【锚定现代化 改革再深化】大模型赋能 高原医疗“数”智升级

近日，青海大学附属医院完成“DeepSeek满血版”人工智能大模型本地化部署，标志着青大附院医疗与科技深度融合，意味着绿色算力从科研领域向现实领域的深度渗透，让科技赋能生活更为生动。

这几天，在青海大学附属医院一场关于人工智能为医疗领域的赋能的探索成为医院热点。肝胆胰外科副主任医师任宾与学生正在针对一列胆囊癌病历与DeepSeek展开交流探讨。

在国家积极推动“人工智能 + 医疗”融合的大背景下，医疗大模型成为医疗行业智能化转型的重要驱动力。青海大学附属医院此次部署的“DeepSeek满血版”，凭借其强大的自然语言处理和多模态分析能力，让AI大模型深度融入医疗场景。

青海大学人工智能交叉研究管理办公室负责人 王展：目前全院各个科室均可应用，可以极大地提高高原诊疗、护理决策、科研逻辑梳理、办公室管理优化效率，通过本地化部署确保患者数据安全可控，同时为高原地区特色病种研究提供定制化AI解决方案，全面提升智慧医疗服务效能。

DeepSeek对于基层医生来说，庞大的医疗数据库的优势尤为凸显。可以通过深度学习海量医学数据和优秀诊疗案例，为基层首诊医生提供快速、全面的诊断建议。但医院、医生也对AI辅助诊断系统保持着理性态度，必须对AI建议进行二次验证，反映了医疗行业对技术创新的审慎接纳——既积极拥抱科技进步，又坚守医学作为"仁术"的人文内核。

青海大学附属医院肝胆胰外科副主任医师 任宾：要充分利用好这个软件，但是我们不能够停止我们自己的思考，还是要把我们自己的思考结合我们的AI来进行一个学习。尤其是医学这种特殊的行业，我们要人文关怀加上AI，才能够给患者提供更有温度，还有更有质量的医学的支持。

眼下，青海大学附属医院正在开展大模型本地化部署，通过数据安全技术突破、跨区域协同机制创新、医生的数字素养培训等方面，根据不同科室的特殊需求，定制个性化的模型应用功能，提升模型在不同医疗场景中的实用性，最终形成“数据驱动、智能协同”的新型医疗服务体系。

青海大学附属医院院长 樊海宁：我省高原病，地方病，以及一些特殊的病例，具有典型的代表，医疗领域每天都会产生大量的数据，包括电子病历、医学影像、实验室检查结果等，通过大数据技术，可以将这些分散的数据整合起来，建立一个有效、详实、完备的数据库系统。我们将以高度的站位、创新的思维、务实的工作举措，全力推动 DeepSeek示范项目落地见效，奋力书写公立医院高质量发展新篇章，以优异成绩向我省人民群众交上一份满意答卷。

在部署期间，面向青大附院超万名师生、医务工作者、患者需求，并发量高，对算力要求极高。此次部署所依托的算力，来自国家超级计算无锡中心青海大学分中心，具备强大的绿色算力支撑能力。

国家超级计算无锡中心青海大学分中心副总经理 芦圣博：我们依托自身超算中心的算力资源，能够快速响应模型部署与运行过程中的算力需求变动，保障模型稳定运行。此次合作为青海地区的科研创新和科研成果转化提供了一个良好的范例，我相信通过DeepSeek大模型的应用，我们人工智能会越来越多地深入到广大市民的生活中，让大家享受到科技成果给我们带来的幸福生活。