在“医疗 + 人工智能”数字化转型的浪潮中，大连医科大学附属第二医院始终在人工智能方面积极深耕，已在病历质控方向取得阶段性进展。此次，医院重症DeepSeek大模型，具备强大的数据处理和分析能力，能够在重症临床决策的全链路智能化革新中发挥重要作用。这一开创性实践不仅极大提高了重症患者的救治效率，更为医疗机构的数智化转型提供了可复制、可推广的标杆范例。
技术赋能 | AI重构重症诊疗全流程
实时动态监测
采用“端-边-云”一体化架构，系统能够实时全量整合重症患者的生命体征、呼吸参数、检验检查等多模态数据。通过医疗物联网技术连接重症医疗设备，构建患者360度全息数字画像，实现对重症患者的全方位、无间断的实时动态监测。
精准异常预警
基于先进的AI算法，系统可实时快速识别脓毒症休克、急性呼吸窘迫综合征（ARDS）等发生风险，尤其是休克超早期预警，做到早识别、早诊断、早治疗。预警准确率提高，危急病情响应时间缩短，抢救成功率提升，减少不良临床结局发生，提高救治率，有效缩短ICU入住时间。
智能辅助决策
系统深度融合DeepSeek大模型，实现多模态数据联动分析，为医生提供科学的个性化治疗建议。这一创新应用能够弥补不同层级医生对最新指南掌握程度的信息差，减少医生对检验数据二次运算的时间，为临床决策查漏补缺，有效提高重症患者的救治成功率。
【案例】DeepSeek精准狙击脓毒症，挽救重症患者生命
凌晨三点的大医二院ICU，一名65岁的糖尿病患者因严重肺部感染转入重症监护室。患者入院时已出现高热、低血压、呼吸衰竭等症状，初步诊断为脓毒症休克。尽管医生迅速启动广谱抗生素治疗，但患者乳酸值持续升高，血压难以稳定，病情危在旦夕。
危急时刻，重症系统DeepSeek模块“Hi-Care Intelligent Brain”启动深度干预：
数据整合：系统实时抓取患者生命体征、呼吸机参数、各项风险评分、检验及检查结果、尿量等数据，构建动态病情模型；
早期预警：通过DeepSeek大模型分析，整合有效数据，运用人工智能二次分析，对脓毒症高风险情况进行预警，较传统诊断提前4小时；
精准推荐：基于患者年龄、既往健康情况、病原学特征（如耐药菌风险）与脏器功能情况，系统推荐调整抗生素为碳青霉烯类，并生成个性化液体复苏方案；
救治结果：实施AI推荐方案后，重症医生根据方案结合患者具体情况进行分析，及时优化治疗方案，进行系统治疗，护理团队根据方案密切监护。优化治疗方案后患者血压在2小时内趋稳，系统持续整合反映病情进展和治疗效果的指标，做出分析判断，并将结果推送给医护人员，为后续治疗和护理提供辅助支持。患者乳酸值在24小时内降至正常范围，5天后转出ICU，3天后平稳出院。
价值体现：脓毒症作为ICU常见危重症，传统方法救治死亡率仍居高不下，成功抢救的患者住院费用高，住院时间长，这与很多因素相关，其中包括对疾病干预时机把握的问题。单纯依靠医护识别、计算和干预，存在信息差大、临床经验不同等问题。通过智慧重症系统的深度应用，大医二院不仅验证了DeepSeek大模型在常见重症场景中的普适价值，更以数据驱动的方式重构了诊疗范式-从“被动抢救”转向“主动防御”。未来随着DeepSeek与医疗场景的深度融合，更多生命将在这场“数智化”变革中重获新生。
模式革新 | 从经验驱动到认知智能
大医二院通过DeepSeek的私有化部署，解决数据隐私安全与数据实时性获取难题，进而构建“感知-分析-决策”的闭环智能体系，更好的为患者诊疗提供数据化、智能化支撑。
未来展望 | 嵌入DeepSeek大模型，从重症到全域的智能进化
面向未来，大医二院将继续深化人工智能技术在医疗领域的应用，拓展至医院服务与管理的全链条，使人工智能发挥更大的作用。
医院将以提升医院高质量发展、提质增效为目标，让人工智能作为有力的辅助工具，为医院的各项工作提供更高效的支持，助力医院迈向更高水平的发展。