广西科技大学第一附属医院与广西科技大学电子工程学院共建的广西科技大学医用能量控制与材料研究中心建设进入了新的阶段，医院最近完成了DeepSeek人工智能大模型的本地化部署，并计划在多个科室展开探索性研究。该技术的引入旨在通过提升诊疗效率、优化临床决策、以及实现更精确的医学分析，助力医院应对日益复杂的医疗需求。借助DeepSeek的强大计算和分析能力，医院希望为患者提供更为精准、个性化的诊疗服务，进一步提高医疗质量。
DeepSeek作为国内领先的人工智能大模型，其卓越的本地化适配能力和数据安全保障成为医院智能化转型的关键推动力。医院选择这一技术的原因，主要在于DeepSeek能够高效处理复杂的医学任务并确保数据隐私安全。在此合作框架下，医院成功开发了多个医学检测模型，包括甲状腺结节识别分析系统。这些模型不仅提升了诊断的准确性和效率，还为临床医生提供了精准的决策支持，帮助医院更好地满足不同科室的临床需求。
DeepSeek本地部署后进行的检测模型技术指导以及对于诊断结果的分析与建议
广西科技大学第一附属医院与广西科技大学电子工程学院携手，结合DeepSeek的人工智能技术和YOLO目标检测算法，成功实现了医学影像的快速、精准检测。通过在PC端部署YOLO模型，医院能够高效处理医学影像数据，并实现实时的病灶检测与定位。这一技术突破不仅大幅提高了影像诊断的速度，还确保了诊断结果的高精度，为临床医生节省了大量的时间和精力。
在此基础上，DeepSeek的深度学习和大数据分析能力进一步提升了诊断过程的智能化水平。通过对YOLO模型输出的目标信息进行深度分析，DeepSeek能够自动识别病灶的性质、分类，并生成详尽的诊断报告，提供个性化的治疗方案。这种影像识别与智能分析的结合，实现了从影像采集到诊断报告生成的全自动化流程，有效提升了临床决策的精准度，进一步优化了医疗服务质量，为患者提供更加个性化、高效的医疗支持。
基于DeepSeek的甲状腺结节识别与分析PC端初步系统
展望未来，广西科技大学第一附属医院将持续深化与广西科技大学电子工程学院的战略合作，进一步推动人工智能技术在医学诊断领域的深度应用与创新实践。
