DeepSeek模型在医疗场景中提升诊断效率与报告质量，具体包括：一、AI辅助影像识别与病灶标注；二、临床文本理解与诊断建议生成；三、结构化报告自动生成；四、多模态病历摘要提炼；五、病理图文报告协同校验。
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DeepSeek模型在医疗场景中被用于提升诊断效率与报告生成质量。以下是其在AI辅助诊断与报告撰写中的具体应用方式：
一、AI辅助影像识别与病灶标注
DeepSeek可对接医学影像系统，对CT、MRI等结构化图像数据进行语义理解与上下文关联分析，辅助医生快速定位异常区域并提供初步判读建议。
1、将DICOM格式影像上传至集成DeepSeek的PACS终端。
2、选择“智能标注”功能，系统自动输出高亮病灶区域及置信度数值。
3、医生在标注结果基础上进行人工复核，点击确认后生成带坐标的结构化描述文本。
二、临床文本理解与诊断建议生成
模型通过解析电子病历中的主诉、现病史、检验检查结果等非结构化文本，提取关键临床要素，匹配知识图谱中的疾病特征路径，输出可能性排序靠前的鉴别诊断列表。
1、在EMR系统中打开患者就诊记录页面。
2、选中“现病史+实验室报告+影像报告”三类文本区块，点击“DeepSeek分析”按钮。
3、界面右侧弹出诊断建议面板，其中前三项诊断按概率降序排列，并附每项的支持证据来源段落。
三、结构化报告自动生成
基于医生选定的诊断结论与操作记录，DeepSeek调用预设模板库，融合术语标准化模块，输出符合《医疗文书书写规范》的结构化报告初稿。
1、在手术或检查结束后，进入报告编辑界面。
2、勾选已确认的诊断编码与操作编码，点击“生成初稿”。
3、系统输出含标题、分段小节、标准术语、单位统一的Word兼容文本，所有测量值自动转换为国际单位制，异常项标红提示。
四、多模态病历摘要提炼
针对住院患者累计产生的大量跨时段、跨科室文本与数据，DeepSeek执行纵向时序建模，抽取病情演变主线，压缩生成一页式摘要，供交班与会诊使用。
1、在住院医师工作站选择目标患者及住院周期。
2、点击“生成交班摘要”，系统加载全部护理记录、医嘱变更、检验趋势图数据。
3、摘要窗口显示时间轴视图，关键事件节点旁标注决策依据原文片段及对应时间节点。
五、病理图文报告协同校验
当病理切片扫描图像与文字描述同时输入时，DeepSeek比对图像区域纹理特征与描述中“核分裂象增多”“间质浸润”等术语的一致性，标记潜在表述偏差。
1、在病理信息系统中上传WSI全切片图像与初步诊断文本。
2、启用“图文一致性校验”模式，系统逐句解析描述项并映射至图像坐标区域。
3、输出校验报告，对“符合腺癌”但未见典型腺体结构的区域添加黄色警示框并提示复检位置。
