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2025-02-25 19:06
近日，記者從香港大學深圳醫院（港大深圳醫院）了解到，該醫院資訊科技部聯合多個科室部署并應用了DeepSeek系列大模型，分別用于體檢報告翻譯、臨床報告審閱及醫療問答等場景，并取得顯著成效。
實現智能化中英文翻譯
隨著粵港澳大灣區建設的不斷推進，越來越多的國際患者選擇到港大深圳醫院就診。為了更好地服務這一群體，醫院資訊科技部與健康管理科在2025年新年前完成了本地化部署DeepSeek-V3大模型，以實現體檢報告的高效中英文翻譯。
據項目負責人介紹，DeepSeek-V3具備強大的自然語言處理能力，通過對其進行定制化訓練，該模型能夠精準理解醫學術語，并根據上下文語境提供高質量的雙語翻譯服務。
“以往人工翻譯一份復雜的體檢報告需要數小時甚至更長時間，而現在借助DeepSeek-V3，僅需幾分鐘即可完成，且準確率極高。”一位參與測試的工作人員表示。
自上線以來，這項功能已服務于數百名患者，并獲得好評。它不僅節省了人力成本，還大幅縮短了患者的等待時間，進一步提升了就醫體驗。
臨床輔助決策AI賦能醫生工作流
DeepSeek-V3的應用，是港大深圳醫院在行政管理層面邁出了智能化的一步，DeepSeek-R1的引入，則將人工智能的應用推向了更為關鍵的臨床領域。
港大深圳醫院人工智能與大數據實驗室（AIBD Lab）執行主任陳培凱團隊在算力平臺DeepBay上部署了DeepSeek-R1大模型，在新年開工測試成功后，于2月15日上線。上線以來，大模型運行穩定，日均查詢量達數千次。在實際操作中，R1被用來協助醫生進行病歷分析、影像解讀以及個性化治療方案制定等工作。
第一批體驗使用者、港大深圳醫院國際醫療部（IMC）的魯剛顧問醫生表示，IMC每天處理大量中英文病歷，通過本地部署DeepSeek智能預翻譯，再由專家校正，既高效、規范，又能確保數據安全。
骨科醫學中心主任杜啟峻教授表示：“作為一名骨科醫生，每天都要面對大量的病例資料和影像數據，有時難免會感到壓力山大。但自從有了R1的幫助，我們可以更快地獲取相關信息，還能得到一些極具參考價值的建議。這不僅提高了工作效率，也讓我們有更多精力專注于患者溝通和服務。”
倡議建立AI醫療服務規范
此外，鑒于LLM等技術在醫療領域的未知風險，港大深圳醫院作為牽頭單位，聯合北京協和醫院、深圳市衛生健康發展研究和數據管理中心、北京大學深圳醫院、中山大學附屬第八醫院、國家高性能醫療器械創新中心等頭部醫療、技術單位，近日向主管部門遞交了《使用大語言模型等人工智能工具開展醫療服務的規范》的地方標準建議書，提倡基于開放、安全、“白盒”等原則的臨床部署標準。
據了解，下一步醫院將全面推進AI和機器人技術在導診分診、檢驗檢查、醫學教育培訓等方面的應用與研究。同時，醫院將加快醫學工程實習基地建設，培養具備醫學與工程復合背景的人才，促進先進技術與臨床需求的精準對接，推動智能鏈條上的醫、研、產協調發展，以更好滿足跨境患者、國際患者、罕見病患者需求，提升服務質量及區域投射能力。
探索更多AI技術落地可能性
一直以來，港大深圳醫院高度重視人工智能（AI）、大數據、機器人等新興技術在醫療衛生領域的應用。2023年4月，該院成立人工智能與大數據實驗室（AIBD Lab），并投產自建算力平臺，定名DeepBay（深圳灣）。醫院在建二期特設300平方米AI實驗區域，可容納40位研究人員開展科研，將邀請北京、深圳、香港科研團隊入駐。近日，港大深圳醫院和光明實驗室也初步達成意向，擬聯合開展問診Agent、術中導航、外骨骼、機器人及無人機在各醫療場景的研究及應用。
從體檢報告翻譯到臨床輔助決策，DeepSeek系列大模型在港大深圳醫院的應用充分展現了人工智能在醫療行業的巨大潛力。港大深圳醫院院長張文智表示，希望通過這些嘗試，探索更多AI技術落地的可能性，從而為患者提供更優質、更人性化的醫療服務。
據了解，基于數據安全與隱私保護，港大深圳醫院所有部署的大模型均經過嚴格篩選和本地化改造，確保符合國家法律法規要求。同時，醫院還建立了完善的監督機制，定期評估系統運行情況，以保障患者權益不受侵害。
未來，香港大學深圳醫院除了進一步完善現有AI應用場景外，還將拓展至遠程診療、健康管理等多個方向，打造智慧醫療的新標桿。
