关于DeepSeek，医院管理者真正关注什么？
DeepSeek如何真正助力医院发展？核心在于“落地”，即如何将技术转化为实际应用。本文来自微信公众号：医学界智库，作者：郭俊，题图来自：《周一清晨》盘点春节期间的热门话题，DeepSeek首当其冲。据报道，这一开源大模型已“进驻”部分医疗机构。2月10日，昆山市第一人民医院宣布，DeepSeek已正式落地昆山市第一人民医院-昆山生物医学大数据创新应用实验室，并完成本地化部署。深圳大学附属华南医院也通过本地化部署国产人工智能大模型DeepSeek-R1，正式开启了“AI医院”建设新篇章，医院表示，将探索其在医学知识库、智能问答、临床辅助诊断、健康宣教等方面的应用。医院管理者希望DeepSeek帮助医院做些什么？近日，一位徐州三甲医院管理者对笔者表示，“我更关心其是否能够解决医院的业绩和运营困境。本以为今年医疗需求会逐步释放，但市场仍不理想。如果DeepSeek能帮助医院解决深层需求，给医疗服务带来创新革命，医院自然愿意拥抱这样的变革。”AI大模型的核心价值在于提升效率，但即便是全球领先的AI模型DeepSeek，要真正解决医疗问题，仍需经历漫长的落地实践过程。用发展的眼光看，AI未来会在医疗行业发挥更大作用，比如优化业务流程、提升医疗服务质量等。不过，现阶段，医疗大模型仍无法独立解决医疗服务的痛点，例如如何优化医院运营模式、调整服务流程等。无论是传统互联网还是AI，更多是让人们获取医疗知识（事实上，不止医疗知识，而是任何知识）变得更加便捷，而DeepSeek将这种便利性推到了极致。不过，医疗决策仍然需要基于更全面的依据，医院不会简单地依照DeepSeek的“指导”进行调整。AI技术具有巨大潜力，但对比其他行业，其在医院的实际落地情况远未达到行业预期。AI大模型提供的工具，需要能够在医院价值的不同维度，满足医院实际应用的不同需求，帮助其实现业务的转型升级和创新发展，而且还要真正“好用”。长期来看，AI在医疗健康领域的关键在于深度挖掘并满足医院业务的细分场景，让AI赋能医疗必须足够实用，能够渗透到医院日常运营中。应该看到的是，由于投入成本高、技术挑战大，管理者的热情已不如从前，AI在医疗领域的落地进程也相对缓慢。大模型只是起点，把技术落地到业务场景，创造实用高效价值才是最终目标。去年11月，国家卫健委等部门联合发布了《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》，共明确了84个人工智能应用场景。上海发布的医学AI三年工作方案，也明确医学人工智能发展的重点场景。目前，AI在医疗领域的应用仍在不断拓展，例如诊前环节的AI导诊、AI预问诊，医生关注的AI生成式电子病历等。而在影像、检验等领域，AI技术已经取得突破性进展。据公开报道，AI影像识别技术在肿瘤、心血管疾病等疾病的早期筛查上已达到90%以上的准确率，自然语言处理技术也在帮助医生解析海量医疗文献和病历数据，提升诊断效率。生成式AI还能生成高质量医疗影像，为医生提供更直观的病变展示，并通过智能解释帮助医生制定更有效的治疗方案。这些技术的应用着实提升了医生的工作效率，但仍然无法完全替代人工诊疗。当前，医疗信息智能化的平均落地率虽已达到80%，但对于复杂问题的解决率仅约65%。从临床运用来看，DeepSeek的推理能力可能提升诊疗的准确性和效率，但要真正用于疑难杂症的处理仍为时尚早，AI技术仍需要更精准的场景匹配和更强的技术结合能力。此外，AI在医院落地仍面临诸多现实挑战。首先，许多医院的信息化和数字化建设尚未完成，直接迈向智能化面临巨大挑战。目前，大多数医院只能实现局部、单点的AI试点，而非全院范围的智能化应用。其次，数据标准化问题仍是重大难题。数据缺乏统一标准，可能面临监管挑战，指标口径的不统一会降低数据的可信度，数据管理机制的不足则影响了业务响应速度。所有这些问题都可能导致医院难以充分利用AI，进而影响其落地应用。尽管AI技术正在推动医疗行业向智能化发展，但需求波动和市场不确定性仍然是主要挑战。DeepSeek等大模型目前能解决的并非医院生存的关键性诉求，医院更关注的是信息化建设能否带来实际业务增长，AI是否真的能帮助其降低成本、优化运营。从实际应用角度来看，AI在医疗行业的未来，关键在于如何将技术落地到业务场景，创造真正的实用价值。医院在拥抱AI的同时，仍需保持理性，寻找最适合自身发展的解决方案。本文来自微信公众号：医学界智库，作者：郭俊（主任医师，资深医院运营管理职业院长。“院长说运营”智库运营策略团队创始人）
