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「你家醫院部署ＤｅｅｐＳｅｅｋ了嗎？」成為當前醫療圈的熱點話題。
ＡＩ大模型在醫療行業的應用已有時日，但從未像如今這樣受到如此廣泛接納。南方醫科大學珠江醫院（以下簡稱「珠江醫院」）副院長張鵬告訴健康界，此前多家大模型公司曾與該院探討合作，但往往由于限制條件較多，以及醫院對落地效果信心不足等因素，合作往往難以達成。
而ＤｅｅｐＳｅｅｋ出現后，局面大不相同，各家醫療機構在推進本地化部署上可謂「爭先恐后」。
近日，珠江醫院宣布進行ＤｅｅｐＳｅｅｋ的全流程部署，成為廣東首批實現復雜醫療場景下ＡＩ深度整合的三甲醫院。該院成功打通數１０個子系統壁壘，構建起覆蓋患者診療全周期的智能輔助體系，從病歷摘要自動生成到檢驗報告ＡＩ解讀，「無感式」嵌入醫生工作站，使得診療效率明顯提升，也開創了大型公立醫院ＡＩ落地典范。
ＤｅｅｐＳｅｅｋ 憑借其開源特性與自主可控性，成功「俘獲」了以嚴謹著稱的醫療領域。那么，醫院本地化部署ＤｅｅｐＳｅｅｋ后，具體可應用于哪些場景、解決哪些問題？
３月１４日，張鵬做客健康界ＡＬＬ ｉｎ ＡＩ Ｈｅａｌｔｈ創新應用大講堂，詳細披露該院本地化部署細節，分享了如何以開源大模型為支點，撬動醫院數智化轉型的實戰案例，為行業提供可復用的「珠江經驗」。
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遭遇算力瓶頸等困難為何仍堅定推進本地化部署？
健康界：作為廣東省首批實現復雜場景ＡＩ整合的三甲醫院，珠江醫院部署醫療ＡＩ系統的過程經歷了哪些挑戰？
張鵬：我們醫院的技術團隊在蛇年春節前，便已關注到ＤｅｅｐＳｅｅｋ在人工智能領域的突破性進展。基于其開源的特征，醫院便開始設想如何能夠將其引入到診療服務中，為醫務人員所用。
１月２２日，醫院便首次嘗試了ＤｅｅｐＳｅｅｋ本地化部署，但是很快體會到了「巧婦難為無米之炊」的困境——因為算力基礎不足的問題，無論是用個人電腦還是性能較佳的單位服務器，都無法流暢運行７Ｂ甚至降至１．５Ｂ的模型版本。
恰逢春節假期來臨，醫院緊急聯系了多家合作單位，尋求算力服務器調度支持，最終確立了「本地＋云端」的混合算力方案——涉及患者隱私的數據，嚴格采用本地算力處理，服務類公共信息則借助云端算力。如此，既保障了數據安全，又避免硬件資源的過度投入。
健康界：即便在遭遇算力瓶頸等困難的情況下，珠江醫院為何如此堅定推進了ＤｅｅｐＳｅｅｋ本地化部署？
張鵬：珠江醫院高度重視ＤｅｅｐＳｅｅｋ的本地化部署，核心考量基于其兩大優勢：開源特性與自主可控性。此前，多家大模型公司曾與醫院探討合作，但往往存在諸多限制條件，包括軟件要求、資金投入等。與此同時，醫院也對合作后的落地效果信心不足，使得合作難以達成。
ＤｅｅｐＳｅｅｋ和以往大模型相比，由于其開源的優勢，醫院不僅部署成本降低，而且主動權提升，能夠將關鍵技術和應用掌握在自己手中。
此外，ＤｅｅｐＳｅｅｋ具備強大的可定制性，支持建立本地知識庫，并根據醫院實際需求進行個性化調整。這種「可教可養」的特性，如同領回一個孩子，醫院可以逐步對模型進行培養和優化，甚至與模型共同成長。這些是珠江醫院下決心本地化部署ＤｅｅｐＳｅｅｋ并將其用好的關鍵原因。
ＤｅｅｐＳｅｅｋ如何「無感」
嵌入醫生工作流程？
健康界：ＤｅｅｐＳｅｅｋ系統在珠江醫院應用于哪些場景？具體如何提升診療質量和效率？
