鐘南山院士團隊測評！期刊發文盛贊，DeepSeek是醫療“福爾摩斯助手”

DeepSeek 是一個基于深度學習和自然語言處理技術的人工智能平臺。通過高效的“專家混合”架構、多模態數據融合能力以及顯著降低的訓練成本（比同類模型低 90% 以上），DeepSeek 的性能與 OpenAI 的 GPT-4o-mini 不相上下。

近日，鐘南山團隊在《Journal of Thoracic Disease》（胸科疾病雜志）發表社論：DeepSeek: the “Watson” to doctors—from assistance to collaboration，深入討論了DeepSeek如何憑借前沿的自然語言處理技術，快速、準確地從海量數據中提取有價值的信息，并醫療保健領域開辟新的可能性，為醫生和患者提供高效的輔助支持。

在醫療領域，臨床醫生就像傳奇偵探福爾摩斯，而 DeepSeek 則扮演“約翰·沃森”的角色——它不僅是助手，更是醫生思維的補充和人性化關懷的橋梁。憑借強大的數據分析和推理能力，DeepSeek 幫助醫生發現潛在的“盲點”，提供全面的診斷建議，優化醫患溝通，并提高醫療效率。

DeepSeek 哪些好處？

1. 補充專業知識

   通過深度學習和多模態數據處理，DeepSeek 提供基于大數據的洞察，幫助醫生更好地理解復雜的醫療狀況。

2. 人性化醫療互動

   通過增強患者教育和醫患溝通，DeepSeek 促進了更有效的互動，提升了整體醫療體驗。

3. 發現盲點

   就像沃森經常被幽默地認為“發現了盲點”一樣，DeepSeek 的全面算法幫助醫生發現可能被忽視的細節。例如，在診斷罕見疾病或分析復雜病例時，DeepSeek 可以識別潛在的疾病特征或風險因素，為醫生提供補充視角。

4. 記錄和整理

   就像沃森記錄福爾摩斯的推理過程一樣，DeepSeek 生成病歷模板和隨訪計劃，幫助醫生高效管理患者信息，同時確保數據的完整性和可追溯性。因此，DeepSeek 不僅僅是一個智能助手，更是醫療實踐中的協作伙伴。

DeepSeek 在醫療中的應用場景

醫生可以在確保信息隱私保護的前提下，利用 DeepSeek 進行診斷和治療輔助。醫院也可以在本地部署 DeepSeek，并根據實際情況進行定制開發，使用真實世界的數據訓練人工智能模型，以提高診斷和治療建議的準確性。

1. 提高臨床決策效率

   在臨床環境中，醫生可以輸入患者的癥狀、檢查結果和其他相關信息，從 DeepSeek 獲得診斷建議和治療方案。例如，在處理復雜病例時，DeepSeek 整合患者的病史和最新的醫學研究，提供全面的決策支持。它還可以根據患者的個體特征和需求制定個性化的治療方案。此外，DeepSeek 的數據收集和處理能力可以自動生成結構化的病歷草稿，大大減輕醫生的文書負擔。

2. 支持科研和學術

   DeepSeek 可以快速檢索最新的醫學文獻和臨床指南，幫助醫生進行文獻綜述和分析研究數據。這使他們能夠為復雜病例找到解決方案，甚至提出新的科學問題和研究方向。通過人機協作，醫生可以拓展認知邊界，而 DeepSeek 的“白盒”可解釋性設計增強了他們對人工智能推理過程的理解，并促進了從其洞察中學習。

3. 優化患者管理

   DeepSeek 可以生成個性化的患者教育計劃，幫助醫生與患者更有效地溝通，提高治療依從性。通過智能分析，醫生可以更高效地管理患者的隨訪和康復計劃，確保護理的連續性和有效性。

同時，醫生應該積極引導患者使用 DeepSeek，以提高醫療效率和健康管理能力。這包括：

1. 輔助醫療決策

   患者可以使用 DeepSeek 初步了解與癥狀對應的潛在疾病，以及相關的檢查和治療建議。例如，在看醫生之前，患者可以使用 DeepSeek 解讀化驗報告，獲得初步的診斷見解。此外，患者還可以通過 DeepSeek 獲取健康科學知識，提高健康素養，甚至評估潛在醫生的專業水平及其對病情的適合程度。

2. 優化醫患溝通

   通過使用 DeepSeek，患者對自己病情的理解更加深入，能夠與醫生進行更高效的溝通，減少不必要的誤解和焦慮。例如，DeepSeek 可以生成病情總結，幫助患者清晰地向醫生描述癥狀。它還可以解釋醫學術語，讓患者更好地理解診斷和治療方案。

DeepSeek仍需進一步優化

1. 數據質量問題

   醫療數據的完整性和準確性是影響 DeepSeek 有效性的關鍵因素。不規范的數據輸入和不一致的收集標準可能導致模型分析和診斷出現偏差。為了解決這一問題，DeepSeek 需要整合專業的醫學數據庫（如 PubMed），并納入更多高質量的病例和信息，以確保數據的多樣性和代表性。此外，還需要實施數據清洗和標準化流程，以提高數據質量。

2. 算法的穩定性和準確性

   在處理罕見疾?。ɡ绨l病率小于 1/100,000）或復雜病例時，相關數據的稀缺性可能阻礙 DeepSeek 準確識別疾病特征，導致不可靠的診斷。為了提高性能，DeepSeek 可以擴大罕見疾病的訓練數據集，或者采用遷移學習技術。此外，還需要進行嚴格的測試和驗證，以確保模型更新和優化在臨床實踐中的可靠性。

3. 多模態數據融合

   醫療保健涉及多種數據類型（例如圖像、文本、生理信號），但 DeepSeek 在多模態數據融合方面仍面臨技術瓶頸，限制了其有效整合數據以提供全面診斷和治療建議的能力。為了解決這一問題，可以采用層次化注意力機制（例如在圖像和文本之間分配交叉模態注意力權重），以及時間序列建模來捕捉疾病進展的動態特征。

4. 缺乏自動化的信息收集

   目前，DeepSeek 依賴用戶主動輸入，這給使用帶來了障礙。為了減輕用戶負擔并提高系統的可訪問性，需要采用主動信息收集方法。例如，可以引入臨床決策樹模型，開發在醫患互動中主動提問的能力，引導患者提供關鍵信息，提高數據收集效率。

5. 動態更新延遲

   整合最新的臨床指南和研究成果通常需要人工審核，導致模型更新延遲 1 - 3 個月，這可能會影響模型的時效性。為了解決這一問題，應實施持續學習機制，使模型能夠動態地納入最新數據。

總之，DeepSeek 為醫療保健領域帶來了顯著的效率提升和便利。然而，其應用必須與專業的醫學知識和現實場景相結合，以確保安全性和準確性。通過不斷改進數據質量、隱私保護、技術優化、倫理和法律合規性以及行業認可度，DeepSeek 將成為醫生和患者值得信賴的伙伴，推動醫療保健的智能化轉型。

就像在福爾摩斯的指導下成長的沃森一樣，DeepSeek 將在醫療實踐中不斷完善自身，最終實現從輔助到協作的飛躍。

參考文獻：Liang W, Chen P, Zou X, Lu X, Liu S, Yang J, Li Z, Zhong W, Zhang K, Liang Y, He J, Zhong N. DeepSeek: the “Watson” to doctors—from assistance to collaboration. J Thorac Dis 2025;17(2):1103-1105. doi: 10.21037/jtd-2025b-03

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