今年春節後，DeepSeek的橫空出世重新整理了人們對AI的認知，其強大的邏輯推理、語言組織能力讓人振奮！很快，DeepSeek在醫療系統的套用成為了現實。
廣州一家大型三甲醫院已經讓DeepSeek開始寫病歷（初稿），大大減輕了醫生的負擔。甚至有北京三甲醫院專家稱其診斷水平接近省級專家。那麽，DeepSeek的看病水平真的比基層醫生更高嗎？ 本文 從技術優勢、局限性和倫理人文調整三個方面進行深入分析。
一、技術優勢：DeepSeek的精準與高效
1. 數據處理能力
DeepSeek的核心優勢在於其強大的數據處理能力。它可以在短時間內分析海量的醫學文獻、病例數據和影像資料，而這是基層醫生難以企及的。例如，DeepSeek可以透過深度學習演算法快速辨識醫學影像中的微小病變，如早期肺癌的結節或乳癌的鈣化點，準確率甚至超過部份經驗不足的醫生。
2. 診斷的標準化
基層醫生的診斷水平往往受限於個人經驗和知識儲備，而DeepSeek的演算法基於全球範圍內的標準化醫學知識庫，能夠提供一致且規範的診斷建議。這種標準化尤其適用於常見病和多發病的診斷，可以減少因醫生經驗不足導致的誤診或漏診。
3. 即時更新與學習
DeepSeek能夠即時更新最新的醫學研究成果和臨床指南，確保其診斷建議始終基於最新的科學證據。相比之下，基層醫生可能因工作繁忙或資源有限，難以及時跟進醫學前沿進展。
二、局限性：DeepSeek的不足與挑戰
1. 復雜病例的局限性
盡管DeepSeek在數據處理和標準化診斷方面表現出色，但其在面對復雜病例時仍存在局限性。醫學不僅僅是科學，更是一門藝術。許多疾病的表現千變萬化，尤其是涉及多系統、多器官的復雜病例，需要醫生結合患者的病史、體征、心理狀態等多方面因素進行綜合判斷。DeepSeek目前尚無法完全模擬這種綜合判斷能力。
2.數據依賴與偏差
DeepSeek的診斷能力高度依賴於其訓練數據的品質和數量。如果訓練數據存在偏差（例如某些疾病的樣本量不足），AI的診斷結果可能會出現偏差。此外，AI無法處理數據之外的「非結構化資訊」，如患者的家庭背景、生活習慣等，而這些資訊在基層醫生的診斷中往往起到關鍵作用。
而且筆者使用DeepSeek過程中， 發現存在參考文獻不真實、內容錯誤的情況 ，因此目前階段，DeepSeek尚無法替代醫生。
三、倫理問題和人文關懷
1. 倫理問題
AI在醫療中的套用引發了一系列倫理問題。例如，如果AI的診斷結果與醫生的判斷不一致，應以誰的意見為準？如果AI的診斷出現錯誤，責任應由誰承擔？這些問題尚未有明確的答案。此外，AI的使用可能加劇醫療資源分配的不平等，因為高端的AI技術可能優先服務於經濟發達地區，而基層醫療機構可能無法獲得同等的技術支持。
2. 人文關懷
醫療不僅僅是技術的套用，更是人與人之間的互動。基層醫生在與患者的溝通中，能夠透過語言、表情和肢體動作傳遞關懷與安慰，這種人文關懷是DeepSeek無法替代的。例如，當患者得知自己患有重病時，醫生的安慰和鼓勵往往比冰冷的機器診斷更能給予患者信心和力量。
結論：DeepSeek與基層醫生各有所長
綜上所述，DeepSeek在數據處理、標準化診斷和即時學習方面具有明顯優勢，但其在復雜病例處理、人文關懷和倫理問題方面仍存在局限性。基層醫生雖然在技術能力上可能不如AI，但其在綜合判斷、人文關懷和患者溝通方面的作用是AI無法替代的。
因此，DeepSeek的看病水平是否比基層醫生更高，不能一概而論。在常見病和多發病的診斷中，DeepSeek可能更具優勢；而在復雜病例和人文關懷方面，基層醫生的作用不可替代。
未來，無論你是否接受DeepSeek，AI與醫生的協同合作將是醫療發展的主流方向，醫生不妨接受這一新技術，利用其為患者提供更高效、更溫暖的醫療服務！
