56 秒出诊断，Deepseek 震撼医疗圈！多位主任医师发声：又快又准，担忧失业

浙大二院主任医师：Deepseek给出的诊断和我们临床非常接近！AI分析得很快，医生怎么比？很怕会失业

这次，我们作为医生不得不严肃面对、认真学习了！

据新华每日电讯消息，近期，浙大二院胸外科主任医师范军强接诊了一名48岁的患者，于是，他便向Deepseek发起了提问并进行咨询。

范主任询问到：今天接诊了一个男性48岁的患者。那么这个是一个右上肺的结节，大概是8mm大小，已经随访观察了半年，没什么变化，这是一个磨玻璃的结节，请问这个诊断是什么？下一步怎么治疗？

结果，几十秒过后，Deepseek给出了非常详细的判断，还结合最新的指南给出了建议。另外，Deepseek还指出提问者给出的信息“磨玻璃的结节”过于模糊，到底是“纯磨”还是“混磨”需要进一步明确。

天呐，Deepseek还能自行判断并纠正提问者给出的信息，这也太厉害了！

最后，范军强主任表示：“Deepseek的判断非常客观，对我们患者的诊断也好，给出的建议也好，和我们临床非常接近……”

Deepseek会诊断、会看病、会给出建议，连续几日，多名科主任表达了各自的看法。

2月10日，安徽省六安市人民医院感染科副主任医师侯医生就发文表示：“DeepSeek完全可以胜任医生的许多工作了，消化内科一个病人需要进行抗生素调整会诊，我让Deepseek给出会诊建议，它56秒给出答案，让人真的压力山大呀，说不定哪一天医生就被Ai取代了。”

据了解，侯医生向Deepseek咨询表示：患者腹部CT结果提示急性胰腺炎，急诊门诊白细胞明显升高，肝酶异常升高，另患者基础疾病多，合并肺部感染及脑梗死后遗症，一般情况差，当时请ICU会诊予以美罗培南抗感染治疗，现患者炎症指标明显下降，无畏寒发热等不适，故特请贵科会诊，协助抗生素降档。请给出抗生素使用建议。

没想到，短短几十秒之后，Deepseek就给出了自己的判断和建议，内容非常详细准确，它明明白白地说出了应该用什么药、注意事项、怎么治疗，而且给出的治疗建议都是根据最新的指南，医生想不到的东西，它都做出了设想并进行分析，指导医生该怎么怎么去做。

天呐，这也太强大了，哪个医生能分析得这么透彻、清楚、逻辑严密？怪不得连科主任们都直呼医生哪一天别被淘汰失业了。

2月11日，四川某三甲影像科主任就发长文担忧同事们的职业前景，他表示：“以DeepSeek为代表的一系列AI强大到令我惊讶，它们以其强大的数据处理能力和深度学习算法，已经在医疗领域大显身手。DeepSeek在医疗领域的应用更是引发了广泛关注，其在疾病辅助诊断、治疗方案优化等领域展现出潜力。”

“我给出患者资料，让DeepSeek出具诊疗方案，30秒之后，DeepSeek就能给出专业、全面的分析，我认为其条理之清晰，分析之全面，不亚于大三甲医院的主任医师。对于我们搞诊断，搞病理的，我真的担忧我们未来的发展了，这些AI一分钟能读成千上万张片子，细微的地方也能识别出不同，我们医生仅靠手、靠眼，无论如何也是比不上的。”

随着DeepSeek的发展，很多医生在感叹人工智能快速发展的同时，都在担忧未来的职业发展，我们到底该怎么办？

医生是人，肉眼凡胎有时候我们确实不能和AI相比

从今天开始，各位医生真的得重视DeepSeek等一系列AI了。

咱们主要说说DeepSeek，毫无疑问，这是蛇年春节以来医疗界最为热门的话题之一。这个国内原生的大模型直接挑战OpenAI、谷歌等全球科技巨头，甚至凭一己之力使得美股AI龙头普遍重挫。

相比海外的大模型，DeepSeek训练数据以汉语为主，对复杂的汉语词汇和语境处理更为精准，使其文字输出更为流畅自然，符合汉语环境。同时，它的逻辑推导过程透明，并支持针对包括医疗在内特定场景的深度优化。

DeepSeek在疾病判断及诊疗方面具有天然的优势，它可以修正咨询者提供的不规范的信息，这是以往大模型不能相比的。

在以往的大模型中，你需要输入非常规范的格式，例如你需要输入“请分析以下病例：65岁男性，高血压、糖尿病史，主诉胸痛伴呼吸困难2小时。需要：1. 列出可能诊断及依据 2. 建议必要的实验室检查 3. 给出紧急处理方案 4. 说明鉴别诊断要点”这样一段话。