DeepSeek如何真正助力医院发展？核心在于“落地”，即如何将技术转化为实际应用。本文来自微信公众号：医学界智库，作者：郭俊，题图来自：《周一清晨》
盘点春节期间的热门话题，DeepSeek首当其冲。据报道，这一开源大模型已“进驻”部分医疗机构。
2月10日，昆山市第一人民医院宣布，DeepSeek已正式落地昆山市第一人民医院-昆山生物医学大数据创新应用实验室，并完成本地化部署。深圳大学附属华南医院也通过本地化部署国产人工智能大模型DeepSeek-R1，正式开启了“AI医院”建设新篇章，医院表示，将探索其在医学知识库、智能问答、临床辅助诊断、健康宣教等方面的应用。
医院管理者希望DeepSeek帮助医院做些什么？
近日，一位徐州三甲医院管理者对笔者表示，“我更关心其是否能够解决医院的业绩和运营困境。本以为今年医疗需求会逐步释放，但市场仍不理想。如果DeepSeek能帮助医院解决深层需求，给医疗服务带来创新革命，医院自然愿意拥抱这样的变革。”
AI大模型的核心价值在于提升效率，但即便是全球领先的AI模型DeepSeek，要真正解决医疗问题，仍需经历漫长的落地实践过程。
用发展的眼光看，AI未来会在医疗行业发挥更大作用，比如优化业务流程、提升医疗服务质量等。不过，现阶段，医疗大模型仍无法独立解决医疗服务的痛点，例如如何优化医院运营模式、调整服务流程等。
无论是传统互联网还是AI，更多是让人们获取医疗知识（事实上，不止医疗知识，而是任何知识）变得更加便捷，而DeepSeek将这种便利性推到了极致。不过，医疗决策仍然需要基于更全面的依据，医院不会简单地依照DeepSeek的“指导”进行调整。
AI技术具有巨大潜力，但对比其他行业，其在医院的实际落地情况远未达到行业预期。AI大模型提供的工具，需要能够在医院价值的不同维度，满足医院实际应用的不同需求，帮助其实现业务的转型升级和创新发展，而且还要真正“好用”。
长期来看，AI在医疗健康领域的关键在于深度挖掘并满足医院业务的细分场景，让AI赋能医疗必须足够实用，能够渗透到医院日常运营中。应该看到的是，由于投入成本高、技术挑战大，管理者的热情已不如从前，AI在医疗领域的落地进程也相对缓慢。
大模型只是起点，把技术落地到业务场景，创造实用高效价值才是最终目标。去年11月，国家卫健委等部门联合发布了《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》，共明确了84个人工智能应用场景。上海发布的医学AI三年工作方案，也明确医学人工智能发展的重点场景。
目前，AI在医疗领域的应用仍在不断拓展，例如诊前环节的AI导诊、AI预问诊，医生关注的AI生成式电子病历等。而在影像、检验等领域，AI技术已经取得突破性进展。
据公开报道，AI影像识别技术在肿瘤、心血管疾病等疾病的早期筛查上已达到90%以上的准确率，自然语言处理技术也在帮助医生解析海量医疗文献和病历数据，提升诊断效率。生成式AI还能生成高质量医疗影像，为医生提供更直观的病变展示，并通过智能解释帮助医生制定更有效的治疗方案。
这些技术的应用着实提升了医生的工作效率，但仍然无法完全替代人工诊疗。当前，医疗信息智能化的平均落地率虽已达到80%，但对于复杂问题的解决率仅约65%。从临床运用来看，DeepSeek的推理能力可能提升诊疗的准确性和效率，但要真正用于疑难杂症的处理仍为时尚早，AI技术仍需要更精准的场景匹配和更强的技术结合能力。
此外，AI在医院落地仍面临诸多现实挑战。
首先，许多医院的信息化和数字化建设尚未完成，直接迈向智能化面临巨大挑战。目前，大多数医院只能实现局部、单点的AI试点，而非全院范围的智能化应用。
其次，数据标准化问题仍是重大难题。数据缺乏统一标准，可能面临监管挑战，指标口径的不统一会降低数据的可信度，数据管理机制的不足则影响了业务响应速度。所有这些问题都可能导致医院难以充分利用AI，进而影响其落地应用。
尽管AI技术正在推动医疗行业向智能化发展，但需求波动和市场不确定性仍然是主要挑战。DeepSeek等大模型目前能解决的并非医院生存的关键性诉求，医院更关注的是信息化建设能否带来实际业务增长，AI是否真的能帮助其降低成本、优化运营。
从实际应用角度来看，AI在医疗行业的未来，关键在于如何将技术落地到业务场景，创造真正的实用价值。医院在拥抱AI的同时，仍需保持理性，寻找最适合自身发展的解决方案。
本文来自微信公众号：医学界智库，作者：郭俊（主任医师，资深医院运营管理职业院长。“院长说运营”智库运营策略团队创始人）
