2025 年 1 月 10 日，国内自主研发大模型 Deepseek 发布。它擅长中文处理，开源开放，推理能力强大，可为企业级用户提供定制化服务，尤其在医疗垂直领域，针对特定需求深度优化，提供专业服务。目前，各大医院已积极部署并尝试应用 Deepseek，其在医疗领域的应用场景广泛。聚粤医疗与合作医院积极开展Deepseek在医疗科研领域应用的探索，不断挖掘Deepseek在医学科研领域的价值。

2024年，医院与聚粤医疗携手，成功构建全院科研一体化平台与专病库，实现了科研数据的标准化整合与高效管理。2025年，医院再添科技新翼——聚粤医疗为医院完成DeepSeek大模型的本地化部署！这一里程碑式的举措，标志着医院正式迈入“AI+医疗科研”的智能化时代。通过深度融合DeepSeek的先进能力，医院将在数据治理、科研课题设计、临床决策支持等领域实现跨越式发展。  

一、DeepSeek如何赋能科研一体化平台？  

1. 数据治理：从“碎片化”到“精准化”  

DeepSeek通过自然语言处理（NLP）技术，对海量医疗数据进行智能清洗、分类与标注，解决传统科研中数据分散、格式不一的问题。例如，电子病历、影像报告、实验室数据等均可被结构化处理，形成高质量科研数据库，为后续分析奠定基础。

2. 数据挖掘：发现隐藏的科研价值  

基于DeepSeek的机器学习算法，医院可快速构建疾病预测模型。例如，分析透析患者的心血管事件风险，或通过影像识别技术自动检测动静脉内瘘狭窄，大幅提升研究效率。此外，专病库中的历史数据可通过AI生成多维分析报告，辅助科研人员发现潜在关联规律。  

3. 课题设计：从“经验驱动”到“AI驱动”  

DeepSeek提供智能化科研框架支持：  

算法推荐：根据研究目标（如预测、分类）自动匹配最优算法（如随机森林、CNN）；

 模型优化：通过强化学习动态调整参数，提升模型准确性与泛化能力；  

二、真实场景：DeepSeek的科研实践案例  

1. 临床路径优化  

以胸外科无管化手术为例，DeepSeek可分析临床一体化平台中历史手术数据，结合最新文献生成个性化临床路径建议，减少并发症并提升患者康复效率。  

2. 疾病风险预测  

通过整合患者体检数据与遗传信息，DeepSeek可构建结核病感染风险预测模型，助力早期干预与公共卫生策略优化。  

3. 跨模态研究支持  

DeepSeek的视觉-语言融合模型支持影像与文本联合分析。例如，自动解析病理切片图像并关联病历文本，为肿瘤研究提供多维度证据链。  

三、未来展望：AI如何重塑医疗科研生态？  

1. 智能协作平台  

未来，DeepSeek将与医院临床科研一体化平台深度整融合，实现从数据治理、数据挖掘到课题生成的全流程自动化。  

2. 个性化科研助手  

基于医生研究方向，DeepSeek可定制文献推荐、实验设计提醒等功能，成为科研人员的“24小时智能搭档”。  

3. 开放生态共建  

医院计划联合高校与企业，构建医疗AI开放创新联盟，推动DeepSeek在更多场景落地（如药物研发、流行病预测），打造粤港澳大湾区智慧医疗标杆。  

通过DeepSeek大模型的本地化部署，不仅实现了科研数据的深度挖掘与高效利用，更开启了医疗研究与人工智能融合的新范式。未来，医院将持续探索AI技术在临床与科研中的无限可能，以科技之力守护人民健康！