但是在DeepSeek中，提示词可以使用非常口语化的描述“65岁男性，高血压糖尿病多年，突然胸痛喘不过气两小时，现在应该怎么办？”，如此即可，它的逻辑性和分析能力非常强，给出的判断和建议不输一个从业多年的专家。

其实，除了DeepSeek，还有很多强大的AI。

例如，OpenAI的GPT-3程序，可以从自发语音中识别线索，诊断并预测痴呆症早期阶段的准确率达到80%。

人工智能眼科专家“CARE”能够一次性精准筛查14种眼病。中山大学中山眼科中心副主任林浩添教授就曾介绍，CARE可以识别正常眼底图像和14种常见眼底病变，包括糖尿病视网膜病变、高血压眼底表现、青光眼视神经病变、病理性近视眼底改变等，诊断的总体准确率从92.1%提升至95.2%，并在全国35家不同级别的医疗机构进行了临床真实环境验证。

来自谷歌、谷歌大脑与Verily公司的科学家们开发出了一款能用来诊断乳腺癌的人工智能，它的表现甚至超过了专业的病理学家。众所周知，病理诊断的准确性严重依赖于病理医生的水平，即便是对于同一名病人，不同病理学家给出的诊断也往往会有很大不同，不同病理学家对乳腺癌诊断的一致率只有75.3%。在某些不典型的乳腺癌中，诊断的一致率竟下降到了48%，只有不足一半。

病理医生必须经过数年甚至十几年的训练，才能掌握足够的经验，成为一名合格的病理医生，要成为优秀的病理学家更是难上加难，在医疗资源不足的地区，想要得到足够的训练以获得经验，都是一种奢望。

然而，谷歌和Verily的科学家们将单张病理切片的图像分割成了数万至数十万个128x128像素的小区域，每个小区域内可能含有数个肿瘤细胞。随后，他们提供了许多肿瘤组织与正常组织的病理切片，供人工智能学习。短期内，这款人工智能掌握了一种像素级的技巧——它能分辨出单个小区域内被标注为“肿瘤”的像素，从而将整个小区域标注为“肿瘤区”，这能有效将肿瘤组织与健康组织区分开来。

研究人员曾邀请了一位病理学家，并要求其与人工智能进行一场比赛。人类病理学家花了整整30个小时，仔细分析了130张切片，并给出了他的诊断结果。在随后基于灵敏度（找到了多少正确的肿瘤）和假阳性（将多少正常组织诊断为肿瘤）的评分中，人类病理学家的准确率为73.3%，人工智能的准确率却是88.5%。

我们医生，毕竟是肉眼凡胎，有时候根本不能和强大的人工智能相比，面对DeepSeek等一些列AI的挑战，我们到底该怎么办？

AI取代哪个行业不好说，但一定会先取代不会使用AI的人！

人工智能的时代已经全面来临了，很多医生担心会失业，怎么办？笔者也不知道怎么办，但笔者想告诉各位医生一句话：AI取代哪个行业不好说，但一定会先取代不会使用AI的人！

在DeepSeek被持续热议之时，海军军医大学附属长海医院心内科一名医生就对笔者表示：“如果DeepSeek将要取代医生的话，那么内科一定是第一个被取代的，这是毫无疑问的，我最近见识了DeepSeek的威力，它的逻辑分析能力太强大了，哪个内科医生能比得上它的知识储量和各种分析设想的能力？”

是的，不可否认，未来的医疗是AI的天下。

2024年11月，国家卫健委等部门联合发布《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》，进一步为AI在医疗领域的应用场景指明了方向。

《指引》涵盖了医疗服务管理、基层公卫服务、健康产业发展和医学教学科研四大类84种具体场景，其中包括医学影像智能辅助诊断、基层全科医生智能辅助决策、智能门诊分诊、智能药物研发等应用场景。

文件表示，医疗与AI和大数据正在行业的各个方面展开深度融合，要借助AI和大数据应用的迅速发展，共同推动医药行业的研发、服务、应用向更高效、更智能的方向发展。

所以，未来是AI的天下，2025年，AI在医疗的应用更会获得突飞猛进的进展。

目前，我们也不要考虑AI会不会取代医生了，它毕竟是一种工具，需要人去使用它，医生们需要立即搞明白AI是怎么一回事，AI以后取代哪个行业不好说，但一定会先取代不会使用AI的人！

撰文 | 阿拉斯加宝

编辑 | 阿拉斯加宝

来源：梅斯医学

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