在他看来，我国是人口大国，人口基数大、疾病谱丰富而广泛，医疗领域每天都会产生大量的数据包括电子病历、医学影像、实验室检查结果等，通过大数据技术，可以将这些分散的数据整合起来，建成一个有效、详实、完备的数据库系统，“人工智能则可以根据数据库中已有的医学知识和大量的临床案例，为医生提供诊断决策参考。”

“对于基层医生来说，庞大的医疗数据库的优势将更为凸显。”他进一步补充说，将人工智能和大数据技术结合起来，让DeepSeek等AI大模型深度融入医疗场景，系统可以通过深度学习海量医学数据和优秀诊疗案例，为基层首诊医生提供快速、精准的诊断建议，有效提高诊断效率和准确率，降低误诊、漏诊风险。

不过，虽然人工智能在医疗领域应用前景广阔，但也面临诸多挑战。“比如接入DeepSeek后，在模型训练和数据处理过程中，要确保患者数据不出院，严格保证医疗数据安全性与患者隐私保护。”刘连新说。

刘连新也坦言，当前主流的DeepSeek等人工智能软件多为通用型人工智能软件，希望未来随着人工智能和大数据技术的不断发展和完善，更多医疗领域的专业型AI大模型能够走向临床，为人类的健康事业作出更大的贡献。

END

来源：安徽日报

编辑：王宇豪

审核：溪溪

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