近日，四川省人民医院基于自建算力服务器，完成了DeepSeek大模型全流程本地化部署，成为四川省率先实现医疗全场景智能化落地的三甲医院。

“我们医院的患者，现在都有专属智能医疗顾问。”四川省人民医院门诊部主治医师朱艳介绍，医院公众号接入DeepSeek大模型后，无论是常见疾病咨询、复杂医疗流程疑问，还是医院位置、科室分布等信息查询，智能客服都能迅速响应，为患者给出专业、详细的解答。

“比如有一位经常头痛且视力模糊的患者，模型通过快速分析后，会推荐其前往神经内科就诊，并结合当天排班，推荐擅长此类病症的医生，大大提升了就诊精准度和效率。”朱艳说，智能医疗顾问就像是患者的“就医导航仪”，通过收集患者的症状、病史等关键信息，运用先进算法和医学知识图谱，精准匹配最合适的就诊科室与医生，从而大大提升了就诊精准度和效率，减少了患者的候诊时间，并有效解决了因患者不熟悉医生导致医患资源错配的问题。

除了服务患者外，该院还将DeepSeek大模型与临床业务系统集成，在系统门诊医生站和住院医生站界面增加了“医生智能助手”功能。“医生可以随时输入患者病情，通过智能助手询问诊疗方案建议、查询医学知识、辅助解答疑难问题等，极大地提升了医生决策的效率与准确性。”该院相关负责人介绍，“医生智能助手”不仅能帮助医生自动识别病历中的术语错误、逻辑漏洞及格式问题，一键优化表述规范性，助力医生高效完成高质量病历书写，还能辅助医生进行诊断。

“比如，在专病方面的应用上，以肺部结节初筛为例，‘医生智能助手’能通过瞬间定位结节并自动显示影像信息，显著减少了微小结节遗漏情况，对进一步诊断工作提供了重大帮助。”该负责人说。

“在AI的辅助下，医院的罕见病诊疗取得了突破性进展。”该院罕见病医学中心秘书李钦慧介绍，通过融合DeepSeek大模型与医院自主研发的“人工智能罕见病辅助决策平台”，该院已建立了完整的罕见病诊疗管理模式。

“在筛查效能方面，通过智能算法优化使核心场景准确率与召回率同步提升近10个百分点；在预测模型构建上，针对重症肌无力、心脏淀粉样变等复杂病症开发的预测模型实现准确率和召回率双90%突破，达到临床验证标准。医院通过这种模式已成功筛查出多种罕见病的患者，有效实现了罕见病筛查关口前移，将罕见病诊断周期从数年缩短至几周。”李钦慧说，基于“AI辅助罕见病精准诊疗平台”的深度学习与自然语言处理能力，该院将进一步推进诊断预测、诊疗方案智能推荐、智能导诊、患者智能问答及个性化智能宣教等全场景服务，形成“数据-决策-服务”闭环。

“作为国家信创战略在医疗领域的先行实践，四川省人民医院基于自建算力服务器，完成了DeepSeek大模型全流程本地化部署，以‘AI+医疗’创新模式重构了患者服务、临床诊疗与运营管理体系。”中国科学院院士、四川省人民医院院长杨正林表示，该院通过一系列技术创新，在确保医疗数据的安全性与隐私性的同时，还通过对DeepSeek大模型定制化调整，使其能够精准匹配医疗服务和运营管理的复杂场景，从而在医疗领域发挥出最大效能。“我们将借助模型的自动化强化学习框架，逐步构建起‘感知-决策-执行’的智能闭环系统，为医院的智能化发展提供持续动力。”（王波、张越）

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