经济观察网 记者 张铃 凌晨3点，北京清华长庚医院（下称“长庚医院”）一间手术室的灯光刚熄灭，一位外科医生没有休息，而是掏出手机用起了DeepSeek，还把一则又有医院接入DeepSeek的消息转发给了同事李栋。
李栋也没睡，他是长庚医院医学数据科学中心主任，正忙着编写DeepSeek培训教程，希望能让医生们尽快上手，确保使用无误。
这个场景，是DeepSeek正在中国医疗界引发的一场变革的缩影。
2月23日，长庚医院完成了DeepSeek的本地化部署。在长庚医院前后，全国各大医院也加入这场赛跑。据不完全统计，截至2月27日，全国已有20余个省份近100家医院宣布完成DeepSeek的本地化部署，探索其在临床诊疗、病历质控、影像分析、科研、医院管理等场景的应用。这份名单还在快速变长。
“中国医疗领域正在经历一次洗牌。”李栋认为，各医院纷纷接入DeepSeek，会倒逼医院提高效率和数据治理能力，效率低、办事拖沓、缺乏前瞻性布局的医院会逐渐出局。
医生们既兴奋又忐忑。在门诊室、手术室、实验室，他们拥抱DeepSeek，它实在是好助手；在社交媒体、在和同行的交流中，也有人害怕DeepSeek：医生真的会被替代吗？
中国顶尖神经外科医生曾这样形容用手术刀在人类大脑中探险时的心境：如履薄冰、如临深渊，全力以赴、尽善尽美。李栋说，医生拥抱AI时，那种如履薄冰的感觉甚至超过了做脑部手术。
医生的恐惧很简单——手术面对的只是某个具体的病灶，AI的对面，是数以亿计活生生的病人。
和DeepSeek狭路相逢
前不久，首都医科大学三博脑科医院神经外科主任张宏伟在门诊遇到一位超复杂脑瘤患者，患者已经过两次开颅手术、一次经鼻手术、一次放疗、一次伽马刀治疗，肿瘤仍未被控制。
张宏伟把患者情况发给DeepSeek，问它下一步应该怎么办。仅18秒后，它就给出了一份明确的方案，张宏伟能想到的、文献上报道的都有，而且包括最新的临床实验。
张宏伟震惊了，2月22日，他把这一经历发到了网上，引发不少共鸣。他认为，对于脑肿瘤这类比较复杂的问题，DeepSeek的水平至少相当于省级三甲医院专家。自此，他常用DeepSeek查阅临床问题。
同一天，广东医学博主“孤芳自赏”的一句吐槽也上了热搜：“天都塌了！病人DeepSeek后质疑我的治疗方案，气得我又查了一遍指南，才发现指南更新了。”
多位受访医生告诉经济观察报，过去，同行见面多是讨论病例，现在，越来越多人开始讨论DeepSeek好不好用、怎么用。在同行群里，关于DeepSeek的讨论总能让医生们点击转发键。
在完成DeepSeek本地化部署次日的干部会议上，医院领导专门留出40分钟，让李栋讲解DeepSeek的应用场景。一下会，就有七八人向他要完整幻灯片，还有4个科约他再去科室详细讲解。院办干脆把幻灯片发到全院，“需求很大”。
第二天一早，李栋在食堂被几个医生围住追问：提示词怎么写才能让AI优化科研标书？怎么调取国际最新治疗方案？早餐用时20多分钟，李栋全程都在答疑。
过去几周，这位技术负责人已经习惯在深夜思考——接入DeepSeek并二次开发、给医生编“保姆级”教程、每周至少两次医生培训……李栋已经很久没能在凌晨1点前休息了。
院内DeepSeek成本账
春节期间，李栋在DeepSeek公测版发布的一周内就向医院提交了初步的接入可行性报告。复工后，长庚医院立即开会讨论如何接入。
接入DeepSeek是个系统工程，涉及大量资源调配。算力很耗能源，不能影响医疗用电，为保障供电安全，医院专门改造了楼层电路。机房要设在地势较高的位置，要考虑建筑承重、数据安全、通风散热，这就需要与后勤、财务等部门协调。
使用DeepSeek主要有三种方式：直接访问应用、调用云服务接口、本地化部署定制开发。医院使用DeepSeek需要进行本地化部署定制开发。李栋介绍，一方面，医院数据不能离院；另一方面，要保证病人得到更专业的咨询，需要用医院专业的真实医疗数据去训练，同时保证数据不外泄。
