性的技術創新”，但經過微調後，其在推理和決策場景下的出色表現，已經能爲各公司自有的AI類產品在處理複雜醫療數據，或支持精準決策等方面提供更強大的支持。
爍樂信息是較早接入DeepSeek的醫療企業之一。CEO張翰相介紹，去年11月，爍樂信息剛剛聯合上海東方醫院推出了AI醫學大模型Med-Go。
模型發佈前，爍樂信息團隊總共精選了6000多本國內外醫學教材“投喂”Med-Go，“現已經達到以200億高質量醫學數據作爲基礎支撐”。目前，接入DeepSeek-R1(671B)後的醫學模型Med-Go也已在上海東方醫院等臨牀機構應用，並在ICU環境下驗證了能力。
以下是張翰相向36氪分享的更詳細的內容（經編輯）：
Q：Med-Go接入DeepSeek的考慮是什麼，預期達到怎樣的效果？
我們主要考慮的是它優秀的推理能力及數學能力，結合Med-Go醫學知識庫後，可以更好發揮醫學數據價值。對於Med-Go版本的DeepSeek，我們與醫學團隊進行了大量案例測試，病歷診斷準確率提升了10%以上，尤其在複雜病例的診斷準確率尤其明顯。
Q：請結合具體場景，聊聊您對Med-Go版本DeepSeek的使用體驗？
目前Med-Go已經在醫院臨牀使用，從ICU醫生的使用情況來看，Med-Go版的DeepSeek在“深度思考模式”下，極大地提升了醫生綜合分析患者病情的能力，尤其在複雜或多重疾病的鑑別診斷中發揮了重要的作用。
因爲在ICU，醫生治療重症患者時往往要在短時間內做出關鍵決策。我們曾遇到一位多器官功能衰竭的患者，病情複雜且變化迅速。醫生們面臨着多種治療選擇，包括機械通氣、血液淨化、藥物治療等。在這種情況下，微調後的DeepSeek能夠結合患者的病史、檢查結果和最新醫學研究，爲醫生提供一個全面的決策支持框架。
在某些危重患者的診斷過程中，它能夠快速分析患者的各項數據，包括生命體徵、實驗室檢查結果、影像學資料等，並提供多個可能的診斷方案，這幫助醫生縮短了決策時間並提高了診斷的準確性。
此外，DeepSeek可以預測不同治療方案對患者預後的影響，幫助醫生選擇最適合患者的治療方案。它還能根據患者的實時數據，動態調整治療建議，確保治療方案的及時性和有效性。通過這種方式，DeepSeek不僅提高了醫生的決策效率，還降低了醫療風險，提升了患者的治療效果。
Q：對於醫療企業來說，使用DeepSeek和之前部署其他生成式AI大模型可能有什麼不一樣？
DeepSeek最大的價值在於，爲醫療行業提供了一種“開源+本地化”的強推理模型解決方案。這使得企業能夠更加自主地掌控技術與數據，同時能夠針對具體業務需求進行深度定製。這不僅解決了數據安全的顧慮，也爲未來無限多元的AI應用場景提供了可能。
Q：大模型在醫療領域應用時的核心矛盾之一在於數據和隱私。在這一點上，您如何看待DeepSeek的表現？它對推動AI醫療的進步可能有哪些推動作用？
DeepSeek爲醫療領域的大模型落地提供了一個切實可行的途徑。就是通過本地化部署、開源透明的模式，DeepSeek的開源有效緩解了醫療機構對隱私與合規的擔憂，同時賦能更多的應用場景與創新機會，進而全方位地推動AI醫療行業的進步與發展。
醫院落地的Med-Go都是私有化部署，不連接外網，所以數據不出院從源頭解決了隱私泄露的問題。
Q：DeepSeek可能是一個更出色、更具成本效益的工具。從商業化角度，您認爲DeepSeek是否會表現得更好？
從技術角度看，DeepSeek的開源和本地化部署特性，意味着醫療企業可以大幅降低對第三方雲平臺的依賴，一方面節省了雲端服務的成本，另一方面也更好地掌控數據合規和安全。
對於很多高度注重用戶隱私與合規的醫療場景，這種模式具有明顯的成本效益優勢。更重要的是，DeepSeek開源的策略可以讓企業深度定製模型，在臨牀診斷、藥物研發、患者管理等多個業務線上衍生出更多專屬化AI應用，從而增加產品市場競爭力。
以Med-Go爲例，我們是和醫生強耦合的，從語料選取再到多輪訓練和深度思考都是基於醫生來蒸餾的，醫生是我們Agent的產品經理，而基座大模型醫療類的語料並不專業，ETL也不會很仔細，所以嚴肅醫療上準確率會低。這就是我們深度定製的區別。DeepSeek這次主要提升了我們在數學計算問題上的能力。
Q：此前，大模型在醫療領域應用時，經常被質疑找不到合理的應用場景。在這個問題上，DeepSeek是否會帶來些不同？
大模型在醫療領域應用找不到應用場景的核心原因，還是原生大模型醫療能力不過關，他的能力沒有得到醫生這類專業人羣的認可。現在DeepSeek的出現，讓基礎模型的能力得到了大幅的提升，在通過醫學團隊深度優化的DeepSeek模型，一定能有效解決醫療領域的痛點。