張鵬：ＤｅｅｐＳｅｅｋ的本地化部署，首先實現了基礎的對話框功能，類似于我們在手機或電腦上體驗到的對話功能。珠江醫院將這一功能嵌入醫生工作站，通過「珠江ＡＩ小助手」窗口，醫生可實時與系統對話，獲取所需信息。這是第一步，也是最基礎的應用。
在此基礎上，我們進一步探索如何減輕醫護人員負擔，提升工作效率。比如醫生想尋求ＡＩ輔助建議解讀病歷時，無需通過打字或者復制粘貼將病歷內容輸入對話框，而是通過一鍵點擊「生成病歷摘要」按鈕，系統可自動提煉患者在我院的治療進程、檢查結果、診療方案及當前生命體征等關鍵信息，生成簡潔準確的摘要。
如此，即便是非主診醫生，也可快速了解患者病情和治療進展，并清楚下一步動作，節約了很多翻看病歷的時間，工作效率明顯提升。
其次，珠江醫院也通過ＤｅｅｐＳｅｅｋ，將檢驗檢查報告分析功能嵌入醫師工作站。醫生在查看患者檢查或檢驗報告時，點擊「ＡＩ報告解讀」按鈕，系統即可識別異常指標，并列出可能的原因分析，為醫生決策提供參考。如此，可以幫助醫生快速定位問題，提升診斷效率。
諸如此類，珠江醫院不追求「高大上」的應用，而是從細節入手，逐步解決困擾醫護人員的低效環節，持續優化診療流程。
健康界：珠江醫院如何實現ＡＩ 系統與現有醫療流程的無縫融合？如何確保ＡＩ 與醫生工作流的「無感式融合」，并提升診療效率和質量？
張鵬：在ＡＩ系統與現有醫療流程的銜接問題上，珠江醫院采取了以電子病歷為核心的策略。作為通過電子病歷５級評審的單位，醫院將電子病歷系統視為各子系統的「中樞神經」，通過其實現數據的整合與流轉。
面對來自不同廠商、接口復雜、數據格式不一的數十個子系統，醫院以電子病歷為樞紐，實現數據的統一整合與分發。各子系統產生的數據首先匯聚至電子病歷系統，再根據需求反饋至各系統進行處理。
在此過程中，我們的重要原則是：ＡＩ的引入旨在優化而非顛覆現有診療流程。醫院將ＡＩ嵌入醫生工作站，是為他們提供診療輔助等功能，而非要求醫生改變操作習慣。通過解決醫生在病歷書寫、數據記錄等方面的痛點，讓ＡＩ接管重復性、低價值的工作，使醫生能夠專注于治療方案制定和護理優化等高價值任務。
醫院管理層與臨床醫生緊密合作，深入了解其需求，設計符合實際工作場景的人機協作界面。在確保數據安全與合規的前提下，醫院通過ＤｅｅｐＳｅｅｋ等ＡＩ技術，對電子病歷系統進行升級改造，解決原有技術手段無法處理的痛點，實現診療流程的智能化升級。
ＡＩ輔助診療時
如何規避「算法幻覺」影響？
健康界：在ＡＩ輔助決策過程中，如何平衡算法建議與醫生臨床經驗的關系，避免「ＡＩ幻覺」帶來的不良影響？
張鵬：珠江醫院始終強調ＡＩ的輔助定位。任何事物都有兩面性，任何技術都有其局限性，ＡＩ也不例外。在診療決策中，醫生應結合自身臨床經驗和專業知識，對ＡＩ提供的建議進行綜合分析和判斷，并最終決定采取何種治療方案。從法律層面而言，醫生需對診療決策負責，不能將責任推卸給ＡＩ。
與此同時，醫院層面也加強對ＡＩ算法的評估和驗證。一旦ＡＩ提出的與常規診療經驗、路徑相差較遠的建議，就要對此類案例進行記錄、分析和追溯，判斷是偶發失誤還是系統性偏差，并據此優化模型。
在訓練ＡＩ的過程中，要用優質的、科學的、經過驗證的數據，減少錯誤數據對ＡＩ性能的負面影響。幸運的是，珠江醫院多年前就認識到高質量數據的重要性，并在優勢學科、科室的基礎上，通過收集大量專病案例，形成高質量專病數據庫。這些數據經過嚴格治理，為ＡＩ訓練提供了優質「食材」。
