廣西科技大學第一附屬醫院與廣西科技大學電子工程學院共建的廣西科技大學醫用能量控制與材料研究中心建設進入了新的階段，醫院最近完成了DeepSeek人工智能大模型的本地化部署，并計劃在多個科室展開探索性研究。該技術的引入旨在通過提升診療效率、優化臨床決策、以及實現更精確的醫學分析，助力醫院應對日益復雜的醫療需求。借助DeepSeek的強大計算和分析能力，醫院希望為患者提供更為精準、個性化的診療服務，進一步提高醫療質量。
DeepSeek作為國內領先的人工智能大模型，其卓越的本地化適配能力和數據安全保障成為醫院智能化轉型的關鍵推動力。醫院選擇這一技術的原因，主要在于DeepSeek能夠高效處理復雜的醫學任務并確保數據隱私安全。在此合作框架下，醫院成功開發了多個醫學檢測模型，包括甲狀腺結節識別分析系統。這些模型不僅提升了診斷的準確性和效率，還為臨床醫生提供了精準的決策支持，幫助醫院更好地滿足不同科室的臨床需求。
DeepSeek本地部署后進行的檢測模型技術指導以及對于診斷結果的分析與建議
廣西科技大學第一附屬醫院與廣西科技大學電子工程學院攜手，結合DeepSeek的人工智能技術和YOLO目標檢測算法，成功實現了醫學影像的快速、精準檢測。通過在PC端部署YOLO模型，醫院能夠高效處理醫學影像數據，并實現實時的病灶檢測與定位。這一技術突破不僅大幅提高了影像診斷的速度，還確保了診斷結果的高精度，為臨床醫生節省了大量的時間和精力。
在此基礎上，DeepSeek的深度學習和大數據分析能力進一步提升了診斷過程的智能化水平。通過對YOLO模型輸出的目標信息進行深度分析，DeepSeek能夠自動識別病灶的性質、分類，并生成詳盡的診斷報告，提供個性化的治療方案。這種影像識別與智能分析的結合，實現了從影像采集到診斷報告生成的全自動化流程，有效提升了臨床決策的精準度，進一步優化了醫療服務質量，為患者提供更加個性化、高效的醫療支持。
基于DeepSeek的甲狀腺結節識別與分析PC端初步系統
展望未來，廣西科技大學第一附屬醫院將持續深化與廣西科技大學電子工程學院的戰略合作，進一步推動人工智能技術在醫學診斷領域的深度應用與創新實踐。
