DeepSeek 接入多地医院后，对传统诊疗模式有何影响？医疗从业者应如何适应 AI 技术？

在医疗资源稀缺的情况下，AI技术如DeepSeek正在改变医疗行业的竞争格局和医患关系。本月，多家医院开始接入并本地化部署DeepSeek。然而，医疗场景的特殊性使得AI在医疗领域的应用面临挑战，如AI幻觉可能加剧医患冲突，同时大模型的实施和维护成本高昂。

DeepSeek接入多地医院后，对传统诊疗模式产生了深远的影响。首先，通过AI技术，医院能够更高效地处理和分析大量的医疗数据，提高诊疗的准确性和效率。这有助于缓解医疗资源稀缺的问题，使得更多的患者能够得到及时和准确的诊疗。然而，这种技术的引入也对传统的医患关系产生了影响。一方面，AI技术能够帮助医生做出更准确的诊断，但另一方面，也可能导致患者对医生的信任度降低，因为他们可能更倾向于相信AI的判断。

对于医疗从业者来说，适应AI技术是一个必然的趋势。首先，他们需要了解和掌握这些技术，以便更好地将其应用于日常工作中。此外，他们也需要学会如何与患者沟通，解释AI技术的作用和限制，以增强患者的信任和理解。

然而，热潮之下也需要冷思考。尽管AI技术带来了很多便利，但在医疗领域的应用仍面临诸多挑战。例如，AI幻觉可能会增加医患间的冲突和不信任，大模型的实施和维护成本也相当高昂。因此，医疗从业者在应用AI技术时，需要充分考虑其可能带来的问题，并做好应对策略。

总的来说，DeepSeek等AI技术的引入对传统的诊疗模式产生了深远的影响，医疗从业者需要积极适应这一变化，同时也要保持冷静的头脑，理性看待AI技术的优点和局限性。

在优质医疗资源稀缺的背景下，AI大模型的介入正在改变传统的行业竞争格局和医患关系。本月以来，多地公立和私立医院纷纷官宣接入DeepSeek并开启本地化部署，瑞金、中山、协和等头部大三甲医院接踵发布医疗垂直领域的大模型。DeepSeek的开源路径打破了技术“黑箱”带来的应用钳制，也让“技术平权”的思路植入医疗生态中。

然而，医疗场景的严肃性、复杂性和低容错性，使得医院、医生、患者与AI的磨合之路注定道阻且长。悖论似乎正在增多：当普通患者、基层医生通过AI获取海量知识时，理论上有助于分级诊疗和精准医疗，但AI幻觉增加了医患间的冲突和不信任；大模型给医生减负也减轻了医院管理成本，但大模型的实施和维护成本高昂；生态开放降低了医疗大模型的入局门槛，但大模型的迭代需要大量高质量数据，强者恒强的故事仍在上演。

DeepSeek接入多地医院后，对传统诊疗模式的影响主要体现在以下几个方面：首先，AI技术的介入提高了诊疗效率和精准度，特别是在分级诊疗和精准医疗方面，有助于缓解优质医疗资源稀缺的问题。其次，AI技术的应用减轻了医生的工作负担，降低了医院的管理成本，但同时也带来了高昂的实施和维护成本。最后，开源路径的引入打破了技术壁垒，促进了技术的普及和应用，但大模型的迭代和优化仍需大量高质量数据，强者恒强的现象依然存在。

医疗从业者应如何适应AI技术？首先，医生需要不断学习和掌握AI技术的基本原理和应用方法，提升自身的专业素养和技术能力。其次，医疗机构应加强对AI技术的培训和应用指导，帮助医生更好地利用AI技术进行诊疗。最后，医患双方应加强沟通和信任，共同应对AI技术带来的挑战和机遇，推动医疗行业的健康发展。