三甲医院院长谈：DeepSeek遇上临床诊疗会碰撞出怎样的火花？

当国产大模型DeepSeek以复杂逻辑链推演能力强势破圈，医疗AI的角力场正从算力竞赛转向医学认知革命。人工智能将如何标定未来医疗的经纬？人机协同怎样重塑诊疗的底层逻辑？

近日，中山大学附属第六医院吴小剑院长、高峰副研究员在《DeepSeek遇上临床诊疗会碰撞出怎样的火花？》一文中，解构AI引发的临床认知革命——从循证决策链的智能缝合，到医者核心竞争力的迭代重生，揭示AI从辅助工具向决策伙伴的转变……为探索AI临床智慧潜能提供方向。

作者：

中山大学附属第六医院院长、结直肠外科主任医师吴小剑

中山大学附属第六医院、广东省胃肠病学研究所副研究员高峰

以下为原文：

一、从DeepSeek的出圈特质：看到医疗场景最需要的底层能力

国产大模型DeepSeek春节期间的爆火，源于公众对其两重能力的惊叹：多源信息的深度结构化与复杂逻辑链的连续推演。这种能力虽未直接指向医疗场景，却暗合医学实践中最本质的需求：

· 在医学研究层面：它能从海量文献中梳理冲突结论的演化路径，而非局限于简单摘要提取；

· 在临床决策层面：它能将碎片化病例特征与动态医疗证据链映射为可操作的诊断假设。这种能力的迁移逻辑清晰可见——若AI能解析代码漏洞或法律条款的潜在风险，那么对疾病诊疗逻辑的解构同样具备可行性。

二、AI赋能临床诊疗：开创更高效、更精准的诊疗模式

现代临床诊疗面临着信息爆炸和日益复杂的挑战。医学知识更新迭代迅速，临床医生需要快速掌握和应用最新的研究成果。同时，患者的医疗数据呈现多样化和碎片化的特点，如何高效整合和分析这些信息，从中获得有价值的线索，对临床决策至关重要。此外，面对复杂病例和多种诊疗选择，如何在有限的时间内进行周全的考量和最优方案的制定，也是临床实践中的普遍需求。

DeepSeek这类具备深度检索和逻辑推理能力AI的出现，为应对上述挑战带来了前所未有的机遇，有望在多个关键环节赋能临床诊疗，开创更高效、更精准的诊疗新模式：

1、革新证据检索模式，构建全面洞察

面对浩如烟海的医学文献，AI能够发挥其强大的信息处理能力，快速、全面地检索和梳理相关研究，构建特定疾病或诊疗问题的“证据拓扑图”。这种拓扑图能够清晰地呈现不同研究之间的关联和演进脉络，并智能识别和突出显示重要的前沿进展和共识盲区。AI的介入，能够帮助医生更迅速、更全面地掌握最新的医学证据，实现从传统经验决策向更高效、更科学的循证决策的跃升。

2、提升信息整合效率，实现多维融汇

在临床诊疗过程中，会产生大量来源多样的患者数据，如影像报告、病理信息、检验结果、用药记录等。AI技术能够高效整合并解析这些来自不同系统、不同模态的数据，进行深度关联分析。例如，AI能够同步分析影像特征的动态变化、生物标志物的波动趋势以及药物代谢参数等多维度数据，并生成直观的多维动态相关性视图，智能识别疾病诊疗的关键节点和多维度数据的潜在关联。AI的赋能，将帮助医生更高效地从海量数据中提取关键信息，实现对患者病情更全面、更深入的理解，获得超越传统模式的多维融汇的诊疗认知。

3、辅助决策推演，构建智能决策支持

在诊疗决策过程中，特别是在面对复杂病情和多种治疗方案时，需要医生进行多方面的权衡和考量。AI可以基于患者的个体化特征，构建虚拟的治疗路径树，模拟不同治疗方案的潜在走向，并以可视化的方式呈现关键指标的预测结果，例如生存获益、功能影响、费用支出等，并智能标定重要的决策节点。AI的辅助，将帮助医生更系统、更直观地评估不同诊疗方案的优劣，实现从经验判断向更智能、更精准的决策支持的进化。

三、医生的不可替代性迭代：从技术执行者到医学战略家

当AI将基础的信息处理和决策支持效率提升后，医生的角色和价值也必然随之进化。医生将不再仅仅是技术的执行者，而将更多地转向医学战略家的角色。

1. 成为“算法的校准者”：AI的分析和建议是基于数据和算法的，但医学实践中存在许多难以量化的人文因素。医生需要运用自身的专业知识和人文关怀，识别AI可能忽略的因素，例如，患者的文化背景、宗教信仰、价值观偏好等，对AI的建议进行校准和修正，确保最终的诊疗方案更加符合患者的个体需求和整体利益。

2. 转型“数据的解读者”：AI可以快速处理和分析海量数据，但数据的深度解读和临床意义挖掘，仍然需要医生的专业能力。当AI提示“无显著预后因子”时，这可能意味着AI在现有数据中未发现明显的预测指标，而非真正不存在影响预后的因素。医生需要结合临床经验和医学知识，从更深层次、更广阔的视角去解读数据，例如，医生可以从职业暴露史、家族聚集性等非结构化信息中，探索AI可能忽略的潜在关联，提炼新的临床假说。

3. 锚定“医学的终极裁判者”：AI可以为医生提供多种诊疗路径的参考，但最终的决策权仍然掌握在医生手中。医生需要综合考虑AI的建议、患者的病情、以及患者的生命价值观（例如，对生存质量与生存时长的偏好排序），与患者进行充分的沟通和协商，最终做出最符合患者意愿和医学伦理的决策。

迎接“人机协同”的未来

DeepSeek等AI技术的涌现，预示着医疗领域正在迎来一场深刻的变革。AI将不再仅仅是辅助工具，医生的核心竞争力正在经历结构性转变：从信息处理能力转向更高阶的临床判断与价值决策能力。未来医疗场景中，具备AI协同能力的医生将更高效地完成三个关键突破——在海量证据中把握诊疗趋势，在复杂数据中识别关键信号，在技术方案中融入人文关怀。这种“人机协同”模式最终指向医学的终极目标：在技术进步与人文关怀之间找到最佳平衡点。

（文/图：中山六院）

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