港大深圳医院成功应用Deepseek大模型提升医疗服务效率

在信息技术迅猛发展的今天，人工智能在医疗领域的应用正在逐步改变传统的医疗服务模式。近期，香港大学深圳医院（以下简称“港大深圳医院”）资讯科技部与多个科室共同努力，成功部署并应用了Deepseek系列大模型。这一创新举措不仅大幅提升了医疗服务效率，还显著改善了患者的就医体验。

随着粤港澳大湾区建设的不断推进，港大深圳医院吸引了越来越多的国际患者，为了提升对这一群体的服务水平，医院于2025年新年前顺利完成了Deepseek V3大模型的本地化部署，重点用于体检报告的中英文翻译。Deepseek V3模型基于深度学习技术，具备强大的自然语言处理能力，经过定制化训练，能够精准理解医学术语，并提供高质量的双语翻译。

“以前，人工翻译一份复杂的体检报告可能需要数小时，有时甚至更久。得益于Deepseek V3，现在只需几分钟时间，一份报告便能快速而准确地完成翻译。”一位参与测试的工作人员如是说。这项技术自上线以来，已经为数百名患者提供了服务，获得了良好的反馈。不论是外籍患者还是本地居民，都对这种方法的快速和便捷表示赞赏。该技术的使用不仅节省了人力成本，缩短了患者的等待时间，也进一步优化了整个就医体验。

随着Deepseek V3的成功应用，医院在行政管理层面上的智能化迈出了重要一步。进入新的年度，港大深圳医院引入了Deepseek R1大模型，进一步拓展了人工智能在临床领域的应用。人工智能与大数据实验室（AIBD Lab）执行主任陈培凯博士的团队成功在算力DeepBay上部署了该模型。自2月15日上线以来，Deepseek R1以其稳定的性能和卓越的推理能力，吸引了大量查询，日均处理量高达数千次。这款智能模型被广泛应用于病历分析、影像解读和个性化治疗方案的制定等各个方面，有效提升了医生的工作效率。

港大深圳医院一贯重视人工智能（AI）、大数据和机器人等新兴技术在医疗行业的应用。早在2023年4月，医院就成立了人工智能与大数据实验室，并构建了自有的算力DeepBay。该配备超过100 TFLOPS的CPU算力和6600 TFLOPS (FP16)的GPU算力，极大地满足了科研与临床的双重需求。医院还特设了约300平方米的AI实验区域，旨在为研究人员提供一个良好的工作环境，促进科研的开展。

在探索AI技术与医疗服务的结合方面，港大深圳医院计划与多所知名医疗及科研机构开展合作，未来将有望在问诊助手、术中导航、外骨骼、机器人及无人机等多项医疗场景中实现应用。

港大深圳医院的骨科医学中心主任杜启峻教授表示：“作为一名骨科医生，日常面临大量病例与影像资料的压力是常态。但有了Deepseek R1的协助，不仅信息检索变得迅速容易，重要落点的建议也增添了参考价值。这不仅提升了工作效率，也让我们更集中精力去关心患者的实际需求。”

尽管Deepseek系列大模型在提升服务效率上取得了显著成果，但港大深圳医院也深知必须谨慎对待LLM等技术在医疗领域引发的潜在风险。医院联合多家顶尖医疗机构提交了《使用大语言模型等人工智能工具开展医疗服务的规范》的地方标准建议书，倡导在临床部署中遵循开放、安全和透明等原则，以确保患者权益和数据安全。

展望未来，港大深圳医院将继续推动人工智能与机器人技术在导诊分诊、医学教育等领域的深入应用。医院还将加快医学工程实习基地建设，致力于培养既懂医学又懂工程的高端复合型人才，以精准对接先进技术与临床需求，进一步提升医疗服务质量。在满足跨境患者、国际患者及罕见病患者需求的同时，医院将致力于推动医疗服务的高质量发展。

从体检报告翻译到临床辅助决策，Deepseek系列大模型在港大深圳医院的实际应用展现了人工智能在医疗行业的巨大潜力。港大深圳医院院长张文智表示：“我们希望通过这些尝试，探索更多AI技术落地的可能性，从而为患者提供更优质、更人性化的医疗服务。”对于数据安全与隐私保护的重视贯穿始终，确保所有部署的大模型经过严格筛选和本地化改造，既符合国家法律法规，又保障了患者权益。

香港大学深圳医院在人工智能技术的应用探索中已走在了前列，不仅提升了医疗服务的效率，也为未来的智慧医疗发展打下了坚实基础。