主要观点总结
DeepSeek作为国内原生的大模型，在医疗领域掀起热潮，影响全球科技巨头。本文总结了DeepSeek在医疗场景的实际部署和创新应用，分析了其技术优势和影响，并列举了多个应用场景和案例。
关键观点总结
关键观点1: DeepSeek的技术创新与优势
DeepSeek采用混合专家模型，大幅降低了大模型训练所需的算力要求。在软硬件协同优化上，其也极尽各种优化，降低了对计算、存储及通信等层面的硬件需求。其应用接口的定价也大幅下降，同时精准处理复杂的汉语词汇和语境，逻辑推导过程透明，并支持特定场景深度优化。
关键观点2: DeepSeek在医疗场景的应用实例
个人健康管理场景、医疗AI“智能体”、辅助诊断、病历书写等辅助医生的场景以及科研等领域都已经开始尝试使用DeepSeek。比如，方舟健客全面接入DeepSeek并完成本地部署，强大的数据分析能力可深度分析患者情况；健澜科技利用DeepSeek打造的临床决策系统可在短时间内完成风险评估和微小病灶检测。
关键观点3: DeepSeek的社会影响与期待
DeepSeek引发的新一轮大模型热潮还在继续，医疗健康赛道的“大厂”们都在积极拥抱DeepSeek。恒瑞医药更是全面使用DeepSeek应用，以提高工作效率和管理水平。预计未来大模型将在更多细分领域实现突破，推动医疗行业的智能化与普惠化发展。
正文
DeepSeek，毫无疑问是蛇年春节最为热门的话题之一。这个国内原生的大模型锋芒剑指OpenAI、谷歌等全球科技巨头，甚至凭一己之力影响了使得美股AI龙头普遍重挫——曾被认为AI生态中不可替代一环的NVIDIA股价甚至在1月27日当日暴跌17%，至1月31日，NVIDIA市值在一周内缩水4000亿美元。
由于DeepSeek锋芒过劲，甚至引发了来自国外封禁。以美国为首，多国和地区在短时间内出台对DeepSeek使用的限制政策。同时，DeepSeek持续受到了来自国外的网络攻击。对此，我国常驻联合国代表甚至在联合国总部举行的记者会上，明确表示了对DeepSeek的支持。
在国内，DeepSeek同样掀起滔天巨浪——华为、京东、百度、阿里云、360等科技巨头纷纷宣布接入DeepSeek。医疗赛道的巨头们紧随其后，包括方舟健客、医渡科技、鹰瞳Airdoc、万达信息等数字医疗领域的头部企业先后官宣接入DeepSeek，推动AI医疗加速落地。
经过近两年的探索，基于大模型的生成式AI已经在国内得到认可，在医疗场景实际部署落地。目前，DeepSeek的异军突起将会对国内医疗大模型的应用起到何种增益，已有哪些创新场景已进入规划甚至进入实际部署，动脉网根据公开信息进行了整理。
DeepSeek之所以得到高度关注，与其技术上的高度创新密切相关。
最为重要的是其在架构效率上的提升
，相比OpenAI的ChatGPT，DeepSeek采用混合专家模型，可将任务拆分给多个专用子模块处理，资源利用率更高，大幅降低了大模型训练所需的算力要求。
在软硬件协同优化上，算力资源相对有限的DeepSeek也极尽各种优化，大幅降低了对计算、存储及通信等层面的硬件需求，从而间接导致了NVIDIA、博通等AI硬件基础设施概念股暴跌。
正因为此，
DeepSeek的训练成本大幅降低
。根据公开资料，其训练仅需约550万美元，是性能近似ChatGPT训练成本的十分之一，且训练时间也缩短至55天。其应用接口的定价也得以大幅下降，每百万输入Token费用仅为ChatGPT的2-3%！
相比海外大模型，
DeepSeek训练数据以汉语为主，对复杂的汉语词汇和语境处理更为精准，使其文字输出更为流畅自然，符合汉语环境。同时，它的逻辑推导过程透明，并支持针对包括医疗在内特定场景的深度优化
。
在此基础上，
DeepSeek还采取完全开源的策略，将其大模型的代码和模型参数全部开放，极大降低了中小企业的AI部署门槛
。作为广大医疗垂类大模型的开发者之一，福鑫科创CEO吴笛认为DeepSeek的MIT协议非常友善：“它允许用户自由使用、复制、修改和分发软件，也鼓励企业在产品中采用和集成，鼓励合作和创新，我认为这将极大推动整个生态系统的发展。”
“除了成本上的优势，DeepSeek相对于其他常见开源模型提供了相对更好的推理能力和解决复杂问题的能力，并
