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上海四院王志勇:大模型医疗场景应用的七点体会

来源:HIT专家网      作者:李崇铭

“在人工智能引发的新一轮技术升级中,医院整体可谓最大的受益者。医院获得了诊疗质量、管理能力和运营效率多维提升;精准诊断与个性化服务为医生和患者带来了更好的体验;对医院信息部门而言,这更是难能可贵的技术升级契机。”

近日,在由HIT专家网学苑主办的“2025年医院人工智能应用专题培训班”上,上海市第四人民医院(以下简称上海四院)信息管理部部长王志勇详细介绍了医院部署DeepSeek的具体思路与场景应用,分享了七点体会。

上海市第四人民医院信息管理部部长王志勇

DeepSeek本地化部署流程及场景应用

“将算法、算力和数据比作三个紧密相连的齿轮,算法这个不断发展的小齿轮,撬动了对数据和算力的巨大需求。”王志勇认为,拥抱人工智能应用热潮,需对模型算法建立正确的认识。

以DeepSeek为例,完全开源、高性价比、可本地化部署是其核心优势。王志勇建议,医疗机构可先部署DeepSeek 32B模型,配合本地RAG知识库,在保障结果精确性的同时降低部署成本,后续可升级为70B模型进一步提升性能。

上海四院借助微调、提示词工程、检索增强(RAG)等进一步优化模型表现:开源RAG引擎RAGFlow配合Docker、DeepSeek搭建本地知识库系统;借助Data-Centric AI/LLM 工具构建多模态数据的AI数据治理平台;规定提示词格式,构建提示词模型库;配置Dify工作流,实现DeepSeek模型与业务系统的无缝接入等。

上海四院持续探索DeepSeek场景应用。如:回答患者就诊困惑的问答机器人(AI客服)覆盖就诊全流程、无需医生手动粘贴的门诊病历辅助生成,以及住院病历辅助生成系统(含质控)、VTE智能辅助决策支持系统等。

打造个性化的AI场景应用,需从医院定位与实际需求出发。在赋能患者健康管理方面,上海四院上线了“关键患者精准追踪系统”,其“患者追踪智能体”联动电子病历等系统筛选患者,识别复诊日期、科室和医生信息,自动向患者发送复诊提醒短信。该系统还被应用于体检阳性结果人群的随访提醒,引导居民及时处置健康隐患。

另一方面,作为区域性医疗中心,上海四院常收治就近送医的急诊患者,帮助医生在急诊决策中争分夺秒的“AI急诊哨兵”正在研发中。王志勇介绍,该应用可整合语音、文字、数据等患者信息,匹配病历模板生成结构化病历,结合检查检验及评估结果提示风险等级,自动完善患者病史草稿。

人工智能医疗场景应用的七点体会

“AI场景应用是一项‘让医院整体受益’的工作。”王志勇分享了医学人工智能实践的七点体会。

(1)建立“目标驱动、多方配合”的组织形式。以统一的人工智能建设目标为导向,临床科室、职能科室、技术厂商密切配合,需要既懂临床又懂IT的牵头人。医院统建算力中心与全科知识库,由科室主导专科知识库建设。

(2)技术手段与制度相结合,注重伦理约束与隐私保护。如通过有害内容过滤、保证结果可解释性等方式确保内容安全合规;使用条款约束、监控与审计等方法防止AI滥用;采取端到端加密、数据隔离等多种技术手段保护隐私数据,加强数据传输与存储安全。

(3)从高容错场景开始探索。医疗机构可选择相对低风险且容错率高的场景(如患者追踪)先行试点,摸索出经验后再持续优化知识库与工作流以适配高风险(如诊疗决策)场景的复杂需求。

(4)重视知识库管理与评估工具,避免知识库成为新型“数据孤岛”。“数据之于大模型,就像石油之于汽车。石油不经过提炼提纯无法使用,数据也是如此。”因此,各科室应自主管理专科知识库,评估知识库的检索和生成能力,对AI的错误/正确答案进行标注。

(5)灵活投入医学人工智能建设。可使用医院信息化预算或专项资金采购,或使用科室课题经费、学科建设经费采购,还可与人工智能厂商合作探索ToC业务,探索医学人工智能应用落地的新模式。

(6)数据治理与AI应用融合发展,互相促进。数据集的质量影响人工智能的“智商”,也影响数据交易的价值。数据治理到AI应用,再到数据再治理,不断提升数据质量,才能形成高质量的数据资源库,带动数据资产识别、分类分级、安全管控、质量评估、产权登记与交易流程闭环。王志勇介绍,上海四院已对基础类数据进行资产质量评估,并完成“手术患者围术期数据资源库”的知识产权登记。

(7)注重积累专科数据资产,梳理临床业务、疾病诊疗指南等多种来源数据,建立安全合规、持续迭代的多模态数据库,作为医学AI发展支撑。

“AI场景应用最终目的是服务临床,需以高质量数据为支撑。数据治理正是数据成材的前提。”王志勇认为,在医院数据治理与医学AI应用的正向循环作用下,数智化能力将进一步赋能临床业务。

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【责任编辑:晓青】

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