近日，南方医科大学第五附属医院布局运用DeepSeek。目前，试点科室已完成DeepSeek-R1大模型与自主研发的“临床实验室智慧管理系统”的深度整合，院方表示，这标志着医院正式迈入“智能化实验室”建设的新阶段。

AI赋能提升检验诊断的智能化水平

南医五院已在检验科、病理科先行试点应用DeepSeek系统，旨在借助其智能算法，快速且精准地分析海量数据，辅助医生更高效地识别疾病特征、判断病情。

南医五院检验医学科主任孙武平介绍，DeepSeek大模型凭借其深度学习与推理能力，能够实时分析和处理大量的医学数据，为检验医学科医务人员提供强有力的辅助支持。

无论是血液、尿液，还是基因检测，DeepSeek都能够高效筛选和分析数据，广泛应用于检验结果与疾病谱关联、病情进展与治疗反应预测、质控数据监测分析、个性化医疗决策支持以及异常检测与早期预警等方面，极大提升了检验诊断的智能化水平。

检验医学科还将DeepSeek大模型与科室自研平台“临床实验室智慧管理系统”对接，实验室在智能化管理方面取得了显著进展。孙武平表示，这一整合优化了实验室流程，提升了人员管理效率，还为风险评估与决策支持等场景提供创新解决方案，进一步增强了实验室的管理能力。

下一步，检验科将继续挖掘人工智能在医疗领域的潜力，探索更多创新应用。将加强AI技术与机器人技术的融合，推动全院智能化升级，提升医学检验服务水平，为患者提供更精准、便捷的就医体验。

病理科依托DeepSeek构建结构化病例库

南医五院病理科也已完成DeepSeek本地化部署，初步具备AI技术应用条件。病理科主任索文昊表示，通过人工智能系统构建智能辅助诊断体系，打造病理大数据中心，依托DeepSeek构建结构化病例库，实现病理图像、临床信息、随访数据的智能关联与检索。

索文昊介绍，病理科整合海量书籍、文献、音视频资料等，构建病理知识库，不仅用于病理诊断，还作为住院医师培训的重要工具；

通过DeepSeek的知识管理功能生成结构化培训课件，内容按照最新病理诊断指南设计，并标注推荐等级及参考文献；

利用DeepSeek对比分析医生诊断差异，辅助质控管理，实现全流程质控优化，诊断一致性监测；

此外，结合RFID物料管理技术，自动识别试剂信息，实时监控库存、有效期和使用情况，实现试剂和设备的智能化管理；在科研模型开发方面，基于本地数据训练专属AI模型，弥补相关技术缺口。

索文昊称，通过深度整合DeepSeek技术，科室力争提升诊断效率20%～30%，将质控标准化覆盖率提升至90%以上，为未来开展分子病理检测积累数据基础，提高科室设备和试剂管理效率，降低管理成本，实现从传统管理模式向智能化、高效化、精准化的全面转型。

医院已成立“人工智能开发运营领导小组”

南医五院副院长徐晓武表示，医院通过将DeepSeek本地化部署，实现了医疗数据的高效整合与智能分析，显著提升了诊疗效率和服务质量。该系统不仅能够辅助医务人员进行疾病诊断、治疗方案制定，还能通过实时监测患者数据，提供个性化的健康管理建议。

徐晓武说：“DeepSeek的引入是医院推进智慧医院建设的重要举措，当前医院已成立‘人工智能开发运营领导小组’，全面布置开展此项工作，通过AI技术的深度应用，我们希望能够为患者提供更精准、更高效的医疗服务，同时也为医护人员减轻工作负担，提升整体医疗水平。”

所有医疗数据均在院内服务器进行处理

在医疗数据隐私和安全备受关注的当下，南医五院试点DeepSeek工作时，将大模型部署在医院内部服务器上，有效避免了数据在云端传输过程中可能面临的安全风险。

医院信息科主任乐炯说：“所有医疗数据均在院内服务器进行处理，避免了数据外泄的风险，符合国家医疗信息安全的相关规定，充分保障了患者隐私和数据安全。”

医院党委书记李绍波表示，南医五院此次布局DeepSeek本地应用，不仅推动了AI技术在医疗领域的落地，也为其他医疗机构提供了宝贵的实践经验。医院将继续深化探索更多AI应用场景，为患者提供更优质的医疗服务，助力健康中国建设。

采写：南都记者 李文 通讯员 南五萱

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南方都市报记者