在医疗AI热潮下，ChatGPT、DeepSeek等通用大模型正被尝试用于辅助诊断，但也存在着不可控的“AI虚构”、知识滞后及证据模糊等风险，过度依赖可能引发误诊误治等临床风险，而玉京医学基于DeepSeek大模型深度优化，迭代更新AI辅助诊疗系统（AI-DTS)，不仅解决“诊断假设”问题，更构建了从决策到执行的临床智能闭环，将医生诊断决策效率提升 65%。
通用大模型在AI辅助诊断上的局限性
1.碎片化的疾病假设输出
通用大模型仅提供疾病假设、检查计划，缺乏检查目的说明和指南依据支持，这种碎片化信息需要医生额外花费时间进行信息整合和验证，降低了诊断效率。
2.盲目的检查建议
简单罗列检查项目却不说明选择依据和优先级，医生需二次判断哪些检查最具诊断价值，也会增加患者不必要的检查，既未提高诊断效率又浪费医疗资源。
3.低效的鉴别诊断流程
需医生手动罗列可能疾病，且不提供差异化对比要点，诊断效率得不到提高。
4.不可追溯的决策依据
诊断建议缺乏权威文献和指南支持，医生无法无法追溯依据来源，存在较大临床风险。
AI-DTS在AI辅助诊断上的优势
1.全维度智能诊断信息
AI-DTS提供完整的结构化诊断方案，包含典型症状、诊断依据、检查计划、鉴别诊断方法、病因、预防、并发症、用药参考、治疗方案、预后、相关指南等完整的诊疗路径，预估其诊断精准度可以提升15%以上，诊疗合规性高达95%，真正实现了从诊断到治疗的智能闭环。
2.精准化检查推荐引擎
AI-DTS智能标注各项检查的敏感度/特异性数据，优先推荐金标准检查方法，据初步预测判断，这一功能将帮助医院年均节省20%检查成本，同时将确诊效率提升40%，减少不必要的检查消耗。
3.智能化鉴别诊断工具
通过症状输入即可自动生成鉴别疾病列表，并智能对比关键差异特征，据初步预测判断，可将鉴别诊断时间从原来的30分钟缩短至2分钟，同时使临床漏诊率下降25%，大幅提升了诊断效率和质量。
4.全流程循证支持系统
每项诊疗建议均动态关联权威文献和最新指南，确保100%的诊疗决策可溯源，符合DRGs控费与JCI评审要求。
在医疗辅助诊断方面的对比分析
专一而精，通用大模型（如DeepSeek）本土化部署虽保障了数据安全与运行稳定，却难以满足医疗场景的专业需求。玉京医学基于DeepSeek做二次开发的AI辅助诊疗系统（AI-DTS），打造了覆盖全诊疗流程的智能解决方案，实现了AI与诊疗的真正融合。
