| 人工智能新星 |
今年以来，DeepSeek成为人工智能领域新星，为很多行业未来前景赋予更多可能性，国内超百家医院接入，北京友谊医院、北京清华长庚医院、北京大学第三医院等多家北京医院完成本地化部署 |
| 调查问题 |
AI革命如何重塑诊疗流程与管理范式，为医院服务、管理带来怎样的变化，是否会代替医生，如何规范其使用 |
| 北京友谊医院部署情况 |
2月27日上午9时26分，北京友谊医院医学数智创新中心、信息中心向全院发布满血版DeepSeek大模型试用通知，全院职工可通过三个院区4000余台工作电脑使用满血版(671B)DeepSeek - R1大模型；此前20天，医学数智创新中心办公室副主任王力华在假期未结束时决定引进DeepSeek，节后天向院领导提出部署申请获主管院领导同意，同时寻找算力支撑联系联通和华为；2月20日系统正式搭建完成并展开内测，随后DeepSeek顺利接入院内HIS系统、OA系统等主要业务系统，并在4000余台办公电脑桌面布局 |
| 医生态度 |
有医生“直呼好用”，有医生担忧“天塌了” |
| 相关背景 |
随着人工智能技术发展，医疗领域积极探索其应用，DeepSeek以其特点吸引了众多医院尝试引入，以提升医疗服务质量和管理效率等 |
| 潜在影响 |
可能重塑医院诊疗流程和管理范式，改变医院服务和管理模式，对医生工作模式产生影响，但也面临如何规范使用等问题 |
| 未来展望 |
如果DeepSeek能在医院良好应用和规范管理，有望推动医疗行业智能化发展，提高医疗资源利用效率和患者就医体验 |
| 对比情况 |
与传统医疗模式相比，引入DeepSeek可能在诊疗效率、信息处理等方面有显著提升；不同医院在引入和应用DeepSeek的进度和效果上可能存在差异 |
| 优势分析 |
DeepSeek可能具有强大的数据分析和处理能力，能辅助医生进行诊断和决策，提高医院内部办公效率等 |
| 挑战分析 |
面临如何确保其在医疗领域使用的安全性、可靠性，如何规范医生使用等挑战 |
| 行业趋势 |
医疗行业智能化是未来发展趋势，越来越多新技术会被引入医疗领域 |
| 医院决策考量 |
医院在引入DeepSeek时需考量技术的适用性、成本、对现有业务系统的兼容性等因素 |
| 技术特点 |
满血版(671B)DeepSeek - R1大模型具有较强的性能，可应用于诊疗和办公等多方面业务系统 |
| 算力支撑 |
北京友谊医院通过联通和华为获得算力支撑来部署DeepSeek |
| 部署时间 |
北京友谊医院用20余天完成本地化部署 |
| 应用范围 |
接入院内用于诊疗工作的HIS系统、用于内部办公的OA系统等主要业务系统 |
| 使用方式 |
全院职工通过三个院区4000余台工作电脑使用 |
| 推广可能性 |
如果在已部署医院取得良好效果，可能会在更多医院推广应用 |
| 对医生工作的影响 |
一方面可辅助医生工作提率，另一方面也引发医生对自身职业的担忧 |
| 对患者的影响 |
可能提高诊疗效率和质量，改善就医体验，但也可能存在患者对新技术接受度的问题 |
| 与其他AI技术对比 |
与其他AI技术相比，DeepSeek可能在某些方面有独特优势，如性能、适用性等，但也可能存在劣势 |
| 监管需求 |
需要建立相应的监管机制来规范DeepSeek在医疗领域的使用 |
| 发展阶段 |
目前处于部分医院试用和探索阶段 |
| 相关人员作用 |
如北京友谊医院医学数智创新中心办公室副主任王力华在引进和部署过程中起到关键推动作用 |
| 成本效益分析 |
部署和使用DeepSeek会有一定成本，如算力成本、技术支持成本等，但如果能提高医疗效率和质量，可能带来较好的效益 |
| 技术更新换代 |
随着技术发展，DeepSeek可能会不断更新升级以适应医疗行业需求 |
| 数据安全 |
在使用DeepSeek过程中，需保障患者数据和医院内部数据的安全 |
| 人才需求 |
医院需要培养或引进相关技术人才来管理和维护DeepSeek系统 |
| 合作模式 |
北京友谊医院与联通和华为合作获取算力支撑，未来可能有更多医院采用类似合作模式 |
| 用户反馈 |
目前有医生“直呼好用”和担忧“天塌了”两种不同反馈 |
| 应用前景 |
若能解决相关问题，DeepSeek在医疗领域有广阔应用前景 |
