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　　2025 年 1 月 20 日，中国杭州的初创公司深度求索（DeepSeek）发布了一款大语言模型（LLM）——DeepSeek-R1，这是一个部分开源（训练数据未公开，因此并非完全开源）的“推理”模型，其能够以与 OpenAI 于 2024 年年底发布的最先进的专注于“推理”的大语言模型 ChatGPT-o1 相近的水平解决一些科学问题。

　　更重要的是，DeepSeek-R1 的训练成本远低于美国科技巨头们开发的主流大语言模型，DeepSeek-R1 的高性能与超低成本引起了全世界科学界的惊叹。

　　DeepSeek 是一款新推出的大语言模型（LLM），旨在提升推理能力，但其在医疗领域的表现尚未得到评估。

　　在这项研究中，西奈山伊坎医学院 Xueyan Mei 团队等评估了三款大型语言模型——DeepSeek-R1、ChatGPT-o1 和 Llama 3.1-405B 在执行四项不同医疗任务方面的能力：回答美国医师执照考试（USMLE）中的问题、基于文本的诊断和管理案例进行解读和推理、根据 RECIST 1.1 标准对肿瘤进行分类，以及对多模态的诊断影像报告进行总结。

　　总的来说，这项研究突显了 DeepSeek-R1 大语言模型在医疗应用方面的潜力，并指出了一些需要改进的地方。

　　大语言模型（LLM）正在不断改变医疗应用领域。然而，像 ChatGPT-4o 这样的专有模型在临床应用方面面临重大障碍，因为它们无法在医疗机构内部署，从而不符合严格的隐私法规。

　　近期，诸如 DeepSeek 之类的开源大语言模型取得的进展提供了一个很有前景的替代方案，因为它们能够在拥有先进信息技术基础设施的医院里，对本地数据进行高效的微调。

　　通过涵盖常见和罕见疾病的 125 个具有充分统计效力的患者病例，研究团队发现，DeepSeek 的表现与专有的大型语言模型相当，在某些情况下甚至更优。

　　这项研究表明，开源的大言模型能够提供一条可扩展的途径，用于安全的模型训练，从而在符合数据隐私和医疗保健法规的前提下，实现现实世界中的医疗应用。

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