中国科大附一院：DeepSeek多场景诊疗业务深度融合 开启智慧诊疗新篇章

引言

　　人工智能技术正加速渗透医疗领域，成为推动精准诊疗与高效管理的核心引擎。作为全国三级公立医院“排头兵”，中国科学技术大学附属第一医院(又称安徽省立医院，以下简称“中国科大附一院”)率先完成AI大模型DeepSeek的本地化部署并与院内业务系统深度融合，以“AI+医疗”技术创新破解医疗数据应用难题，为智慧医院建设注入新动能。

从“通用”到“专业”——AI大模型落地攻坚

　　我国医疗数据规模庞大，但基层诊疗效率与精准性仍面临挑战。全国政协委员、中国科大附一院党委书记刘连新指出：“医疗AI需从‘通用型’向‘垂直专业型’升级，才能真正赋能临床。”

　　2025年2月21日，中国科大附一院完成DeepSeek医疗大模型的本地化部署，成为安徽省首家实现AI算力平台与模型深度集成的医疗机构。医院建设的AI算力平台已具备模型推理、微调、训练、动态加密、多模型服务统一管理、多类型显卡兼容的能力。通过诊疗业务系统开发，将DeepSeek能力深度融入到多场景诊疗全过程，可实时关联电子病历、影像报告及检验结果等，辅助医生快速定位诊疗关键路径，提升诊疗质量。同时借助算力平台严格的数据安全设计模型加密技术，确保患者信息“不出院”，在隐私保护与数据利用间取得平衡。刘连新强调：“此举不仅为了提升诊疗效率，更为构建医疗专业型AI生态奠定基础。”

图1 AICP算力平台本地化部署

五大场景落地 全链条赋能医疗提效

　　依托DeepSeek大模型赋能与第三方算力平台的GPU资源优化支撑，中国科大附一院实现了高效的AI技术与医疗场景的深度融合，覆盖诊断、管理、服务全流程：

　　1.智能病历质控

　　本地化部署DeepSeek与病历质控系统充分融合，通过自然语言处理技术，对病历内容进行全自动审查，识别逻辑矛盾、术语错误、关键信息遗漏等问题，并实时反馈修改建议。例如，系统可自动检测“既往病史”与“当前用药”的冲突，或标记未按规范填写的诊断描述。上线后，病历质控耗时降低，格式准确率得到有效提升，显著提升病历书写规范性与医疗质量安全。

图2 智能病历分析

　　2.临床辅助诊疗

　　DeepSeek深度融入临床决策支持系统(CDSS)，可实时抓取患者当前诊疗信息(如主诉、体征、检验指标)及历史病历数据(既往诊断、用药记录、影像结论)，通过多维度数据分析自动生成结构化诊断结论与依据。例如，针对一名反复腹痛患者，系统自动关联其胃镜检查历史、过敏药物记录及当前血常规异常指标，综合分析后提示“慢性胃炎急性发作可能性较高”，并列出鉴别诊断要点(如排除胆囊炎、胰腺炎)，同时推荐针对性检查与治疗方案，诊断依据的完整性与逻辑性显著提升，为高效精准诊疗提供可靠支持。

图3 临床辅助诊断

　　3.健康管理数智革新

　　DeepSeek整合多源体检数据，提供智能交互与分析界面，帮助医生和患者分析体检数据、提供健康指导意见，打造覆盖“数据采集-智能分析-辅助决策”的全周期智慧健康平台，显著提升诊疗效率与服务体验。目前，大模型已应用到健康中心体检报告智能解读、总检报告辅助生成以及健康体检质控等多个场景，不仅让用户在体检后能迅速读懂报告，也为每位医护人员提供全天候的智能辅助支持。

图4 体检结果和综述 

图5 DeepSeek报告智能解读

　　4.放射、检验辅助诊断

　　大模型实时调取放射信息系统提供的检测数据(如CT、MRI影像及实验室指标)，通过AI深度解析检查所见内容，自动生成结构化诊断建议。例如，针对肺部CT检测中发现的结节，系统自动测算结节大小、密度及边缘特征，结合患者病史与肿瘤标志物水平，提示“早期肺癌高风险，建议穿刺活检或3个月随访”。DeepSeek与LIS(实验室信息系统)深度对接，自动关联检验结果与患者病史、用药记录，辅助医生快速定位异常值。例如，对肾功能异常患者，系统自动提示近期用药中的肾毒性药物，并推荐复查指标。测试显示，医生综合影像与检验数据的决策时间显著缩短，为精准诊疗提供高效支持。

图6 放射报告解读、诊断

图7 检验报告解读

　　5.手术智能护理

　　DeepSeek与手术护理系统深度融合，可实时整合患者电子病历、术前评估数据及术中生命体征监测的信息，动态分析风险点，生成个性化护理建议。例如，在髋关节置换手术中，系统自动关联患者年龄、骨质疏松病史及术中出血量，提示“术后24小时内重点监测深静脉血栓风险，建议间歇充气加压装置干预”;同时结合术后疼痛评分与炎症指标，推荐阶梯镇痛方案与感染预防措施。DeepSeek与手术护理深度融合，护理操作规范性提升了30%，为患者围术期安全提供智能化保障。

图8 手术智能护理

打造医疗AI创新高地、树行业标杆

　　作为连续七年位列“复旦版中国医院排行榜”全国百强的顶尖机构，中国科大附一院始终引领技术变革：

　　● 科研硬实力支撑：近三年授权国家专利860件，承担国家重点研发计划20项，AI训练依托的PB级数据库涵盖19万例手术、670万年门诊数据;

　　● 未来布局：规划研发专科型AI模型，重点攻关肿瘤早筛、器官移植预后预测等尖端领域;

　　● “医疗AI的终极目标是‘以患者为中心’。”刘连新表示，医院将持续探索AI与机器人手术、远程诊疗的融合，推动“数智医疗”惠及更多百姓。

结语

　　从本地化部署到场景化深耕，中国科大附一院以AI大模型为支点，撬动医疗质量与效率的全面跃升。这一实践不仅为三甲医院智慧化转型提供范本，更彰显中国医疗AI“自主可控、专业深耕”的创新决心。未来，随着更多垂直模型落地，医疗人工智能的“中国方案”或将重新定义全球健康产业格局。