2025年2月15日下午，一场聚焦于AI技术赋能医院病案信息统计的研习论坛在线上成功举办。本次论坛是广东省生物统计学会医院统计分会今年组织的第一次线上技术交流活动，旨在抓住春节前后DeepSeek掀起的浪潮，探讨DeepSeek（DS）等AI技术在病案信息统计领域的应用现状、挑战与未来发展方向。

 

 

论坛由医院分会主任委员赖伏虎主持。第一部分为“同行分享：DeepSeek应用体会”，张莉统计师率先分享了她在深圳市宝安区人民医院信息统计科的工作经验。她详细介绍了如何利用DeepSeek技术将医院业务日报、年报数据自动生成统计分析报告，这一创新实践极大地提高了工作效率。同时她也指出，尽管AI技术在数据处理方面表现出色，但仍存在一定误差和幻觉，需要人工复核以确保数据的准确性。这一观点引发了与会者的共鸣，大家一致认为，AI技术的应用并非完全取代人工，而是需要与人工审核相结合，以实现更高效、更准确的数据处理。

 

 

深圳市宝安区中医院的李昕昊统计师则从技术层面出发，详细讲解了如何快速在本地部署DS大模型，并引导与会者逐步实现本地化安装部署。他的分享为那些对DeepSeek技术感兴趣但缺乏技术背景的同行提供了宝贵的指导，使他们能够更轻松地将这一先进技术应用到实际工作中。

 

 

广州医科大学番禺中心医院的方家尉高级工程师，围绕“DeepSeek在医院统计工作中的应用，利用生成式AI提高统计分析生产力”这一主题，分享了他在大数据人工智能应用方面的心得。他通过具体案例展示了如何利用AI生成医院统计口径的迭代过程和结构化输出，并强调了人工审核在提升DS理解能力中的重要性。方家尉高级工程师的分享为与会者提供了宝贵的实践经验，让大家对AI技术在病案信息统计中的应用有了更深入的理解。

 

 

大学毕业才1年多黄多多代表着的互联网原生代的AI敏感性和内容创造力，他分享了自研的病案编码的辅助工具的搭建、底层逻辑、DS对接和在病案统计、医保监管等方面的实践探索和深层次思考。

 

 

深圳瑞铭公司的吴卫权高级工程师应邀在第二部分“专家主讲：基于DeepSeek基座的病案领域实践”重点讲解了DeepSeek的技术原理，并演示了该公司的产品如何调用DeepSeek进行病案ICD编码辅助和病历深度内涵质控。他指出，通过大模型的训练和调优，病案编码的准确率得到了显著提升，尤其是在处理复杂病历文书时，AI能够提供有效的辅助决策支持。这一成果表明，DeepSeek技术在病案信息统计领域的应用潜力巨大，能够为医疗机构带来实实在在的效益。

 

 

在第三部分“百家争鸣：DeepSeek等Al技术利弊及对病案信息统计影响”环节，来自福建、广西的病案统计同行也参与到广东省生物统计学会委员们的热烈讨论中。南方医科大学附属第三医院的韩栋高级统计师认为，AI在处理简单重复性任务时表现出色，但在专业领域的应用中仍存在一定的局限性，特别是在数据提取和报告生成方面。东莞市松山湖中心医院医保科的周昊主任认为，AI能够快速帮助查找相关标准和政策，但在医保分解住院等规则和病例分析等方面的深度应用仍需进一步探索。深圳市宝安区松岗人民医院质控科的熊临清主任，福建省厦门市妇幼保健院病案科的张益娟主任等均表示，AI应用于病案统计和病案质控方面将大大提高工作效率，未来希望能够多多钻研AI与实际工作的深度结合。

在最后的“坛主点评”阶段，赖伏虎主任委员进行了总结发言。他首先征求医院统计分会委员们的意见，建立“DS先锋，AI赋能”研习论坛季度轮值运营制度，带动病案、信息、质控、统计等岗位的同行实现专业上的成长。同时指出，DeepSeek是我国首个与美国功效比肩的推理型大模型，它的低成本会给各行各业带来了相当大的技术红利，在病案信息统计领域中的应用前景广阔，但也面临AI幻觉、数据隐私、技术集成和人员培训等挑战。他号召大家以积极进取的心态进行“学AI、用AI、管AI”，把DeepSeek、豆包、腾讯元宝、通义千问等组成自己工作的“智囊团”，科研的“高级顾问团队”；要放下“AI会淘汰人”的忧虑恐惧，毕竟“AI的面具下面是统计学”，医院的信息统计人员在AI面前有天然的专业优势，而AI幻觉和错误是“无法杜绝的癌症”，绝对需要专业人士的管控从而达到“人机协同”的最优化。他还建议大家尽早确定“DeepSeek + ”的工作方案以及“RPA + AI + BI”的技术路线，比如说结合多维表格、知识库，建立病案信息统计专业的“提示词”字典，优化工作流程搭建AI智能体，实现“智能统计、智慧病案”。

本次研习论坛有81位同行参加，同时得到了深圳市宝安区医学会病案统计专业委员会的支持协助。