深度融合DeepSeek后，智慧医疗又有新场景
今年以来，DeepSeek横空出世，以其强大的性能和广泛的应用前景，为医疗行业智能化升级带来新的机遇。中国移动（成都）产业研究院紧跟DeepSeek国产开源大模型爆发浪潮，率先在医疗应急领域接入DeepSeek，并完成与中移急救产品的深度融合。在国家大力推动“AI+医疗”深度融合的政策背景下，成研院加快推动AI大模型与医疗领域的融合创新，于2024年发布国内首个应急救援大模型，并在广东、贵州、四川等多地落地应用。此次与DeepSeek的深度融合，将进一步释放最新大模型技术在医疗急救场景的应用潜力，不断引领急救服务迈向智能化、精准化、高效化。
成研院通过研发升级中移急救产品和整合集成DeepSeek的超强数据处理、推理能力及开源生态优势，推动医疗领域内急救调度、医疗救援、培训问答等场景“智变”升级。
急救调度场景中，基于DeepSeek强大的推理能力和MoE架构，中移急救系统可实时分析急救电话的语音关键信息，智能提取并一键录入，辅助调度员提供初步诊断和救治指导建议。智能调度急救车优化行车路径，推荐合适的医院，智能记录关键时间点，助力医护人员专注急救环节，为“黄金救援时间”争夺战提供技术保障。
医疗救援场景中，中移急救系统能快速解析患者病史、症状等复杂信息，结合急救知识库生成分级分诊建议。系统能根据患者情况智能推荐合适的病历模板，医生口述即可生成结构化院前电子病历，同时还为医生提供现场救治建议咨询功能。
培训问答场景中，通过整合急救指南、病例数据库、医学文献等结构化与非结构化数据源，构建急救知识图谱，基于大模型+RAG技术提供医疗急救场景的智能问答和知识培训，并通过“双模型校验机制”（应急救援大模型+DeepSeek）规避“AI幻觉”，确保医疗记录的严谨性与合规性。
中移急救与Deepseek的深度融合，进一步优化了应急救援领域的产品智能化程度，调度时间缩短约30%，呼救者获得救助的时间平均提前约15分钟，患者病情分级准确率提升至98%，切实强化了AI技术在应急救援领域的工程化应用。而且，在DeepSeek的加持下，中移急救在AI赋能医疗急救领域的探索迈入新阶段。“大模型+急救”的创新融合模式，将急救响应时间缩短、误诊率降低、服务范围扩大，让优质医疗资源突破地域与人力限制，惠及更多群体。
（光明日报全媒体记者崔兴毅 通讯员孙闻阳）
