在開年以來DeepSeek的浪潮中，溫州醫科大學附屬第二醫院(簡稱溫醫附二院)推進了該項技術應用計劃，經過調研對比，選擇DeepSeek-v3-awq作為主模型，本地化部署后進行應用開發。

　　首先這次布署使用Docker容器技術分別快速部署vllm及Dify。vllm是一個高性能的推理框架，支持在英偉達和AMD GPU上以FP8和BF16模式進行DeepSeek-v3-awq推理。通過vllm，能夠快速部署大語言模型及向量嵌入模型，實現高效的推理和應用，顯著提升了模型的響應速度和處理能力。Dify是一個開源的大語言模型應用開發平臺，旨在簡化和加速生成式AI應用的創建和部署。通過Dify快速接入DeepSeek-v3-awq，迅速開發出基于 DeepSeek-v3-awq的智能應用——醫療智能小助手、醫學知識庫、導診問診、檢驗報告解讀四大應用場景，顯著提升了開發效率和應用質量。醫院進一步通過向量嵌入模型進行分詞和嵌入，形成高質量的知識庫。知識庫的構建不僅提升了醫院的診療效率和管理水平，還為患者提供了更高質量的醫療服務。

　　為患者提供智能導診問診、特檢報告解讀，提升就醫體驗

　　“溫醫附二院就醫助手”中植入“智能客服”，打造診前、診中、診后連續性智能體驗。

　　診前：用戶可以通過與“智能醫助”對話完成導診、掛號、留言等操作，能夠根據問診內容推導可疑疾病，并精準推薦就診?？?。

　　診中：將復雜的就醫流程轉變為清晰的指引，待辦任務式引導患者就診。“智能客服”還為患者提供檢驗、檢查報告的智能解讀和疾病科普，實現醫患信息同步和服務水平提升，讓患者感受到有溫度的智慧醫療服務。

　　診后：提供醫療檔案查詢，就診評價、復診預約等服務指引，提供管家式健康咨詢服務。

　　為臨床醫生提供智能病歷文書輔助、醫療知識庫檢索系統，提高臨床工作效率

　　醫生工作站嵌入“溫附二AI小助手”，通過DeepSeek大模型，解決醫療文書工作中存在的“信息碎片化與分散化”、“醫務人員知識盲區”、“知識更新過快”等痛點，通過跨領域整合和全局性思考，實時捕獲最新的知識點，并進行個性化醫學問答，包括診斷推薦和治療方案建議，極大提高臨床診療效率和質量。

　　為員工提供常見問題，智能化使用操作輔助，減少報修，降低學習成本

　　通過醫院內部知識庫導入，在臨床醫護遇到系統功能性問題時，可隨時問答。如在開立醫囑、刪除醫囑、術前帶藥、?？颇０妗z驗檢查申請等方面提供操作指引，極大解決臨床系統操作中遇到的問題，尤其是對新員工來說，更是線上導師。

　　隨著人工智能技術的飛速發展，秉持擁抱變化、擁抱創新的理念，積極探索前沿科技在醫療領域的深度應用。DeepSeek作為一項極具潛力的人工智能技術，其創新應用模式多樣，涵蓋直接訪問應用、調用云服務接口以及本地化部署定制開發等。然而，要實現其更為深入、更具價值的應用，二次開發無疑是關鍵路徑。

　　作者簡介

　　徐苗桑，CHIMA委員，溫州醫科大學附屬第二醫院信息中心總監