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山东省肿瘤医院

当前，DeepSeek大模型凭借强大的自然语言理解、推理能力及多模态处理性能，正逐步成为医疗行业智能化转型的核心驱动力。在国家大力推动”数据要素“及“人工智能+医疗”深度融合的宏观背景下，山东省肿瘤医院结合“质量提升年”发展主题，积极探索医疗AI助力医院高质量创新发展路径，依托国产算力平台实现DeepSeek-R1 671B的本地化部署，推动AI技术在智慧服务、肿瘤规范化诊疗、肿瘤质控、智慧MDT等方面落地。

CDS REPORT  ｜PART 1  患者全流程AI辅助打造“有温度”的智慧服务

在线上线下一体化的基础上，通过DeepSeek-R1大模型深入融合医院本地化知识库，建设24小时在线的“AI就医助手”，可咨询就诊流程、检查注意事项、住院流程等常见问题，快速获取精准、个性化的医疗信息。就诊过程中，患者可以使用AI助手进行预约挂号、报告及费用查询等操作，无需人工介入，即可完成一系列繁琐流程。

CDS REPORT  ｜PART 2 大模型驱动肿瘤规范化诊疗构建医疗安全新防线

合理、客观地分析病情，是临床医生制定个性化诊疗方案的基础，该过程需要医生查阅患者既往信息，常常需要耗费大量诊疗时间。因此，我院将DeepSeek-R1大模型应用于患者病情的智能分析，能够辅助医生鉴别诊断，根据全部或部分病历文本进行精准病情分析并给出治疗方案，以此提升临床诊断准确性，并对危急重症和疑难杂症进行快速筛查。

为了提升大模型对医学逻辑、诊疗路径等逻辑的理解能力，在其训练过程中纳入了大量医学文献、诊疗指南、专家共识等，并通过检索增强生成技术（RAG）强化学习消化。该过程使大模型具备了较强的医学理解能力，避免了人工常出现的信息遗漏问题，可以在几秒内完成患者信息的收集、分析并制定诊疗计划供临床一线辅助决策。

CDS REPORT  ｜PART 3 AI肿瘤质控筑牢医疗质量生命线

《国家三级公立医院绩效考核操作手册（2024版）》首次纳入了肿瘤专业医疗质量控制指标内容，对肿瘤诊疗过程质量提出了更高要求。因此，医院充分利用临床辅助决策系统（CDSS），深入临床诊疗业务场景，在大模型技术的加持下，实时处理“多源异构”医疗数据，实现提醒医生临床分期、病理学诊断、淋巴结清扫等行为的合理执行，以及分期规范、手术记录等病历的规范书写，并为医生提供符合要求的诊断、治疗建议和病历文本。并通过事中提醒、关键环节卡控等方式，辅助完成肿瘤质控，符合国考要求。

CDS REPORT  ｜PART 4  创新MDT智能化管理新模式激活多学科协作新范式

针对我院免费会议MDT的管理需求，建设了全流程MDT管理系统，覆盖MDT的申请、审核、分发、安排、讨论、记录、评价、回溯等全环节，实现规范化流程管理。同时，借助大模型强大的推理及分析能力，可一键调阅患者的电子病历、医学影像、检验报告等多模态数据，为MDT提供高效便捷的支撑。我院将不断开拓大模型应用场景，积极探索大模型在合理用药、医保DRG分析等方面的应用，加快智慧化转型进程，不断为医院高质量发展注入新动力。