中國醫生警告：中國醫院採用 DeepSeek AI 的速度「太快」
DeepSeek AI 在中國醫院的整合目前包括該 AI 模型在 300 多家醫療機構的廣泛採用。 然而，中國醫學界發出了一種令人警醒的警告聲音。 由清華大學醫學創始院長黃天胤領導的 JAMA 發表了一篇研究評論文章，警告說，在臨床環境中快速部署 DeepSeek 的大型語言模型可能「太快、太早」。
這些數字描繪了中國醫療保健領域人工智慧轉型的一個引人注目的圖景。 DeepSeek 在三甲醫院的部署代表著人工智慧使用方式的重大轉變，不僅限於診斷輔助，還擴展到醫院管理、研究促進和患者管理。
該公司的模型已經證明了顯著的效率提升，包括患者隨訪效率提高了 40 倍。 廣泛採用源於 DeepSeek 作為專有 AI 系統的開源、低成本替代方案的獨特地位。
LLM DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1 由一家中國投資公司的子公司開發，具有低成本和開源的獨特優勢，這大大降低了 LLM 的使用門檻。
中國的醫療保健公司已迅速將模型整合到其運營中。 大陸地區有 30 多家醫療保健公司已在其運營中添加了 AI，其中包括恆瑞醫藥有限公司和雲南白藥集團有限公司等公司。
在採用多個開源 AI 模型以提高運營效率和降低成本後，貝瑞基因有限公司的股價上漲了 71% 以上。
警告信號：臨床安全受到審查
儘管人們對 DeepSeek AI 充滿熱情，但 JAMA 的研究觀點提出了重大的危險信號。 眼科教授兼新加坡國家眼科中心前醫療主任黃天胤與他的合作者一起，確定了幾個關鍵問題。
研究人員警告說，DeepSeek 產生「看似合理但實際上不正確的輸出」的傾向可能導致「嚴重的臨床風險」，儘管其具有強大的推理能力。 這種現象被稱為 AI 幻覺，在醫療環境中尤其危險，因為準確性可能關乎生死。
研究團隊強調了醫療專業人員可能如何過度依賴或對 DeepSeek 的輸出持不批判態度，從而可能導致診斷錯誤或治療偏差，而更加謹慎的臨床醫生可能面臨在時間敏感的臨床環境中驗證 AI 輸出的負擔。
基礎設施挑戰和安全漏洞
除了臨床準確性問題外，DeepSeek AI 在中國醫院的快速部署還暴露了重大的網路安全漏洞。 雖然許多醫院選擇私人、現場部署來減輕安全和隱私風險，但研究稱，這種方法「將安全責任轉移到各個醫療機構」，其中許多機構缺乏全面的網路安全基礎設施。
最近的網路安全研究加劇了人們的擔憂。 研究表明，DeepSeek 被網路犯罪分子利用的概率是其他 AI 模型的 11 倍，這突出了其設計中的一個關鍵漏洞。 思科的一項研究發現，DeepSeek 未能在安全評估中阻止有害提示，包括與網路犯罪和虛假信息相關的提示。
DeepSeek 的開源性質在提高可訪問性的同時，也帶來了獨特的安全挑戰。 DeepSeek 的開源結構意味著任何人都可以下載和修改該應用程序，允許用戶不僅改變其功能，還可以改變其安全機制，從而造成更大的利用風險。
現實世界的影响：來自臨床前線的故事
DeepSeek AI 在中國醫院的整合已經開始改變醫患關係的動態。 抖音上的一段走紅視頻顯示，一位沮喪的醫生在治療受到一位使用 DeepSeek 的患者質疑後，才發現醫療指南確實已經更新，而 AI 是正確的。
這個軼事說明了醫療保健領域採用 AI 的潛力和風險。 雖然這項技術可以幫助醫療實踐與時俱進，但它也挑戰了傳統的醫療等級制度，並在臨床決策中引入了新的不確定性來源。
存在安全隱患的「完美風暴」
研究人員認為，中國獨特的醫療保健形勢正在形成存在臨床安全隱患的「完美風暴」，他們認為，初級醫療基礎設施的差距以及高智能手機普及率是造成這一現象的原因。 他們指出，「醫療需求複雜的弱勢群體現在可以前所未有地獲得 AI 驅動的健康建議，但通常缺乏安全實施所需的臨床監督。」
醫療 AI 訪問的民主化雖然可能有利於醫療保健公平，但引發了人們對資源有限的環境中護理質量和安全性的質疑，在這些環境中可能缺乏適當的監督。
地緣政治影響和數據隱私
DeepSeek AI 在中國醫院的快速採用並未引起國際社會的注意。 一些國家已經採取了預防措施，由於擔心該應用程序的數據管理做法對國家安全構成威脅，意大利、台灣、澳大利亞和韓國已經阻止或禁止在政府設備上訪問該應用程序。
隱私專家對數據收集和存儲表示擔憂。 這款中國聊天機器人可能構成國家安全風險，因為「這些數據匯總起來，可以用來收集對人口的洞察，或用戶行為，這些行為可能被用來創建更有效的網路釣魚攻擊或其他惡意操縱活動。」
監管差距
儘管應用廣泛，但中國的監管框架難以跟上 AI 在醫療保健領域的快速部署。 目前的監管解釋允許人工智慧增強而非取代人類的診斷判斷，這表明仍需要謹慎地將其整合到醫療服務中。
值得注意的是，沒有醫療 AI 產品被納入中國的國家基本醫療保險，這表明人們對該技術的可靠性仍然持懷疑態度。 也就是說，DeepSeek AI 在中國醫院的故事代表了全球關鍵領域 AI 採用所面臨的更廣泛挑戰的縮影。
