青大附院辛海燕：DeepSeek落地应用的实践及体会

来源：HIT专家网      作者：龚晨

2025年2月，青岛大学附属医院（以下简称青大附院）成功完成DeepSeek大模型本地化部署，并与HIS、电子病历系统实现高度集成，备受业界同仁关注。3月15日，在2025IHE大会上，青大附院信息中心主任辛海燕通过“有图有真相”的方式，分享了医院本地化部署DeepSeek的落地过程与应用心得。

“在医院周会上，我就是用这个课件，向全院领导和中层汇报DeepSeek的应用场景。通过有图有实例的方式，让领导们看到了DeepSeek在我院如何落地。”

辛海燕认为，在“DeepSeek热”的浪潮中，医院信息部门需要围绕大模型的能力边界，如大模型究竟能做什么、不能做什么、能做到什么程度等问题，与全院各部门展开充分沟通与交流，凝聚广泛共识，引导形成合理预期，才能有助于大模型在医院的顺利应用与持续发展。

大模型病历生成的场景

目前，青大附院主要在三个场景中引入DeepSeek，分别是：（1）临床智能助手Copilot，主要聚焦“住院病历内涵质控”与“住院病历生成”两个功能，集成在医生工作站界面，为所有科室开放权限。（2）智能管理助手“青医爱问”，入口设在医院OA首页，目前设计了两个场景，一是“医院制度查询”，二是“运营数据分析”。（3）临床知识库CDSS接入。

针对最受关注的“住院病历生成”，辛海燕提到：“我们发现，DeepSeek能做的病历生成，和临床想象中的病历生成有较大差距。”临床医生以为，病历生成是一键完成入院记录、病程及各种病历文书，实际没有那么简单。

基于大模型的“住院病历生成”，需要根据事先配置好提示语脚本，对接病历相关数据，通过大模型，生成相关病历文本；经医生审核后，添加到病历文书中。

在关于“是否将DeepSeek生成的病历文书内容，自动导入电子病历中”的讨论中，有人建议不用医生干预，直接插入病历中。辛海燕不认同这样的做法：“医生必须对大模型生成的内容进行鉴别判断，确定没有错误与疏漏后再引用。”

各司其职：“谁家的孩子谁抱走”

关于DeepSeek应用的后期运维，辛海燕提出，DeepSeek的落地应用，绝非信息部门凭借一己之力就能达成，而是需要多部门协同合作。对此，青大附院秉持“谁家的孩子谁抱走”的原则，强调各部门各司其职，共同推进大模型在医院场景中的实际应用。

比如：医务部门负责维护住院内涵质控规则、病历生成脚本格式；各职能部门负责维护医院制度内容，避免查询的结果和现行制度出现偏差。

接入易，落地有难点

“医院接入本地化大模型，技术不是问题。如果大范围应用，算力是个瓶颈，这是目前行业接入大模型普遍存在的痛点。”辛海燕分享了她的思考：当前大部分引入DeepSeek的医院，应用场景都比较有限，算力瓶颈问题还未凸显；但如果将来拓展应用范围，绝大部分医院的算力资源都难以支撑。

其次还有应用场景的选择问题。当前青大附院的大模型应用均限制在临床与管理范畴，“应用在临床，如出现幻觉，医生可以通过审核避免错误；如放在患者服务端，容易引起投诉。”

辛海燕还特别提醒业界同仁关注大模型的数据安全。由于需要与HIS、电子病历等系统对接，青大附院将DeepSeek部署在医院内网服务器区，保障数据安全。

最后，辛海燕想对业界同仁说几句“心里话”：“大模型应用，丰俭由人，每家医院可根据自己情况来决定。”她建议，不必急于全面推进，可先进行小规模尝试，待条件成熟时，再进一步拓展应用。

【责任编辑：陈曦 版式：明超】