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天津医科大学第二医院

天津医科大学第二医院急诊医学科是国家临床重点专科，作为医院处理病情最复杂、患者状况最危急的科室之一，其诊疗特性要求医生必须具备高度专业素养和丰富的临床经验。为了辅助急诊医生能够在第一时间做出正确的医疗判断，天津医科大学第二医院将先进的大模型DeepSeek（以下简称DS）应用于鉴别诊断等诊疗工作，确保医疗服务水平和患者安全。同时，医院采取了本地化部署方案，在物理层面为患者隐私安全和DS推理效率做了有力保障，并成功拓展了病情分析、检查检验推荐、病历生成等多个医疗人工智能场景，全面提升诊疗服务质量。

01 DeepSeek赋能急诊大模型升级

急诊患者病情多样且复杂，需要医生在短时间内做出准确的诊断和治疗决策。然而，由于急诊患者数量多、病情变化快，传统诊疗模式中，医生需在短时间内完成海量数据整合、鉴别诊断和处置决策，该过程中医生常常面临巨大的压力和挑战，极易因信息过载导致判断偏差‌。

医院此前应用了基于自然语言处理、深度学习等人工智能技术（AI）的临床决策支持系统（CDSS），并基于院内高质量急诊病历数据和文献对Qwen基座模型进行微调训练，实现了医院急诊医疗大模型并组织急诊医学专家进行临床评测。Deepseek大模型出现后，技术团队及时跟进，进一步实现自建医疗大模型和DS大模型的多模型部署结构以满足不同应用场景。

患者入院后，DS能够自动抓取患者诊疗信息，并依靠强大的语义理解能力，实时、精准地分析患者病情，在医生进行鉴别诊断时迅速给出多个符合专业和诊疗逻辑的诊断建议，辅助医生迅速做出判断。

同时，DS还能够实时推荐检查检验项目和治疗方案，进一步优化医生的检查检验流程，辅助医生制定个性化、精准化治疗方案。此外，大模型能够实时监控医嘱等文本信息，辅助医生识别医嘱中的潜在风险，为患者的生命健康保驾护航。该过程能够同步生成DS思考过程，为医生判断信息来源、方案思路等信息的准确性，或辅助医生理解生成方案前后逻辑提供依据。

DS与CDSS的有机结合，不仅帮助医生节省了大量查阅资料和分析数据的时间，还能够减少因经验不足或信息不全导致的误诊和漏诊，提高急诊诊疗的准确性和效率，为医疗行为的规范化提供了有力支撑。

02 拓展更多功能 全面辅助医疗决策

诊断、检查、检验、治疗等环节是诊疗工作的关键内容，但医疗工作远不止于此。为全面提升医疗质量，医院将DS覆盖至患者诊疗全流程和全院各科室，拓展了病情分析、病历生成等更多医疗场景。

智能病情分析：该功能能够自动识别病历中的关键信息，结合医学知识和临床经验，对病情进行深入分析，为医生提供更加全面、准确的病情评估，有助于医生制定更加科学、合理的治疗方案。同时，智能病情分析还能够实时监测病情变化，及时提醒医生调整治疗方案，确保患者得到及时、有效地治疗。

病历生成：DS能够根据患者信息，生成一份高质量的标准病历文本，供医生参考使用。规避了病历书写耗时长、遗漏个别信息等病历书写常见问题。

03 多方共建 实现快速落地应用

天津医科大学第二医院携手惠每科技、天津联通、华为达成基于国产化算力+ DeepSeek 模型合作，提供国产化算力服务，并完成DeepSeek大模型系统的深度应用部署。该项目标志着国产化 AI 基础设施在急诊医疗领域的创新突破，为智慧医院建设提供自主可控的技术范本。 

在前期部署CDSS的基础上，此次DS从实施到上线应用仅耗时5天。项目的快速落地得益于医院网络信息中心与急诊医学科之间的高效沟通和紧密协作，在多个关键环节实现了无缝衔接。

为保障DS在院内的稳定使用，医院选择了华为昇腾一体机，实现从硬件到系统的全链路安全可控。本地化部署方案则从物理层面为患者隐私安全和DS推理效率做了有力保障。

下一步，医院将继续发挥DS大模型的技术优势，不断开拓创新应用场景，探索高安全级别私有化云算力解决方案，持续推动智慧医院建设，赋能医院高质量发展。