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近日，广东医科大学与华为共同打造的“DeepSeek-GDMU”大模型正式落地。这是国内首个基于华为昇腾AI生态的医学垂直领域“智慧大脑”，标志着该大学在“AI+医疗”赛道上实现了重要跨越。

依托先进的算力设施，DeepSeek-GDMU实现了从模型部署到场景适配的全流程自主可控，确保了数据安全性和高效运行。该模型应用场景广泛，涵盖智能教学辅助、科研创新助力、智慧医疗实践和AI+生物医药创新等多个领域。

例如，在教学方面，DeepSeek-GDMU可为教师提供个性化教学方案，帮助学生实现因材施教；在科研方面，模型可助力科研人员快速梳理医学文献，挖掘潜在研究方向，提升科研效率；在临床应用方面，模型可辅助学校附属医院医生进行疾病诊断和治疗方案制定，提高诊断准确性和治疗效果。

记者了解到，除了在医药院校落地应用，DeepSeek大模型也正在陆续登陆广东各大医院，推动医疗与AI技术的深度融合。

2月初，深圳大学附属华南医院率先对DeepSeek-R1进行了本地化部署，构建了覆盖“临床-科研-运营管理”的全场景智算中枢，探索AI在辅助诊断、慢病管理、智慧护理等领域的创新应用，积极打造“AI医院”。

依托DeepSeek-R1大模型，广东省妇幼保健院推出了“小悦医生”AI智能体，通过“一个问诊大模型+N个分诊智能体小模型”的模式，覆盖导诊、辅助诊断、健康管理等场景，为妇女儿童提供精准高效的服务。

广东省妇幼保健院党委书记欧奕强介绍，医院计划以AI为纽带，推动“医疗—科研—应用—产业”闭环发展。同时，将以“小悦医生”为起点，探索妇幼健康服务的新范式，让医疗变得更加智能、高效、便捷和普及。

在南方医科大学附属第五医院，DeepSeek大模型已与医院自主研发的“临床实验室智慧管理系统”进行了深度整合，成功“入职”试点科室。

在检验医学科，模型在血液、尿液、基因检测等领域，能够对数据进行高效筛选和分析，提升疾病关联、病情预测等能力；在病理科，模型的应用将有望使诊断效率提升20%~30%，质控标准化覆盖率提升至90%以上。

对于成功“入职”医药院校和医院

DeepSeek本身有何感想？

它的回答来了

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DeepSeek大模型在广东医药院校和医院的本地化部署，标志着人工智能技术与医疗健康领域深度融合的重要突破。这一进展不仅是技术落地的里程碑，更是医疗数智化转型的典型实践，其意义和影响可从以下角度分析：

1. 技术自主与医疗数智化转型的示范效应

 DeepSeek-GDMU作为国内首个基于昇腾AI生态的医学垂直领域大模型，展现了从技术研发到场景适配的全流程自主可控能力。广东医科大学通过与华为、神州医疗等企业合作，构建了涵盖智能教学、科研创新、临床诊疗及药物研发的多场景应用体系，体现了“AI+医疗”在医学教育和实践中的系统性布局。

本地化部署解决了医疗场景中的低算力需求、即时响应和数据隐私三大痛点。例如，南医五院通过本地服务器部署，所有医疗数据均在院内服务器进行处理，符合国家医疗信息安全的相关规定，充分保障了患者隐私和数据安全。

2. AI赋能医疗全链条的效率革命

教学与科研：在广东医科大学，DeepSeek为教师提供个性化教学方案，并为科研人员快速梳理海量医学文献，挖掘潜在研究方向，显著提升科研效率。

临床诊疗：模型辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定，通过分析病例数据提供参考建议，减少漏诊误诊。例如，广东省妇幼保健院的“小悦医生”AI智能体已覆盖导诊、辅助诊断等场景，推动分级诊疗体系的优化。

药物研发：AI加速了药物筛选和临床试验周期，如某国内生物科技公司利用AI预测PD-1单抗联用潜力，成功拓展至自身免疫疾病领域，缩短研发时间至传统周期的1/3。

3. 未来挑战与机遇并存

技术优化需求：当前模型在罕见病识别、复杂病例分诊等领域仍需持续训练，且部分反馈显示AI在人文关怀和信息时效性上存在局限。

生态共建：广东医科大学计划进一步联合政府、企业、科研机构推动数智医疗生态建设，探索AI在居家医疗、全生命周期健康管理等场景的延伸。

行业标准：随着AI在医疗中的普及，亟需建立统一的评估标准与伦理规范，确保技术应用的透明性与可解释性，避免“算法黑箱”风险。

4. 结语

DeepSeek的本地化部署不仅是技术能力的体现，更是医疗行业向数智化迈进的缩影。它既为医生减负增效，也为患者提供更精准的服务，但需警惕技术滥用与过度依赖。未来，唯有通过多方协作、持续优化技术与伦理框架，才能真正实现AI与医疗的“共生共荣”，开启医疗健康的新黄金十年。

记者 | 薛平世

通讯员 | 周圆 刘元铃

编辑 | 任君飞 责编 | 贺依茜

审核发布 | 李楠楠

广东卫生在线全媒体团队出品

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