数字化转型网（Professionalism Achieves Leadership 专业造就领导者）人工智能专题
2025年伊始，DeepSeek凭借其强大的推理能力、实时动态分析及高效交互体验，迅速成为各领域的焦点。
然而，在医疗领域，90%以上的医护人员尚未深入了解这一工具的潜力，仅将其视作简单的问答助手。事实上，DeepSeek能够为临床决策、科研探索、患者管理等多个方面提供高效支持。
本文将解读DeepSeek的功能特点、使用策略以及在医疗场景中的具体应用等内容，帮助医护人员快速掌握这一工具，提升工作效率。
一、DeepSeek能助力医护做什么？
DeepSeek是一款基于人工智能技术的智能助手，能够快速处理医学文献、生成病历模板、辅助临床决策，甚至帮助医生进行科研数据分析。对于医生而言，DeepSeek的价值主要体现在以下4个方面。
1.提升效率：快速检索文献、生成病历、分析数据，节省大量时间。
2.辅助决策：提供基于最新指南的诊疗建议，帮助医生作出更科学的决策。
3.优化患者管理：生成个性化的患者教育方案，提升医患沟通效果。
4.科研加速：自动整理文献、编写代码、润色论文，助力科研工作。
二、如何使用DeepSeek？
在电脑上，可以直接在网页上打开https://www.deepseek.com/，在线使用；也可以在手机应用市场中搜索“DeepSeek”，下载即可。
不管是哪款AI助手，只有精准地表达你的需求，提供详细的指令，才可以显著、高效地提升AI的答案质量。
三、不同科室的应用场景
不同科室需要定制不同的AI应用场景，指令内容包括场景描述（清晰说明科室和当前需求场景）+任务目标（描述希望完成的任务）+约束条件（如需要特定格式或特定语言风格，可不加），以下提供几个实操指令示例。
1.心血管内科
场景：急性胸痛鉴别
指令：“患者女58岁，胸痛放射至后背，D-二聚体2.5 mg/L，心电图示V1~V3导联ST段抬高，请列出前五个鉴别诊断及紧急处理流程”。
输出：自动标注主动脉夹层与ST段抬高型心肌梗死的关键鉴别点，并提供详细的处理流程。
2.急诊科
场景：中毒急救
指令：“有机磷中毒患者已予阿托品化，现出现肌肉颤动、呼吸困难加重，分析可能原因及处理方案”。
输出：分步骤列出中间综合征与反跳的鉴别处理要点，为急诊医生提供决策支持。
3.内分泌科
场景：血糖管理
指令：“生成1型糖尿病患者使用动态血糖监测的7日饮食教育方案，包含加餐建议与胰岛素调整原则”。
输出：可视化血糖波动曲线与对应干预措施，帮助患者更好地管理血糖。
四、其他使用技巧
DeepSeek不仅可以在临床工作中使用，它还可以帮助医护人员检索医疗知识，书写病历，辅助科研工作、开展医学科普等，但一定要记得输入最为详细的指令，建议联网搜索，可以结合更多的线上内容，使其输出的答案更为全面、准确。
1.检索医疗知识
DeepSeek能够快速检索最新的医学文献和临床指南。例如，输入“2024 ADA糖尿病指南更新要点”，即可获得详细的指南解读。此外，它还可以根据检查报告片段生成鉴别诊断树。例如，输入“ALT 280 U/L，AST 150 U/L，总胆红素升高”，DeepSeek会自动列出可能的病因。
使用技巧：（1）使用“5W2H”原则提问，确保问题具体化。例如：“老年慢性阻塞性肺疾病患者在雾霾天气急性加重期，氧疗目标应设定为多少？”（2）结合关键词检索，例如：“2024 NCCN指南，结肠癌，KRAS突变，治疗方案”。
2.智能病历助手
DeepSeek可以根据主诉自动生成SOAP病历框架。例如，输入“患者男65岁，突发胸痛2小时伴出汗”，它会输出包含急性冠状动脉综合征鉴别要点的病历模板。
使用技巧：（1）输入主诉时尽量详细，包括症状、持续时间、伴随症状等。（2）使用指令优化输出，例如：“生成包含鉴别诊断的病历模板”。
3.辅助科研工作
DeepSeek支持科研数据分析、文献整理和论文润色。例如，针对研究课题，生成最新文献的核心要点、数据分析和研究趋势。整合多来源数据，协助分析疾病模式或患者预后因素。
输入中文初稿，DeepSeek可以输出符合SCI期刊要求的英文摘要。输入论文后，它可以提供结构优化、语言调整和引用建议。
4.辅助开展医学科普
近年来，国家大力倡导医学科普工作，但由于多种原因导致医学科普工作的开展并不顺利。很多医生表示，将深奥的医学知识转化为普通民众能够理解的表述，并进行撰写或拍摄，是一项颇具挑战的任务，需要耗费大量的时间。
而使用DeepSeek，可以使复杂的医学知识变得更容易理解，并用“医生视角”优化回答。针对临床医学中复杂、晦涩的术语，可以在问题中加入“简洁”“通俗化”或“适合患者理解”这样的指令，例如输入“用适合非医学专业人士理解的语言解释心肌梗死的发生机制”“请用轻松、通俗的语言写一篇患者指南”等。
五、总结
据DeepSeek后台统计，在文献综述方面，DeepSeek带来的效率提升了433%（8 h vs. 1.5 h）；在疑难病例讨论方面，DeepSeek带来的效率提升了300%（2 h vs. 0.5 h）；在患者健康教育方面，DeepSeek带来的效率提升了350%（45 min vs. 10 min）。当然，这份数据存在一定的“水分”，但不得不承认的是，AI在医疗领域的潜力已逐渐显现，而DeepSeek作为AI领域中的佼佼者，潜力不可限量。相信随着时间的推移，它将在医疗领域发挥越来越重要的作用，为医护人员提供一个更加便捷、高效的工具，同时也为患者带来更好的医疗体验。
原文已发表于康迅网微信公众号，本文稍有修改。
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