中新網濟南2月28日電 題：當“醫線”代表“接入”DeepSeek
中新網記者 趙曉 祁建月
“目前，奧法妥木單抗在治療自身免疫性腦炎中發揮著越來越大的作用，請詳細說明它在臨床工作中的應用情況及困境。”
一串指令發出后，不到1分鐘，盧林立即在DeepSeek電腦端收到一段600余字的解析。
這位從醫近30載的老專家，近來與“新助手”頻繁互動，或是問詢某種藥物的臨床應用，或是交流某個特殊病例的診治方法。
2月26日，盧林(左2)在醫院與同事交流患者的治療方案。中新網記者 趙曉 攝盧林擁有多重身份：全國人大代表、中國肢殘人協會主席、山東省立醫院東院保健神經內科主任。
過去8年，他在履職路上為中國2472萬肢殘人和成千上萬基層患者奔走發聲，就慢病管理、殘疾人權益保障、農村醫療衛生體系建設等方面提出30余項建議和議案。
今年，以DeepSeek為代表的中國人工智能技術加速滲透到各行各業，盧林敏銳地感知到AI給整個醫療領域帶來的變革和影響。
近一段時間，山東大學齊魯醫院、北京大學第一醫院、天津醫科大學總醫院等中國知名醫院密集完成DeepSeek大模型本地化部署，“AI醫生”“AI助理”在各醫療機構“上崗”，人工智能技術的觸角正深入醫療行業“肌理”。
DeepSeek、豆包、文心一言等熱門大模型，盧林一一“過招”，發送不同難度的指令，借此研究它們的語言處理水平、邏輯推理能力、專業知識儲備等。
2月26日，盧林在醫院接受中新社記者專訪。中新網記者 祁建月 攝“反復測試發現，病案數據提供得越完備，大模型給出的意見越符合醫生的日常診斷。”盧林說，前提是需要醫生介入，與大模型層層遞進式溝通，才能得到最貼合臨床實際情況的診斷。
盧林認為，DeepSeek等大模型通過海量學習醫療文獻、病例數據等，能輔助醫生做診斷和治療決策，幫助醫生快速獲取各領域信息，提高醫療服務的效率和準確性，但也存在一些“硬傷”。
比如，缺乏臨床實踐和經驗沉淀、無法從倫理和情感層面考量問題等。“對病案的分析和臨床診斷能力是一個長期積累的復雜過程。人工智能模型尚需大量數據來成長。”盧林表示。
2月26日，盧林在病房內查看患者恢復情況。中新網記者 趙曉 攝基于自身實踐和充分調研，盧林準備在今年全國兩會上建議現代醫療機構以AI為翼，構建醫療、服務、運營三位一體的智慧化體系，實現全方位智慧化運營管理和服務。
“在這個過程中，需要克服和解決DeepSeek等大模型存在的數據安全、倫理規范、立法監管等問題。”盧林建議從創新優化技術、制定倫理準則、加強政府和行業協會引導等多個方面，推動AI技術與醫療行業“雙向奔赴”。
在他看來，目前，很多大模型的問診能力像執業五六年的年輕醫生，未來它們可能在短時間內成長為有四五十年臨床經驗的老專家，“這也是我們對大模型的期待”。
【記者手記：他每天蹣跚著走1萬步】
走在醫院的長廊里，他的背影高高瘦瘦，左下肢略顯蹣跚，但步伐敏捷，右腿帶動著左腿，向前穩當邁步，穿梭于10余個病房間，與每位患者溝通病情、需求和困惑。
這是盧林每天例行的查房工作。他的身影也常出現在門診區、會議室，或是鄉村偏遠地區，每年下基層義診10余次。
盧林出生于農村家庭，幼時因脊髓灰質炎致左下肢殘疾。他先是患者，然后一步步攻讀本科、碩士、博士，直至擔起醫生職責。雙重身份讓他對每位殘疾人、患者的所難、所需更能感同身受。
“左肢的行動不便影響您正常工作嗎？”記者有些冒昧也夾雜心疼地問道。
“沒有任何影響，我現在每天都能走上1萬步。”盧林順手打開手機，讓記者查看他的步數記錄。
一年365個“1萬步”是他日日在“醫線”為患者和殘疾人奔波的寫照，也是他一腳一腳“踏”出履職建議的折射。
“我既考慮身邊患者、殘疾人的微觀問題，也時刻關注宏觀的社會熱點問題。”今年盧林攜4份建議參加全國兩會，涉“AI+醫療”，也包括卒中、偏頭痛、發作性睡病等疾病的規范診療和救治體系建設。同時他還在調研人工智能立法、自動駕駛立法等其他領域的問題。(中新網記者 趙曉)