雖然該技術為改善醫療服務和降低成本提供了巨大的潛力，但醫療研究人員的警告強調了需要謹慎、有條不紊的實施。
最近的研究強調了 DeepSeek 模型在特定指標中的相對準確性，例如淋巴瘤患者的 Deauville 評分，但仍然承認與人類臨床醫生相比存在相當大的差距。 準確性差距，加上安全漏洞和監管挑戰，表明目前的採用速度可能確實「太快、太早」。
結論：一個關鍵時刻
隨著中國繼續推進「智慧醫院」和人工智慧驅動的醫療保健轉型，DeepSeek AI 在中國醫院的整合既證明了技術創新，也對快速部署的風險提出了警示。 清華大學醫學的黃天胤及其同事提出的擔憂並非反對進步，而是呼籲負責任的創新，在技術進步的同時優先考慮患者安全。
未來面臨的挑戰將是在醫療保健領域利用 AI 不可否認的優勢與實施強大的保障措施以保護患者免受過早或監管不足的 AI 部署風險之間找到適當的平衡。
圍繞 DeepSeek AI 在中國醫院的持續爭論最終反映了全球醫療保健界面臨的一個根本問題：在將強大的 AI 系統整合到危及生命的醫療應用中時，速度多快才算太快？ 這個問題的答案將塑造數字健康的未來，不僅在中國，而且在全球範圍內。
DeepSeek AI 的臨床應用細節
DeepSeek AI 已經在中國醫療機構中開展了多項臨床應用，以下是一些具體的例子：
- 診斷輔助：DeepSeek AI 能夠分析醫學影像，例如 X 光片、CT 掃描和 MRI，幫助醫生檢測腫瘤、骨折和其他異常情況。 它可以通過快速處理大量數據來提高診斷效率，並有望減少漏診和誤診。
- 藥物研發：DeepSeek AI 可以用於藥物研發的各個階段，包括靶標發現、藥物設計和臨床試驗。 它可以通過預測藥物的活性和毒性來加速藥物研發進程，從而降低研發成本和時間。
- 患者管理：DeepSeek AI 可以用於患者管理，例如預約排程、病歷管理和患者隨訪。 它還可以為患者提供個性化的健康建議和健康管理計劃，幫助患者更好地管理自己的健康。
- 醫院管理：DeepSeek AI 可以用於醫院管理，例如資源分配、流程優化和成本控制。 它還可以幫助醫院提高運營效率，降低運營成本，並改善患者體驗。
- 醫學研究：DeepSeek AI 能夠快速分析大規模醫學數據集，以識別新的疾病模式和治療方法。它能協助研究人員加速研究進程，並發現可能被忽視的細微關聯。
DeepSeek AI 的優勢與局限
DeepSeek AI 在醫療領域的應用具有以下優勢：
- 提高效率：DeepSeek AI 能夠快速處理大量數據，提高診斷、藥物研發和患者管理的效率。
- 降低成本：DeepSeek AI 可以降低人工成本、藥物研發成本和醫院運營成本。
- 提高準確性：DeepSeek AI 可以減少漏診和誤診，提高診斷和治療的準確性。
- 個性化醫療：DeepSeek AI 可以為患者提供個性化的健康建議和健康管理計劃。
然而，DeepSeek AI 也存在一些局限性：
- 準確性問題：DeepSeek AI 可能產生「看似合理但實際上不正確的輸出」，導致診斷錯誤或治療偏差。
- 安全漏洞：DeepSeek AI 可能被網路犯罪分子利用，造成數據洩露和系統安全風險。
- 監管挑戰：中國的監管框架難以跟上 AI 在醫療保健領域的快速部署，缺乏明確的監管標準和規範。
- 倫理問題：AI 在醫療領域的應用可能引發倫理問題，例如數據隱私、算法偏見和對人類醫生角色的影響。
- 對人類醫療知識的依賴性: AI必須基於已有的訓練數據學習，但醫療知識仍不斷發展，AI模型的更新難以完全跟上最新進展。
醫療機構實施 DeepSeek AI 的考量
醫療機構在實施 DeepSeek AI 時應考慮以下因素：
- 數據安全和隱私：應採取嚴格的數據安全和隱私保護措施，確保患者數據的安全性和隱私性。
- 算法偏見：應警惕算法偏見，確保 AI 系統不會對特定人群產生歧視性影響。
- 透明度和可解釋性：應提高 AI 系統的透明度和可解釋性，使醫生能夠理解 AI 系統的決策過程。
- 醫生培訓：應對醫生進行培訓，使其能夠正確使用 AI 系統，並對 AI 系統的輸出進行批判性評估。
- 持續監測和評估：應對 AI 系統的性能進行持續監測和評估，及時發現和解決問題。
- 倫理考量: 建立全面的倫理框架，以解決AI應用中可能出現的倫理問題，確保患者的知情權和自主權。
結論
DeepSeek AI 在中國醫院的快速應用帶來了機遇和挑戰。 醫療機構應謹慎評估 AI 的潛在風險和收益，並採取適當的措施確保 AI 的安全、有效和負責任的應用。 同時，政府和監管機構應加強對 AI 在醫療保健領域的監管，建立明確的監管標準和規範，以促進 AI 在醫療領域的健康發展。
在實際應用中，將AI作為輔助工具，而非完全替代人類醫生，可能是更為合理的選擇。例如，可以通過 AI 預先篩查醫學影像，將可疑病例優先提示給醫生，以提高診斷效率，但最終的判斷仍應由經驗豐富的醫生做出。同時，應鼓勵醫生和AI系統之間的協作，結合人類的智慧和AI的計算能力，共同提高醫療水平。
```