近年来，在国家大力推动“人工智能+医疗”深度融合的宏观背景下，医疗大模型凭借强大的自然语言理解、推理能力及多模态处理性能，正逐步成为医疗行业智能化转型的核心驱动力。长期以来，吉林大学第一医院（以下简称：吉大一院）始终积极推动智能化技术在事业发展中的创新应用。近日，在吉大一院领导班子的大力推动下，在相关科室、部门的共同努力下，吉大一院顺利完成了DeepSeek大模型的本地化部署，标志着医院开启了智慧医疗发展新篇章。

　　此次本地化部署，吉大一院将DeepSeek大模型与自主研发的MedSuper应用体系进行了整合，通过覆盖医疗数据处理、临床决策支持及办公流程优化等多个关键领域，全面助力多项业务、多个环节的有序开展，为实现医疗服务的智能化与精准化转型提供了坚实的技术保障和创新动力。

　　吉大一院信息中心技术团队经过多轮技术论证和反复调试，成功实现了无盘电脑系统与本地私有化部署的DeepSeek R1大模型高效对接。这一成果可以让医护人员在内网环境中快速调用DeepSeek大模型，利用其强大的自然语言处理和复杂数据运算能力，获得精准、高效的技术支持。为此，技术团队还优化了系统内核调度算法和硬件资源分配策略，大幅提升了系统响应速度，成功将首个Token生成的平均时间控制在3秒以内，并在高并发压力测试中表现出色，为后续的深度应用打下了坚实的性能基础。

　　吉大一院信息中心技术团队基于DeepSeek大语言模型和检索增强生成（RAG）技术，成功构建了覆盖诊疗规范、药物数据库和病例库的本地医疗知识库。通过向量检索技术，知识库能够高效索引海量医疗数据。当医生输入患者的症状和病史等信息后，系统可以迅速从多源数据中精准匹配相关信息，并利用大模型的生成能力，以结构化、易理解的方式呈现。在复杂病症诊断场景下，医生可借助系统快速查阅过往相似病例的诊疗过程与结果，同时结合最新的诊疗指南和药物相互作用分析，制定更科学、精准的治疗方案，从而提升临床决策的效率和准确性。

　　吉大一院信息中心技术团队同时将DeepSeek大模型接入了OA系统，通过设计适配层实现了OA系统与DeepSeek之间的数据交互。依托大模型的自然语言理解与生成能力，医务人员只需使用简单的自然语言指令，即可快速完成智能公文拟稿、会议纪要生成和科研数据智能分析等相关事务。智能化办公模式不仅能显著提升工作效率，还能使医务人员将更多时间和精力专注于临床服务，从而优化医疗资源配置，为提升医疗服务质量提供了强有力的支持。

　　DeepSeek大模型的本地化部署不仅为医院数字化转型提供了“技术支撑-临床赋能-生态共建”的完整范式，更为医院构建精准化医疗服务体系、完成更多自主化技术突破奠定了坚实根基。

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