要说近期最热的话题
莫过于DeepSeek
它正在史无前例地横扫各行各业
写论文、学术报告、分析数据……
到处都有DeepSeek的身影
随着DeepSeek的异军突起
新的烦恼也接踵而至
市民金女士就遇上一桩烦心事
自从DeepSeek上线后，她的母亲就一直将它当作"家庭医生"问诊看病，不愿再去医院。为了劝说老人上医院，自己与母亲还激烈争吵过。
DeepSeek问诊看病
到底靠谱吗？
脚趾疼痛多日难眠
DeepSeek诊断：大概率痛风
不久前，金女士发现母亲起夜频繁，几经询问下，才得知母亲因脚趾疼痛已多日难眠。金女士想带母亲上医院，老人却表示，自己已咨询了"DeepSeek"，大概率是痛风，因此不愿去医院就诊。
记者看到，老人输入的主诉非常简单，仅写了一句：大脚趾头突出的骨头疼是什么意思？经过深度思考，DeepSeek给出了6页思考，结论包括：拇外翻、痛风性关节炎、骨关节炎、创伤或劳损等7种可能。
为了明确病因，最后家人"架着"老人去了医院，化验确诊了痛风，也确实是DeepSeek判断结果中的一种。
发现医院检测与DeepSeek判断一致后
老人更依赖用它看病
照此趋势，恐耽误往后治疗
这令金女士感到忧心
疑问一：听说DeepSeek所接收到的信息是公开在网络上的信息，只是做了一个信息收集，会不会有人故意去污染信息？
疑问二：比如老人我今天什么地方不舒服了，这个时候会有人说这个保健品针对这个病症可以缓解，如果做一个商业的植入，DeepSeek作为公开网络是可以搜集到的。
疑问三：DeepSeek是否能代替专业的医师给出一个专业的诊断？
医生如何评价DeepSeek的诊断？
医生指出
即便DeekSeek分析全对
但若病人未能准确描述症状
也将是致命问题
也就是说DeepSeek的相对精准
基于患者提问的精准
上海市普陀区中医医院主任医师 章谙鸣：
DeepSeek 把所有的可能性都写了一遍，没毛病，但是患者怎么去通过这样的可能性来判断到底是什么病呢？ 病人有时候并不能很精准地描述病症，医生起的作用就是引导，把最精准需要去解决的症状提炼出来，然后再得出结论。 病人说一个很简单的症状，医生的脑海里已经有几十个甚至上百个诊断"呼啸而过"，然后进行排查，要晒出最可能的几个去求证。即便这样，也是要不断通过诊断性的治疗，这是AI完全不能代替的。
虽然DeepSeek
可能无法考虑患者偏好、
症状演变或非典型表现等细微差别
但作为一款先进的人工智能大模型
其仍能为现代医学发展
注入新的活力
据了解
上海瑞金医院、华山医院、六院、
四院、复旦大学附属妇产科医院等
都已不同程度实现
DeepSeek人工智能大模型
本地化部署
将DeekSeek人工智能大模型
与医院核心业务系统整合
医院本地部署版
与社会通用版有何区别？
记者在本市一家三甲医院
用手机内的DeepSeek通用版
与医院本地化部署的DeepSeek
进行了比拼
双方输入了同样的主诉
医院本地部署的DeepSeek快速运转，十几秒不到就出现了简洁、清晰的回复，而记者手机上的DeepSeek通用版却加载很慢，还有数页分析。
医生对比后高下立判
上海市第六人民医院金山分院心内科 主治医师 李保银：
通用版大方向是对的，准确度也能达到70%、80%，但是它没有总结。 医院本地部署的DeepSeek有总结，医院考虑是ACS（急性管状动脉综合症）。 相对来说的话（手机）有点笼统，所有的疾病大部分是都包含的。医院本地部署的DeepSeek是考虑主要的东西，专业上是有区别的。
总体来说
DeepSeek 通用版，虽涵盖了海量的诊疗标准、诊疗案例，但其中信息仍旧鱼龙混杂。
医院本地化部署的版本，其投喂的数据全部来自于各临床科室的把关，更为"纯净"。
在答案严谨度的把关上，院方本地化部署的DeepSeek也更精于通用版。
作为辅助诊断工具
DeepSeek非常给力
目前院内的应用场景
主要在查询信息、
辅助医生提高效率
在上海市第六人民医院金山分院肥胖专病门诊内，医生正使用医院最新部署的DeepSeek为前来就诊的患者生成一份详细的高蛋白饮食菜单，并根据患者的反馈，与DeepSeek交互进行调整。DeepSeek的使用不仅增加了他们的工作效率，也为患者制定个性化饮食方案提供了便利。
上海市第六人民医院金山分院 心内科主任、主任医师 潘晔生：
临床上有的时候会碰到一些疑难或者争议的病例，以前我们都是翻书或是翻新的指南，就会遇事不决。找DeepSeek，先让它搜一下它的结果是什么，如果信源可靠，我们会参考的。
不过
像手术方案制定、开药配方等
涉及临床经验的领域
目前尚未开放接入DeepSeek
此外，在院方看来
DeepSeek辅助医生决策
不仅涉及临床应用
还涉及病人隐私及医学人伦
“使用边界”还需要进一步明确
AI做出的诊断是否靠谱？
一位本市三甲医院的医生总结
相当于拿着医学指南
能不能做临床医生？
没大错，但会出事！
DeepSeek-R1还有哪些局限性？