对提示词工程的要求大大降低
。”
仅需简单的提示词，DeepSeek就输出了颇为专业的回答
吴笛进一步举例来说明了DeepSeek在提示词工程上的优势。在查询疾病的基础提示词时，常见模型往往需要输入非常工整的格式，如“请分析以下病例：65岁男性，高血压、糖尿病史，主诉胸痛伴呼吸困难2小时。需要：1. 列出可能诊断及依据 2. 建议必要的实验室检查 3. 给出紧急处理方案 4. 说明鉴别诊断要点”这样一段话。但在DeepSeek中，提示词则可以使用非常口语化的“65岁男性，高血压糖尿病多年，突然胸痛喘不过气两小时，现在应该怎么办？”即可。
“从这个例子中我们可以看出，DeepSeek能够从模糊主诉中提取关键临床特征，随后自主构建符合医疗规范的决策树，并在识别潜在风险后给出防御性医疗建议，最后将碎片化信息转化为结构化诊疗方案的能力。”他补充道。
“此外，它还提供了很好的强化学习RL思路，以及具有更优化的硬件利用效率。我相信DeepSeek将很快引发开源大模型的迭代，大家很快会见到医疗场景中生成式AI的能力明显上一个台阶。”
吴笛进一步认为，DeepSeek将会对大模型在医疗场景的应用产生深远的影响：“目前，大模型已经渗透到越来越多的医疗场景。
DeepSeek的高热度将更进一步让更多人认识到大模型的能力，对于推动大模型落地医疗应用场景帮助很大
。当然，从实际的应用层面，
DeepSeek的强大推理能力可以帮助医疗垂类模型的准确性和实用性，增强对复杂状况下疑难杂症的处理能力
。”
“尤其
它的出现和成功也验证了国内大模型也有能力匹敌全球顶尖大模型，将极大增加投资人、创业者和用户对国内大模型的信心，对于医疗垂类大模型显然也是巨大利好
。
”
尽管节后复工不到几天，但已有不少医疗场景已经尝试利用DeepSeek赋能。
第一个无疑是来自C端的个人健康管理场景和互联网医疗，也将是短期受DeepSeek热潮影响最大的场景之一。
对于没有医学专业知识的普通人而言，通过DeepSeek等大模型查询症状及处理方法无疑是大家最常见的应用场景。尤其春节期间甲流高发，相信也有不少“患者”通过DeepSeek进行了查询，并发现DeepSeek可以给出专业程度相当不错的答案。足以让C端用户了解到大模型的强大能力，进而使得大模型更容易在其他环节落地。
当然，专业调优的医疗垂类大模型具有更好的可靠性和针对性。以方舟健客“AI个人健康助手”为例，用户通过旗下手机应用程序调用背后的医疗大模型随时随地进行健康自诊，并针对多达50类体检报告进行数据解读，以浅显易懂的“个性化翻译”帮助用户了解自身状况，并能根据报告结果提供针对性的用药指导服务。
此次，方舟健客第一时间全面接入DeepSeek并完成本地部署，强大的数据分析能力还可对患者的话术表达进行深度分析，挖掘用户更深层次的健康管理需求。
第二，则是医疗AI“智能体”。吴笛表示，目前一些主要的应用场景都可以使用DeepSeek配合原有的医疗垂直模型进行增强，包括目前大模型落地最为广泛的用于诊前环节的AI导诊、AI预问诊。
“智能体”（即采用大模型技术的AI智能代理）在2024年也成为描述大模型领域最热的关键词之一。基于大模型的智能体能够模拟医生与患者进行比以往拟人度高得多的人机对话，根据患者的病情描述，为患者提供初步的预诊分诊，并智能推荐就诊科室和合适的医生。
响应较快的国内数字医疗企业已经开始接入DeepSeek，利用其能力赋能。比如，趣睡科技就引入了DeepSeek实现睡眠自测分析服务，帮助用户了解自己的睡眠状况，并提供个性化的睡眠改善建议。
方舟健客去年11月发布的“AI智能体解决方案”，除了拥有为C端用户打造的“AI个人健康助手”外，还涵盖了为医生群体打造的“AI学术互动助手”和“智能病历收集系统”，这三个创新研发的智能应用场景可以为业内提供一套覆盖用户、医生、行业的智能解决方案，也是当前大模型赋能医疗的典型。此次方舟健客全面接入DeepSeek，其深度、高效的推理能力将会进一步赋能方舟健客“AI智能体解决方案”。
“对于医生关注的AI生成式电子病历（门诊、住院）等等，DeepSeek也将会有很大的帮助，尤其对于病历质控以及复杂病例，由于DeepSeek的强大推理能力，我认为会有机会收到额外的收益。”吴笛进一步补充道。
