梅斯医学科研数字化平台成功切换DeepSeek：赋能临床研究，开启智能科研新时代

在医疗科研领域，数据是研究的基石，而人工智能（AI）技术则是推动科研效率提升的关键力量。梅斯医学一直致力于通过学术和数字化能力，帮助医院和科室提升整体科研能力，构建以科研能力提升、科研数据平台构建、科研成果产生为核心的三位一体建设体系。如今，梅斯医学科研数字化平台成功切换至DeepSeek模型，进一步提升了“AI科研数字平台”的能力，为临床研究赋能。未来根据客户需求基于DeepSeek合作开发智能体，例如：开发病史系统，辅助诊断决策系统，辅助治疗方案系统，门诊智能向导等智能体。

一、前期工作探索与实践背景与需求：冠脉造影手术是诊断和治疗冠心病的重要手段，其手术过程复杂，涉及多个关键环节，如穿刺血管、送入导管、注入造影剂观察病变、实施介入治疗以及术后处理等。为了更好地支持相关科研工作，需要对大量手术报告进行结构化处理，提取关键字段用于数据分析和研究。然而，传统方法在处理此类复杂文本数据时存在效率低下、准确率不足等问题。

2024年10月，梅斯医学科研平台成功部署了Llama3-8B模型，用于数据治理和洞察。通过容器镜像技术，部署安装Ollama，搭建院内私有化Llama3-8B模型。针对不同文本特征，构建专属解析模板，通过配置化模板与特征规则相结合的方式，实现研究变量的灵活、高效提取。例如，在处理冠脉造影手术报告时，将手术报告转换为结构化模板，涵盖患者信息、术前信息、病变情况、介入信息以及术后信息等关键字段。在数据质控方面，利用模型字段与CRF映射绑定逻辑，自动回填结构化数据到研究队列中，研究者通过人工核查方式确认数据的正确性。目前，通过私有化Llama3模型进行结构化提取，准确率已达到94%以上。

二、成功切换至DeepSeek

为进一步提升科研平台的能力，梅斯医学科研数字化团队成功将平台切换至DeepSeek模型。这一转变不仅提升了算力短板，还进一步优化了数据处理和分析的效率。DeepSeek模型在处理医疗文本数据方面展现出更高的准确率和更强的语义理解能力。通过脚本与正确数据的比对校验，最终将准确率成功提升至95%以上，该成果得到了专科医生的验证与认可，为后续的科研分析提供了可靠的数据支持。

众所周知，DeepSeek模型最显著的特点之一是其强大的推理（Reasoning）能力。在医学科研领域，这种推理能力体现在多个方面：首先，模型能够通过分析病历数据中的时序关系，推导出疾病进展规律和治疗效果的相关性；其次，在分析医学文献时，能够综合多个研究结果，推理出潜在的研究方向和假设；第三，在临床决策支持方面，可以基于已有病例和治疗方案，推理出个性化治疗建议。这种深度推理能力极大地提升了科研效率，使研究人员能够更快速地发现数据中的规律和联系，形成新的研究思路和假设，从而推动医学研究向更深层次发展。

三、关于梅斯医学科研数字化团队与产品服务清单

梅斯医学数字化团队在张发宝博士的带领下，专注于通过前沿的AI技术助力医院科研能力的全方位提升。团队以科研能力提升、多模态专病数据库构建以及科研成果落地为核心，打造了一套完善的产品体系，显著提高了医院和科室在研究及数据治理方面的效率与质量。

至今，该团队已成功为100余家医院提供服务，涉及50个专病数据库的建设与科室研究能力的评估，支持百万级临床医生开展临床研究。团队成员汇聚了顶尖学术专家、医学统计学专家、大数据专家、人工智能专家以及数据库专家，形成了一支跨学科、复合型的专业团队，凭借深厚的专业背景和丰富的实践经验，为医院的科研发展提供全方位、高质量的支持与服务。

（一）梅斯学术智能体-梅斯小智 https://ai.medsci.cn/apps/

（二）科研数字化能力课程体系-智能工具助力医学研究效率提升

科研本身正在经历数智化转型。AI for Research （AI4R）是世界科研的发展潮流，最初即是通过AI来完成庞杂领域中，多达几十万级文献的系统型多维综述。智能AI4R工具体现了颠覆式的研究手段与方法论，比如：在一分钟内完成对百万文献的初步检索并给出摘要。

目前常见的八大智能AI4R工具，构建了一个完整的科研智能支持生态系统。在文献综述阶段，AI智能检索和分析工具能够快速定位关键研究成果；在研究设计环节，AI辅助统计分析工具可提供最优的研究方案设计；在数据收集和处理阶段，自然语言处理技术实现了医疗文本的智能结构化；在结果分析阶段，机器学习算法可以发现复杂的数据模式和关联。

特别值得注意的是，AI4R在多模态数据整合、自动化文献分析、智能统计建模等方面的应用，大大提升了研究效率和质量。这些工具不仅简化了研究流程，更重要的是能够帮助研究者发现传统方法难以识别的研究线索和科研机会，为医学研究开辟了新的可能性。

（三）科研数字化产品目录

四、展望未来

梅斯医学科研数字化平台成功切换至DeepSeek模型，标志着我们在智能科研领域迈出了坚实的一步。未来，我们将继续探索AI技术在更多医疗领域的应用，进一步提升平台的智能化水平。通过与专科医生的紧密合作，不断优化模型性能，基于DeepSeek开发病史系统、辅助决策系统、辅助治疗方案系统为医疗科研提供更强大的技术支持，助力医院高质量发展，推动医疗科研迈向新的高度。

梅斯医学，用科技赋能医疗，用智能点亮未来

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