今年1月
DeepSeek上线并开源DeepSeek-R1
业内专家介绍
DeepSeek-R1是一种高阶推理模式
其优势是可以通过
多步骤逻辑分析、
上下文关联和知识整合
生成更全面的结构化回答
不过，
它有一定的"AI幻觉率"
最新测试结果显示
DeepSeek-R1显示出14.3%的"幻觉率"
显著高于行业平均水平
同时，在高质量公共数据
与语料库的建设及供给上
还存在不少障碍
这也决定了其使用边界
复旦大学 数字与移动治理实验室主任、教授 郑磊 ：
就算它底层的语料库都是对的，导出的答案也不一定是对的，有的时候也会"一本正经地胡说八道"，幻觉仍然有一定错误率。
上海市普陀区中医医院主任医师 章谙鸣：
我已经碰到了，搜索论文所有的东西都像真的一样，真的去查这本杂志，这篇论文是不存在的。 我也经常碰到把我实验室的检查输入进去，让它去分析，然后分析出来的结果完全是左右相反的。
全国政协委员朱同玉谈“AI取代医生”
伴随多家医疗机构开始部署AI大模型，医生开始使用AI作为辅助诊疗工具，病人也开始用AI进行初步问诊，一场关于“AI能否取代医生”的讨论随之产生。
这一话题也从互联网“火”到了全国两会上。全国政协委员、复旦大学上海医学院副院长、上海市器官移植重点实验室主任朱同玉表示，短期内人工智能不会替代医生，但它会成为医生的一个重要帮手，帮助医生扩展知识面、拓宽视野。
“可以肯定的是它一定会帮助医学快速进步，所以我们要有一定的耐心，它会是我们最有力的助手。”朱同玉以此表达了自己热烈拥抱人工智能的态度。
朱同玉。图/复旦大学附属中山医院
对话朱同玉：
问：过去一年是人工智能走入各行各业的一年，在你看来，它对医疗行业有哪些影响？
朱同玉：人工智能影响了医疗行业的方方面面，未来基本上对每个方面都会产生一些颠覆性的变革。
比如传统的药物研发是像李时珍尝百草一样试药，现在则可以根据基因位点细胞的作用机制，通过人工智能的方式确定用何种抗体来阻断，从过去的发现药物直接变成现在的设计和创造药物。在设计药物的过程中一般需要招募实验患者，这时也可以利用人工智能大数据来针对性地推广给合适的患者。不仅能显著提高实验效率，还能大幅压缩实验费用。
在结构生物学上，原先需要发现一个蛋白结构是非常难的，因为不能解析它，但现在用人工智能的手段可以非常迅速地破解蛋白结构。
问：人工智能带来最大的变化是什么？
朱同玉：我们每个人的知识面都是有限的，而人工智能拥有全方位的知识。人工智能引入后可以让我们不知道的或串联不起来的一些知识连接起来。比如罕见病的诊断，一些医生也很少遇到罕见病的病人，可能会想不起来或者没有认识到，而用人工智能可以大幅度地提升从诊断到治疗等各个方面的效率，能起到很大的促进作用。当然这个工作不能一蹴而就，因为他对最新知识和精准医学的理解还不够，存在局限，但可以肯定的是它一定会帮助医学快速进步，所以我们要有一定的耐心。
问：你认为在医学教育上应如何应对人工智能带来的变化？
朱同玉：现在社会发展的速度很快，更加迫切地需要复合型人才，传统的医学教育也需要引入最新的人工智能教育，因此我们正在打造一系列的人工智能学科，以适应不断变化的社会需求。
比如我们复旦大学建了智能医学研究院，开设了26门人工智能和医学相关的课程，让医学教育、研究、诊断和治疗都能用最新的技术来加持和推进，目前我也兼任了智能医学研究院的院长。不过我们培养学生不是让他们去创造工具，而是让他们学会如何使用工具，将其和医学结合起来。
就像现在经常讲的脑机接口，可以让偏瘫的患者重新运动，那能不能把它做成能够调节喜怒哀乐情绪的，让抑郁症的患者直接下载呢？当它能够下载意识时，未来的科学就会走到一个全新的阶段。
问：近期互联网上开始流传着人工智能将会取代医生的说法，你怎么看？
朱同玉：实际上这更加提醒我们不要凑热闹，要冷静地去思考。我认为，短期内人工智能不会替代医生，但它会成为医生的一个重要帮手。人工智能只是一个工具，只能提供一些辅助性的资料，帮助医生扩展知识面、拓宽视野，还不能够精准到对某一个病人的诊断和治疗，最后的判断还得医生来做。
问：你有用过DeepSeek吗？怎么评价？你对AI的态度是拥护、反对、中立？
朱同玉：我试过问人工智能中国有多少家做器官移植的医院，没有一个人工智能能够回答得出，它们对这些精准的东西还不知道，对现有的知识还不够清楚，也综合不起来，而这需要一个综合性的、非常精准的医学知识库。我对AI的态度是热烈地拥抱，因为我认为它会是我们最有力的助手。
问：作为复旦大学上海医学院副院长，你怎么评价DeepSeek在行政工作上的作用？
朱同玉：在行政工作上，DeepSeek确实是一个很好用的工具，会大幅度提高行政的效率，值得去发展和拥抱。
本文综合自：新闻坊、九派新闻
相关作者：李仕婧 杨惠聪 李杨 代梦颖
微信编辑：Wing
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