CHIMA 2025青年之家直播间：对话行业专家 聚焦大语言模型在大型医院的创新应用

　　5月9日至5月11日，CHIMA 2025大会在厦门顺利举行。会议期间，CHIMA青年之家直播间访谈了中国医院协会信息专委会副主任委员薛万国、首都医科大学附属北京友谊医院医学数智创新中心副主任王力华、北京大学第一医院信息中心副主任及心血管内科副主任医师李昱熙，围绕“大语言模型在大型医院的创新应用”这一话题，三位行业专家在访谈中分享了各自对大语言模型在医院应用方面的见解。

　　本文内容节选并综合整理自三位专家的访谈记录。

“院长驱动” vs “技术驱动” 医院部署大语言模型

　　在此之前了解到很多家医院部署DeepSeek是医院院长催促之下进行的。对此，李昱熙笑言道，春节期间很多医院的信息中心主任都是在忙碌中度过的。实际上北京大学第一医院很早就关注大语言模型的应用，但由于数据安全和合规要求，一直采取审慎态度。今年DeepSeek爆火后，院领导高度重视，要求信息中心迅速推进本地部署。信息部门整合了院内算力资源，第一时间上线了几个应用，包括电子病历辅助生成、DRG分组推荐等。院长几乎每天都询问工作的进展。

　　王力华认为目前是采用LLM技术的适宜时间段，北京友谊医院近两年已经关注了LLM技术，并开始进行研究尝试。这次春节DeepSeek的出现，技术团队做了认真的评估，信息中心和厂商合作在此阶段就紧密接触，并将部署计划和主管院长汇报，得到了医院领导很大的支持。所以春节后开工就在医院部署了。

　　综上可见，对于北京大学第一医院、北京友谊医院等头部医院而言，它们对LLM技术并非仓促应对，而是早有技术储备。院领导的重视，无疑为大语言模型的部署按下了“加速键”。

火热vs虚火

　　在短短几个月内，国内有超过700多家医院部署实施DeepSeek，呈现出火热的景象。在回答“火热”的背后是否有“虚火”的问题时，李昱熙认为”虚火“现象是存在的，有些医院为了”不落后“盲目部署，结果算力跟不上，医生抱怨响应慢，影响了使用效果。王力华认可这个说法，部分医院可能未明确需求，存在跟风现象。院领导层积极推动部署，但信息中心面临实际落地压力（如算力不足、数据整合困难等）。

　　对此，薛万国有不同意见，认为所谓的“虚火”现象并不一定是坏事。新技术的出现总会引发一阵热潮，大家都在探索其潜力和应用场景。这种热潮本身是积极的，因为它推动了技术的快速发展和应用。然而，医院在引入大模型时，需要保持理性，避免盲目跟风。关键一点，是要在热潮中找到真正适合自身需求的应用场景，逐步发掘技术的实际价值。

医生对大模型应用反馈

　　李昱熙观察到年轻医生在大模型使用上更积极，尤其是需要大量文书工作的科室（如内科）。但他发现，如果只是简单部署一个类似ChatGPT的界面，医生很快就会失去兴趣——他们宁愿直接用官网的满血版。关键是要深度嵌入工作流，比如：在电子病历系统中直接调用模型辅助生成文本、在DRG分组时自动推荐最优编码等。

　　王力华表示，不同年资的医生展现出不同的使用习惯和需求。高年资医生倾向于提出更高质量的需求，例如寻求精准的鉴别诊断建议。相比之下，年轻医生在使用上更为活跃，但他们的需求主要集中在基础医学知识的查询。此外，部分科室如心内科已经主动分享使用经验，医院计划进一步鼓励更多医生撰写应用案例，以促进知识和经验的传播，提升整体医疗服务的质量和效率。王力华还透露，尽管主任们使用频次不高，但在提示词上主任们使用得更加精准，更能得到良好的回答。这与主任的丰富的临床经验和问诊技巧有关。

通用大模型vs垂直应用大模型

　　根据报道，医疗领域已有近300个垂直大模型对外发布。对于通用大模型与垂类大模型如何整合，是否会出现”AI孤岛“情况，李昱熙对垂直应用大模型整体上持审慎的态度。他表示，专科模型理论上更精准，但目前缺乏临床验证。现在的策略是：以通用模型为底座，结合心血管领域的本地知识库，在特定场景（如病例讨论）中优化使用。最近《JAMA》（《美国医学会杂志》）等期刊开始发表大模型临床验证研究，精神健康领域已有阳性结果，但心血管、肿瘤等专科还需要更多证据。模型能力是一方面，更重要的是看能否通过随机对照试验（RCT）验证。

　　薛万国认为随着医院引入更多的专科模型，可能会出现AI孤岛现象，还需要进一步观察。可以明确的是，解决这一问题的关键是标准化，即通过统一接口和数据格式，实现不同模型的互操作性。此外，建立统一的评估标准和数据集，也有助于减少孤岛现象的发生。

对准备部署大模型医院的建议

　　在对准备部署大模型的医院的建议上，三位主任大体一致。那就是要先量力而行，评估自身需求和现有资源去选择大模型产品。“从小范围验证，小切口切入，再逐步推广。”“要守住安全底线，宁可慢一点也要确保数据不出院，注重防范风险。”“重视临床反馈，让医生积极参与，持续改进。”

　　考虑到大型医院有更多的资源和能力去探索和应用大模型，薛万国更明确建议其可以进行更多定制化开发，并在不同科室和场景中测试。中型医院可以根据自身需求，选择适合的模型和应用场景，逐步推进。小型医院则建议先从简单的应用场景入手，如智能助手和健康宣教，待技术和市场成熟后再进行更深入地应用。

　　大模型在医疗领域的应用前景广阔，三位专家都表示出乐观积极的态度。同时，也需要解决许多技术和应用上的挑战。未来，随着技术的不断进步和标准的建立，大模型有望在医疗领域发挥更大的作用，为临床服务提供更高的价值。

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