图为结构化预问诊报告

  近日，湖北省十堰市太和医院正式发布自研医疗领域垂直大模型——素问医疗大模型与DeepSeek深度融合的双轮驱动大模型。该方案在太和医院实现诊疗全流程智能化落地应用，覆盖“诊前-诊中-诊后”全场景，通过AI技术显著提升医疗效率与服务质量，标志着太和医院智慧医疗建设迈入新阶段。

  太和医院自主研发的素问医疗大模型由精准医学研究中心赵亮博士领衔，在多个部门支持下，自2023年起历时两年研发落地。该模型充分学习了海量医疗指南、医学书籍、药品说明、科研论文等专业书籍，经过千万量级的临床案例指导，打造了具备临床思维能力的医学大模型。以此为基础，该模型融合医学知识图谱，结合DeepSeek推理技术，实现了快思考和慢思考结合的大模型系统。该系统既能实现即时回复，也能实现深度思考，二者通过自然语言处理技术自动感知和切换，兼顾了系统的能力和效率。

  在诊前，该系统通过部署在APP/小程序的智能体，患者可以在大模型引导下完成症状自述、病史上传等操作，系统自动生成结构化预问诊报告，并完成导诊、预问诊等功能。上线以来，该功能为医生大幅节省问诊时间，并缩短患者等待时间，显著提高了诊疗的效率。

  在诊中，通过院内部署的GPU超算平台，医生可以通过语音、文字等与大模型交互，实时生成诊疗记录、手术记录、出院小结等功能。同时系统还能辅助医生完成鉴别诊断，自动识别检验检查中的异常值，并提出合理的诊疗建议和依据，有力地保障了诊疗质量。

  在诊后，患者可以通过大模型交互，根据健康状况与诊疗结果，随时掌握自己的健康画像，并及时获得健康指导。

  目前，太和医院已通过素问大模型完成医院管理系统、医生工作站、患者终端的多端覆盖，形成完整智慧医疗生态。下一步，太和医院将持续深化与DeepSeek的技术协同，重点攻关疑难重症患者疾病诊断和治疗方案个性化制定等核心领域，推动医疗AI向更深层次应用迈进。

　　图为实时生成出院记录

　　图为提供科学的健康指导，实现智能化健康管理