同志们：
在科技飞速发展的当下，人工智能技术正深刻地改变着我们的生活与工作模式，医疗卫生领域也不例外。今天，我们齐聚于此，召开DeepSeek专题培训会，旨在让大家深入认识人工智能技术，尤其是DeepSeek在卫生健康工作中的应用，为推动我区卫生健康事业迈向智能化、科学化的新征程奠定基础。下面，我讲几点意见。
一、充分认识人工智能在卫生健康领域的重大意义
（一）推动医疗服务变革。人工智能助力医疗服务迈向智能化、精准化。在诊断环节，通过对海量医疗数据的分析，人工智能能够快速精准地识别疾病特征，提高诊断的准确性和效率。如影像诊断领域，借助人工智能算法，可对X光、CT、MRI等影像进行分析，帮助医生更敏锐地发现病变，大幅缩短诊断时间。在治疗方案制定方面，人工智能能依据患者的个体情况，综合考虑疾病类型、病情严重程度、身体状况等因素，为医生提供个性化的治疗建议，提升治疗效果。它还能在远程医疗中发挥关键作用，打破地域限制，让优质医疗资源惠及更广泛的人群，实现医疗服务的公平可及。
（二）助力公共卫生管理。在公共卫生领域，人工智能具有重要的应用价值。通过对大量人群的健康数据、疾病监测数据等进行实时收集与分析，能够及时发现疾病的流行趋势和潜在风险，为疾病预防控制提供有力支持。在传染病防控方面，人工智能可预测疫情的传播范围和速度，协助制定针对性的防控策略，提前采取措施，有效遏制疫情的蔓延。利用人工智能技术对公共卫生数据进行深度挖掘，还能为卫生政策的制定提供科学依据，优化卫生资源的配置，提高公共卫生管理的效率和水平。
（三）促进医学科研创新。人工智能为医学科研创新注入了强大动力。在药物研发过程中，人工智能可以通过对大量生物数据的分析，快速筛选出潜在的药物靶点，加速药物研发进程，降低研发成本。它还能模拟药物在人体中的作用机制，预测药物的疗效和副作用，提高药物研发的成功率。在医学研究中，人工智能可以帮助科研人员分析海量的实验数据，发现数据之间的关联和规律，为科研创新提供新思路。利用人工智能技术还能构建医学模型，对疾病的发生发展过程进行模拟和预测，推动医学研究从经验驱动向数据驱动转变。
二、当前卫生健康系统应用DeepSeek面临的挑战
（一）技术应用方面。一是系统兼容性不足。部分医疗机构现有的信息系统与DeepSeek模型在接口对接、数据格式转换等方面存在困难，导致难以实现深度融合，影响了人工智能技术的应用效果。不同品牌和型号的医疗设备产生的数据格式和标准各异，使得数据整合和共享面临诸多障碍，制约了DeepSeek在医疗数据处理和分析中的应用。二是技术应用门槛高。DeepSeek技术的应用需要专业的技术知识和技能，包括人工智能算法、数据分析、编程等方面。然而，目前卫生健康系统中，具备这些专业技能的人员相对较少，使得基层医疗机构在应用DeepSeek技术时面临较大困难，难以充分发挥其优势。技术的更新换代速度快，对卫生健康工作者的持续学习能力提出了更高要求，如何让工作人员及时掌握新技术成为挑战。三是数据安全风险。在应用DeepSeek技术过程中，涉及大量患者的医疗数据，这些数据包含个人隐私和敏感信息。一旦数据泄露，将对患者的权益造成严重损害，同时也会引发社会信任危机。如何确保数据在采集、存储、传输和使用过程中的安全，防止数据被非法获取、篡改和滥用，是当前面临的重要问题。数据的跨境流动也可能带来数据安全风险，需要加强监管和规范。
（二）人才队伍建设方面。一是专业人才短缺。既懂医疗卫生业务又掌握人工智能技术的复合型人才匮乏，难以满足卫生健康系统对DeepSeek技术应用和开发的需求。高校相关专业的人才培养体