本地化部署需要将DeepSeek安装至本地服务器，再断网使用。李栋说，如果开源，外源数据会和医院的数据混在一起，无法保证诊疗的可靠性。
“完成本地化部署后，在医院使用DeepSeek得到的回答一定更专业。”李栋说，除了更专业，还能量身定制，比如为重点科室量身开发一些功能。二次开发能让DeepSeek更强大、更灵活，将其与医疗场景更加深入地结合。
在大模型部署、训练和二次开发过程中，医生的重要性在凸显。软件工程师负责微调与医疗场景相匹配的参数方向，医院信息系统提供高质量的数据资源进行训练，最关键的是，医生要通过说明具体诊疗逻辑和决策过程，教会机器优化自身，否则二次开发就难以成功。这个过程需要时间，经验积累和对大模型的反复专业级打磨，以至于有人戏称这个过程为“有多少人工就有多少智能”。
接入DeepSeek并不难，如果数据工程师够熟练，最快一个下午就能部署完成。但在接入之后，让它真正达到医疗级应用的标准，还有很长路要走：需要调动哪部分数据进行训练？如何做好数据治理？需要用多少算力？需要多少经费和人力？如何让模型能够真正理解诊疗逻辑和决策过程？
李栋说，最复杂的部分有两点：其一，要调试医院定制化版本，通用版本虽获取便捷，但因无法适应复杂的医疗场景，而难以给出高度专业级的准确回答；其二，部署完后，将大模型真正整合到院前预防、院中诊疗、院后管理以及社区康复等全周期场景并非易事。
拥抱DeepSeek，医院不得不算成本账。
满血版DeepSeek-R1模型参数达671B，仅模型文件就需要404GB存储空间，运行时需要1300GB显存。北京大学第一医院（下称“北大医院”）信息中心主任周国鹏透露，部署满血版仅硬件设备就需花费150万元—300万元，医院一般在年底就完成了次年预算申报，重新报预算并不容易。
一些像长庚医院这样算力储备足的医院部署了满血版，也有不少医院部署的是较小版本。北大医院部署的32B版本硬件投入可控制在50万元内。
DeepSeek是医生的多面手
“即使医院不部署DeepSeek，医生仍然会用它写标书。”李栋告诉经济观察报，近期正值国家自然科学基金申报末期，医生们对DeepSeek的需求很迫切。
三甲医院长期人满为患，医生门诊量达到人力极限，病人却不断增加。医生必须从以经验为主向经验与技术结合的模式转型，DeepSeek刚好能帮上忙。
张宏伟告诉经济观察报，查房时，他常遇到如少见类型垂体瘤治疗、腺样囊性癌放疗化疗最新进展这样的临床诊疗问题。过去，他一般会让研究生去检索文献，阅读后进行总结形成综述，学生过几天才能告诉他相关结果。现在，他把这份工作交给DeepSeek，它几十秒就能高质量完成。
除了是神外医生，张宏伟还是一名院长，他现在会用DeepSeek辅助自己管理医院。他记得DeepSeek刚出现时就带给他的震撼，他问：“我是昆明三博脑科医院的院长，医院开新院区，能否提供一个脑科医院卒中中心建设的框架方案？”27秒后，DeepSeek清晰地列出了流程方案，包括质控指标、框架、建设时间线等，与专家协商沟通后的方案重合度可达到80%。
对多数医生来说，医院接入DeepSeek后，写病历就可以省事不少了。
过去，医生常在病历抽检中因书写不规范被判不合格，现在DeepSeek可以在提交前自动提示问题，未达标准无法提交。更让医生惊喜的是，问诊信息能被智能化填至标准病历模板中，甚至将1小时工作量压缩到半分钟。
也有医院对让DeepSeek帮写病历持谨慎态度。周国鹏说，病历主要由规培住院医师撰写，很多教学专家担心AI干扰培训，认为写病历的过程有利于加深记忆、培养临床思维——这种思维对诊断的重要性，如同肌肉记忆之于弹钢琴一般。
在周国鹏眼中，只将DeepSeek作为问答系统是暴殄天物，通过二次开发探索实际应用场景很有必要。
近一周，北大医院基于DeepSeek开发的“创新药临床应用智能决策系统”正在试点应用。这一系统整合了电子病历等临床数据与用药知识库，通过对话交互，能为医生提供科学、精准的用药推荐，尤其在肿瘤和罕见病等复杂疾病的治疗中。
