青大附院DeepSeek大模型：医疗AI新标杆

geekdaily1个月前 (02-23)资讯217

青大附院DeepSeek大模型部署：电子病历全流程智能化管理的里程碑

在医疗技术日新月异的今天，人工智能（AI）正逐步渗透到医疗领域的每一个角落。近日，青岛大学附属医院（青大附院）宣布成功完成DeepSeek大模型的部署，实现了电子病历的全流程智能化管理。这一举措不仅标志着青大附院在医疗信息化方面的重大突破，更为全国乃至全球的医疗行业树立了新的标杆。

事件背景

随着医疗数据的快速增长和医疗信息化进程的加速，电子病历作为医院管理的重要工具，其重要性日益凸显。然而，传统的电子病历管理方式存在诸多不足，如录入效率低、检索困难、质控不严格等。这些问题不仅影响了医疗服务的质量，还增加了医疗风险。因此，如何高效、准确地管理电子病历，成为医院亟需解决的问题。

在此背景下，青大附院引入了DeepSeek大模型，这是一款专为医疗行业设计的大模型，融合了深度学习、自然语言处理（NLP）和大数据分析等前沿技术，旨在提升医疗信息的处理效率和准确性。通过深度学习算法，DeepSeek能够理解和分析海量的医疗数据，为医生提供更为精准的诊断建议和治疗方案。

技术亮点

DeepSeek大模型的核心技术包括深度学习、自然语言处理和大数据分析。其中，深度学习算法使得模型能够自动提取和识别医疗数据中的关键信息；自然语言处理技术则使得模型能够理解和分析医生在病历中记录的文字信息；而大数据分析则使得模型能够对海量病历数据进行深度挖掘和利用。

具体来说，DeepSeek大模型在电子病历管理方面的技术亮点主要体现在以下几个方面：

病历录入智能化：通过自然语言处理技术，DeepSeek能够自动识别并提取医生在病历中记录的关键信息，如患者基本信息、病史、诊断结果等。这不仅大大减轻了医生的工作负担，还提高了病历录入的准确性和效率。
病历检索与分析：借助强大的分析能力，DeepSeek能够实现对电子病历的快速检索和深度分析。医生只需输入关键词或选择相关条件，即可迅速找到所需的病历信息。同时，DeepSeek还能根据病历数据为医生提供疾病诊断、治疗方案等方面的建议。
病历质控与审核：通过深度学习算法，DeepSeek能够对病历进行自动质控和审核，及时发现并纠正病历中的错误和遗漏。这不仅提高了病历的质量，还降低了医疗风险。
病历数据挖掘与利用：DeepSeek还能够对电子病历进行深度挖掘和利用，为医院提供丰富的数据支持。通过对病历数据的分析，医院可以了解疾病的发病趋势、治疗效果等信息，为科研、教学和管理提供有力依据。

实际应用

青大附院作为国内知名的综合性医院，一直致力于提升医疗服务质量和效率。此次DeepSeek大模型的部署正是其在医疗信息化道路上迈出的重要一步。在实际应用中，DeepSeek大模型为青大附院的电子病历管理带来了显著的改变：

提高病历录入效率：在医生记录病历时，DeepSeek能够自动识别并提取关键信息，大大缩短了医生的录入时间。据初步统计，使用DeepSeek后，医生的病历录入效率提高了约30%。
优化病历检索体验：借助DeepSeek的检索功能，医生能够迅速找到所需的病历信息。这不仅提高了医生的工作效率，还减少了因信息不全而导致的误诊或漏诊情况的发生。
加强病历质控与审核：通过DeepSeek的质控与审核功能，青大附院能够及时发现并纠正病历中的错误和遗漏。这不仅提高了病历的质量，还增强了患者对医院的信任度。
助力科研与教学：DeepSeek对电子病历的深度挖掘和利用为医院提供了丰富的数据支持。通过对这些数据进行分析和研究，医院能够发现新的治疗方法和研究思路，为科研和教学提供了有力依据。

为了更好地说明DeepSeek大模型在青大附院的应用效果，以下分享一个具体案例：某患者因胸痛来到青大附院就诊。医生在接诊后通过DeepSeek大模型快速调取了患者的历史病历和检查结果。经过分析后DeepSeek建议医生对患者进行进一步的影像学检查。最终患者被确诊为急性心肌梗死并得到了及时有效的治疗。这一案例充分展示了DeepSeek大模型在辅助医生诊断方面的巨大潜力。