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春(chun)节假期之后，DeepSeek热度持续攀升，AI医疗之风潮重新席卷而来。DeepSeek遇上临床诊疗会碰撞出怎(zen)样的火花(hua)？医生会被(bei)AI取代吗？人机协同怎(zen)样重塑诊疗的底层逻辑？
近(jin)日，中山大学附属第六医院吴小剑院长、高峰副研(yan)究员对上述(shu)问题作出解答，也(ye)为探索AI临床智慧潜能提供方向。
DeepSeek具备医疗场景核心能力
吴小剑院长提到，国产大模型DeepSeek春(chun)节期间的爆火，源(yuan)于公众对其两重能力的惊叹：多源(yuan)信(xin)息的深度结(jie)构化与复杂(za)逻辑链的连(lian)续推演(yan)。这(zhe)种能力虽未直接指向医疗场景，却(que)暗合医学实践中最本质的需求：
· 在医学研(yan)究层面：它(ta)能从海量文献(xian)中梳理冲突结(jie)论的演(yan)化路径(jing)，而非局(ju)限于简(jian)单摘要提取。
· 在临床决策层面：它(ta)能将碎片化病例特征(zheng)与动态医疗证据链映射为可操作的诊断假设。这(zhe)种能力的迁移逻辑清晰(xi)可见——若(ruo)AI能解析代码漏洞或(huo)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。
AI如何赋能临床诊疗？
现代临床诊疗面临着信(xin)息爆炸和日益复杂(za)的挑战(zhan)。
高峰副研(yan)究员指出，临床医生面临三大核心挑战(zhan)：一是医学知识快速更新带来的学习压力；二是患者医疗数据碎片化导致(zhi)的信(xin)息整合难题；三是复杂(za)病例诊疗中时间与决策质量的平衡问题。这(zhe)些因素共同影响(xiang)着临床决策的科学性和效率。
而DeepSeek这(zhe)类具备深度检索和逻辑推理能力AI的出现，有望在多个关键(jian)环节赋能临床诊疗，开创更高效、更精准的诊疗新模式：
· 革新证据检索模式
AI可快速检索医学文献(xian)，构建疾病"证据拓扑图"，清晰(xi)呈现研(yan)究关联(lian)与演(yan)进脉络，智能识别前沿进展与共识盲区，助力医生实现从经验决策向循(xun)证决策的跃升。
· 提升信(xin)息整合效率
AI能高效整合影像、病理、检验、用(yong)药等多源(yuan)数据，解析多维(wei)度动态变化，生成可视化关联(lian)视图，智能识别诊疗关键(jian)节点，帮助医生快速提取关键(jian)信(xin)息，获(huo)得多维(wei)诊疗认知。
· 辅助决策推演(yan)
AI基于患者特征(zheng)构建虚拟治疗路径(jing)树，模拟不同方案潜在走向，可视化预测关键(jian)指标（如生存获(huo)益、功能影响(xiang)、费用(yong)支出等），智能标定决策节点，助力医生系(xi)统评估方案优劣，实现精准决策支持。
医生角(jiao)色将向医学战(zhan)略家(jia)转型
人工智能+医疗势不可挡，未来医生会被(bei)AI取代吗？医生的角(jiao)色和价值将会发生哪些变化？吴小剑院长认为，AI提升基础效率后，医生将不再仅仅是技术的执(zhi)行者，而将更多地转向医学战(zhan)略家(jia)的角(jiao)色，包含“算法的校准者”“数据的解读者”“医学的终极裁判者”三个层面。
· 算法校准者
医生需结(jie)合专业知识与人文关怀(huai)，识别AI可能忽略的文化背(bei)景、宗教信(xin)仰、价值观偏(pian)好等个体化因素，校准AI建议，确保诊疗方案符(fu)合患者整体利(li)益。
· 数据解读者
医生需深度挖掘数据临床意义。当AI提示“无显著(zhu)预后因子”时，医生可从职(zhi)业暴露史、家(jia)族(zu)聚集性等非结(jie)构化信(xin)息中探索潜在关联(lian)，提炼新的临床假说。
· 终极裁判者
医生需综合AI建议、患者病情(qing)及生命价值观（例如对生存质量与生存时长的偏(pian)好排序），与患者充分沟通，做出最符(fu)合患者意愿和医学伦理的决策。
“DeepSeek等AI技术正推动医疗领域(yu)的深刻变革。AI从辅助工具升级为协同伙(huo)伴，促使医生核心竞争力从信(xin)息处理转向高阶临床判断与价值决策。”吴小剑院长预测，未来，具备AI协同能力的医生将实现三大突破：在海量证据中把握诊疗趋势、在复杂(za)数据中识别关键(jian)信(xin)号、在技术方案中融入人文关怀(huai)。这(zhe)种"人机协同"模式将推动医学实现技术与人文的完(wan)美平衡。
链接
AI辅助癌前病变识别
特异(yi)性、敏感性超(chao)90%
结(jie)直肠(chang)癌的症状比较(jiao)隐秘，早期肠(chang)癌不一定有临床症状，因此对高危人群进行肠(chang)镜筛(shai)查非常重要。
2022年，吴小剑医生团(tuan)队成功研(yan)发出国际领先(xian)的自主结(jie)肠(chang)癌病灶影像精准分割AI系(xi)统，并构建了智能肠(chang)镜平台，为肠(chang)癌筛(shai)查提供了新技术支持。目(mu)前，AI在肠(chang)癌诊疗中的应(ying)用(yong)日益广泛，包括AI辅助肠(chang)镜诊断、诊疗决策和疗效预测等。其中，AI辅助癌前病变识别等模块已投入临床，其特异(yi)性和敏感性均(jun)超(chao)过90%，显著(zhu)提升了病变检出率。
吴小剑指出，AI发展依赖高质量数据支撑。中山六院近(jin)年来致(zhi)力于完(wan)善大肠(chang)癌数据库，将传统组织库升级为包含基因组、蛋白组、微(wei)生物组等多模态数据的数字组织库，并对病理切片、影像资(zi)料等进行了数字化处理。目(mu)前，团(tuan)队正通过大数据优化诊断模型，同时探索治疗新靶点，以推动精准医疗发展。
采写(xie)：南都(dou)记者 杨丽云 通讯员 刘(liu)山青 戴希安(an) 乐(le)虞莹