周国鹏解释，虽然中国鼓励使用创新药，但实际使用率较低，一是新药知晓率低，二是判断患者是否适合使用某种创新药的指标较多，很多医生不够了解，“创新药临床应用智能决策系统”相当于一个不错的顾问。此外，该系统还与北大医院的临床试验系统对接，能基于患者的诊断结果、病理信息，精准匹配适合的临床试验，推动创新药物的临床研究与转化应用。
开刀前，DeepSeek也有妙用。李栋以肝胆外科手术举例，肝癌切除时，要在最大限度切除肿瘤的同时保存肝功能。过去，切多少全凭医生经验，每一次下刀都是挑战。现在，医生有了智能辅诊系统，准确输入患者的所有数据，DeepSeek便能快速调用全球的所有治疗方法，优中选优，帮助医生判断出基于个体化的精准手术方案。在帮医院降本增效、帮医学生获取新知方面，DeepSeek也用处不小。李栋介绍，比如某种药品过去进1000支，DeepSeek精准测算后可能只需进750支，这就减少了库存成本；不少医疗教材知识陈旧，DeepSeek能即时推送电子版的最新治疗方案。
普通人使用DeepSeek得到的答案虽不会有明显偏差，但专业性可能稍弱，经过医院本地化部署的DeepSeek会更专业。李栋预计，随着以DeepSeek为代表的大模型接入，未来将有很多医院在门诊大厅设置端口，供患者体验医院版DeepSeek——患者排队时、问诊前后都可以去“DeepSeek一下”。
能替代医生吗
对很多医生来说，一个灵魂拷问是：DeepSeek能替代医生吗？
李栋认为，是否能取代医生，取决于DeepSeek在疾病判断方面是否能达到或超过专家级医生的水平，以及它是否具备承担责任的能力，后者取决于它是否具备自主意识。
李栋判断，不能利用现代技术适时提高诊疗水平的医生很可能被淘汰。至于DeepSeek能不能在未来完全取代医生，还是个很严肃的问题，“就像AI能否完全取代人类一样”。
“基层医生肯定会有危机感，如果不与时俱进，他们就会被AI抢工作。”周国鹏有相似看法。
出门诊时，周国鹏遇到过带着DeepSeek的建议前来就诊的患者，他发现这些建议往往比较科学。他觉得DeepSeek在医疗领域的广泛使用能提高诊疗的标准化水平，减少过度医疗甚至医疗腐败。比如，如果医生使用了不够合理的治疗方案，患者很有可能借助DeepSeek发现问题。
经济观察报了解到，最近已经有病人拿着过去不完美、有瑕疵的诊疗方案去投诉医院。
在张宏伟看来，DeepSeek不能取代医生，但能成为医生的好助手、医患沟通的好桥梁。
张宏伟把患者拿着DeepSeek给的分析去门诊问医生当做一件好事，这会让患者更了解自己的疾病状态和治疗方法，医生省去很多科普性的解释工作，能提高门诊效率。医生不用担心被取代，因为DeepSeek往往根据国际国内诊疗指南、文献、病案给出结论，而一个优秀的医生会在指南指导下，结合多年经验进行综合判断和分析，做出适合患者的个性化治疗方案。另外，患者不具备专业知识，提问方式不一定准确，得出的结论可能有偏差，也无法自行判断结论准确性，还需要去进一步咨询医生。
周国鹏也建议，患者平时可以借助DeepSeek多获取疾病科普，但在紧急状态下，应尽快前往急诊，因为AI一旦判断错误，就可能让患者有生命危险。
DeepSeek能不能取代医生，还有一个不可忽视的问题：政策红线。周国鹏告诉经济观察报，目前，AI无法直接进行诊断或开具医嘱，这涉及医学伦理。未来这一伦理是否会被打破尚不确定，取决于立法机构的态度。
早在2022年，国家卫健委就规定“人工智能软件等不得冒用、替代医师本人提供诊疗服务”“严禁使用人工智能等自动生成处方”。2月11日，在多家医院竞相布局DeepSeek的同时，湖南省医保局也发文规定严禁使用AI自动生成处方。
张铃经济观察报记者
大健康新闻部记者 关注健康领域大公司、大医生、重要事件、人物 邮箱：zhangling@eeo.com.cn