对于医生来说，大模型赋能的意义十分重大。比如在辅助诊断环节，大模型不仅可以高效分析医学影像，给出辅助，也可以通过分析患者的病历和药物反应数据，为患者推荐最合适的药物和剂量，提升治疗效果。
对于医生来说，AI辅助电子病历书写及质控的呼声可能更高。它可以将医生从繁忙的病历书写中解放出来，将更多的时间用于患者的病情观察和临床诊断分析，方案制订，治疗效果分析和改进上。
事实上，这些辅助诊断在国外已经成为现实——一位匿名的医疗行业从业者便表示在近期访美时发现，斯坦福医院的诊所已在近期启动了AI辅助生成电子病历的应用。
第四，随着强推理大模型时代的逐渐来临，其将在越来越多疑难杂症的个性化诊疗和科研上发挥能力。
在此之前，已有患者尝试利用OpenAI最新的推理模型ChatGPT o3研究颅咽管瘤的治疗方法，并认为在很短时间内每月200美元（ChatGPT o3的订阅费用）产生的价值已经超过了15万美元（私人研究团队的费用）产生的价值。
此类利用大模型赋能科研的应用在国内已有体现，比如，方舟健客的“AI学术互动助手”不仅支持口语化输入，其检索结果还支持汉语与英语双语输出，进一步提高专业文献的检索速度和阅读效率，为医护人员节省超80%的检索时间。通过接入结合强推理能力和实时搜索的DeepSeek，相信该功能将助力医学科研效率实现飞跃。
在见识到大模型在科研中的强大赋能作用后，科研机构也在主动拥抱大模型。聚焦生物医学组学技术、免疫诊疗技术、先进成像及干预技术等领域的昌平实验室就开始招募熟悉大模型生物医学应用的人才，探索开源大模型对多组学数据（如基因组、转录组、蛋白组）的分析方法，以挖掘基因调控网络模式并推进疾病靶点发现。
当然，这些应用只是大模型在医疗应用的沧海一粟。大模型的应用范围之广令人叹为观止，甚至在医疗视频生产上，也有方舟健客引入大模型提升短视频脚本编写和内容审核效率的案例。
大模型已证明其在医疗领域有着广阔的应用前景，包括医疗服务、患者服务、运营管理、中医、药品供应、临床科研、公共卫生、智慧医保和健康管理等领域都可以发挥作用
。
比如，健澜科技就在其公众号中提到，基于DeepSeek-R1打造的临床决策系统可在30秒内完成危重患者的多维度风险评估，准确率较传统方法提升42%；亦能将微小病灶检出率提升至97.3%，所生成的诊断告不仅包含影像特征描述，还能自动生成鉴别诊断建议和治疗方案对比。在医院管理中其可使急诊滞留时间缩短28%，手术室利用率提升35%，每年节省运营成本超1200万元。在科研层面则可在72小时内完成传统需要6个月完成的药物真实疗效数据分析。
这也就不难理解，为何
医疗健康赛道的“大厂”们都在积极拥抱DeepSeek
了。
这其中，国内医药“一哥”恒瑞更是大胆“All-In”。根据媒体报道，恒瑞在节后上班第一天即发布红头文件，要求公司、分公司及子公司全面使用DeepSeek应用，进一步提高工作效率和管理水平。据报道，文件要求其内部各部门根据业务特点，通过DeepSeek优化业务流程、提升工作效率及降低运营成本的目标。
几乎每过一天，这个名单都会加上一长串耳熟能详的名号。DeepSeek引发的新一轮大模型热潮还在继续。
DeepSeek只是新一轮大模型热潮的起点，相信很快其他大模型企业也将会迅速跟进迭代。目前，大模型在医疗领域的应用已经涵盖了从诊断、治疗到健康管理的全链条，展现了其在医疗全产业的技术优势。未来，随着技术的进一步成熟，大模型有望在更多细分领域实现突破，推动医疗行业的智能化与普惠化发展。
动脉网也将持续保持关注，也欢迎广大行业人士提供新闻线索。
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李楠，CHIMA：《面对DeepSeek大潮，CIO如何争得话语权》
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趣睡科技：《文末有礼 | 趣睡科技携手DeepSeek：AI赋能睡眠，开拓创新应用场景》
李建忠研思：《DeepSeek关键技术创新及对AI生态的影响》
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*封面图片来源：123rf
