近日，香港大学深圳医院（以下简称“港大深圳医院”）资讯科技部联合多个科室成功部署并应用了Deepseek系列大模型，分别用于体检报告翻译、临床报告审阅及医疗问答等场景，取得了显著成效。

随着粤港澳大湾区建设的不断推进，越来越多的国际患者选择到香港大学深圳医院就诊。港大深圳医院资讯科技部与健康管理科在年前就已完成了Deepseek V3大模型的本地化部署，以实现体检报告的高效中英文翻译，从而更好地服务国际患者。参与测试的工作人员表示，以往人工翻译一份复杂的体检报告需要数小时甚至更长时间，而现在借助Deepseek V3，仅需几分钟即可完成，且准确率极高。同时，节省了人力成本，大幅缩短了患者的等待时间，进一步提升了就医体验。上线以来，此功能现已服务于数百名患者。

年后，该院人工智能与大数据实验室（AIBD Lab）执行主任陈培凯博士团队率先在自建算力平台DeepBay上部署了Deepseek R1大模型，大年初八测试成功，并于2月15日上线，自上线以来运行稳定，日均查询量达数千次。国际医疗部（IMC）的鲁刚顾问医生表示：“IMC每天处理大量中英文病历，通过本地部署DeepSeek智能预翻译，再由专家校正，既高效、规范，又能确保数据安全。” 在实际操作中，R1被用来协助医生进行病历分析、影像解读以及个性化治疗方案制定等工作。骨科医学中心主任杜启峻教授表示，自从有了R1的帮助，可以更快地获取相关信息，还能得到一些极具参考价值的建议，不仅提高了工作效率，也让医生有更多精力专注于患者沟通和服务。

据介绍，所有部署的大模型均经过严格筛选和本地化改造，确保符合国家法律法规要求。同时，医院还建立了完善的监督机制，定期评估系统运行情况，以保障患者权益不受侵害。

港大深圳医院还作为牵头单位，联合北京协和医院、深圳市卫生健康发展研究和数据管理中心、北京大学深圳医院、中山大学附属第八医院、国家高性能医疗器械创新中心等头部医疗、技术单位，近日向主管部门递交了《使用大语言模型等人工智能工具开展医疗服务的规范》的地方标准建议书，提倡基于开放、安全、“白盒”等原则的临床部署标准，以应对LLM等技术在医疗领域的未知风险。

港大深圳医院表示，除了进一步完善现有AI应用场景外，未来还将拓展至远程诊疗、健康管理等多个方向。据了解，下一步医院将全面推进AI和机器人技术在导诊分诊、检验检查、医学教育培训等方面的应用与研究。同时，将加快医学工程实习基地建设，培养具备医学与工程复合背景的高端人才，促进先进技术与临床需求的精准对接，推动智能链条上的医、研、产协调发展，以更好满足跨境患者、国际患者、罕见病患者需求，提升服务质量及区域投射能力，为医疗智能化及改革贡献力量，促进医疗服务高质量发展。

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