今年，珠江醫院在ＡＩ技術布局方面發力的同時，也下決心進一步優化數據治理，計劃通過「數據湖」技術對院內歷史數據集進行系統梳理。ＤｅｅｐＳｅｅｋ的出現也為醫院數據治理提供了新思路，其高效、準確的數據處理能力，將助力我們更好地完成數據整理工作。
下一步，珠江醫院將更多運用ＡＩ技術進行數據整理和分析，在技術創新方面，將ＡＩ與現有數據深度融合，相互促進，共同提升。這一過程將加速醫院的數智化轉型，為醫療決策提供更智能、更可靠的輔助支持。
從試點到全院覆蓋
醫院ＡＩ布局下一步怎么走？
健康界：珠江醫院在推廣ＤｅｅｐＳｅｅｋ時采取了哪些策略以確保系統的穩定性和安全性？
張鵬：目前，ＤｅｅｐＳｅｅｋ的應用正處于逐步成熟和推廣階段。我們采取「試點先行、穩步推進」的策略，首先在部分科室進行試用，驗證系統的穩定性、功能準確性以及是否存在「幻覺」等問題。只有在試用效果良好后，才會考慮全面推廣。
在推進過程中，我們還需綜合考慮醫院的算力資源。例如，１０個科室的試用可能已滿足需求，但擴展到２０個科室是否會引發算力擁塞？這些問題都需要在推廣前進行充分評估。
從已試用的科室反饋來看，醫生們普遍對ＤｅｅｐＳｅｅｋ的應用表示認可。許多以往難以實現的功能，如今通過這一工具變得便捷高效。盡管具體效益因應用周期較短，尚需進一步評估，但我們相信，ＤｅｅｐＳｅｅｋ的應用將為醫院帶來顯著的效益提升。
在下一步的ＡＩ布局中，我們采取「需求驅動」的策略，面向全院征集ＡＩ應用場景。通過通知的形式，鼓勵一線醫護工作人員提出具體需求和應用思路。
我們計劃大量收集這些需求后，進行系統分析和分類，明確優先級。先是篩選出能夠立即實施、快速見效且能解決實際問題的場景，優先推進；針對需要一定時間和資源投入的場景，制定詳細實施計劃，持續探索。
最終目標是實現診前、診中、診后全流程的ＡＩ服務覆蓋，全面提升醫療服務的效率和質量。
健康界：未來，珠江醫院計劃如何進一步推進ＡＩ 應用場景的覆蓋？
張鵬：我們正在制定詳細的規劃，目前可以分享幾個關鍵方向：
首先，我們將繼續完善和推廣已較為成熟的應用場景，如病歷摘要生成等。同時，開發更多實用的小功能模塊，確保這些基礎功能在醫院各科室的廣泛落地。
其次，推進多模態數據的融合，提升ＡＩ在醫療領域的精準度。例如，將影像、檢驗、病理等多源數據與ＡＩ技術結合，實現更全面的輔助診斷和治療決策。
再者，珠江醫院高度重視機器人手術的發展，這是ＡＩ時代的重要特征之一。我們特別關注國產機器人的使用，目前醫院在國產機器人手術量方面處于全國前列。未來，我們將繼續推廣這一技術，優化手術流程，提升手術效果。
最后，加強與科研機構和企業的合作，推動ＡＩ醫療技術的研究和創新。我們希望通過技術轉化和落地應用，在醫療行業ＡＩ技術的推廣中發揮積極作用。在擅長的領域，我們力爭做出更多成果，與行業共享經驗。
尾聲
張鵬強調，正如每一次技術革命，ＡＩ 也是一柄雙刃劍：它的決策依賴數據質量，它的創新需要人類校準，它的邊界仍需倫理守護。
「我們既要以開放的心態擁抱這場變革，像使用聽診器一樣讓 ＡＩ 成為診療的得力助手；也要保持清醒的認知，避免將復雜的生命問題簡單托付給算法。」張鵬表示，唯有在熱情與理性之間找到平衡，才能真正讓 ＡＩ「為我所用」，讓科技進步的紅利普惠每一個生命。
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