作为兵团规模最大的综合性三甲医院，石大一附院创新性实现医学大模型与超声影像系统的深度耦合。此次成功构建本地化DeepSeek-R1:70B模型，通过开放API接口，实现了AI对超声检查所见的智能分析和辅助诊断功能。这一技术不仅能够快速生成标准化的检查报告，还能为医生提供更加精准的诊断建议，显著提升了诊疗效率和准确性。

在实际应用中，该系统已展现出显著的优势。通过对超声检查所见进行分析，AI模型能够在短时间内完成复杂的诊断输出任务，并辅助超声医生快速作出诊断意见、评估病情进展，这不仅减轻了医生的工作负担，还为患者提供了更加高效、精准的医疗服务。

医院相关负责人表示：“这一技术的应用将有助于提升基层医疗机构的诊疗水平，尤其是在超声检查领域，能够有效弥补人力资源不足的问题，推动优质医疗资源下沉。”

电子病历系统集成临床智能AI助手Chatbox，通过调用本地部署大语言模型API接口，根据患者的症状表现、既往病史和检查报告等信息，进行深度整合与综合分析，为医生提供详细的病情分析支持‌、辅助诊断等工作，有力支持医疗流程优化和服务提升‌。

在医生进行病历书写界面，DeepSeek与院内系统深度结合，通过智能化的方式自动抓取患者信息、病历、检查检验结果等数据，为医生生成一份具有参考价值的病历文本。提高了病历书写效率与准确性，为医疗质量控制筑牢根基，确保病历信息完整性、规范性，便于后续的诊疗分析与科研应用。

石河子大学第一附属医院信息部计划部署国产化GPU算力中心，支持671B模型，向医院所有信息系统开放API接口，依托医院数据中心进行NLP（自然语言处理），将AI辅助医疗技术引入医院业务的各个系统，结合医院科研大数据平台（RDR），增强医学数据智能平台能力，发挥大数据+大模型结合的技术优势，通过“数据—智能—应用”闭环，助力医院科研数据管理、专病数据库建设等，加速实现从“诊疗中心”向“智慧医学创新中心”的跨越。石河子大学第一附属医院将以此为契机，借助计算机科学与临床医学学科交叉进一步提升患者就医体验、优化诊疗流程、提升医疗质量。

此次的成功实践，不仅体现了石大一附院在科技创新方面的实力，也为智慧医疗的发展注入了新的活力。