近日，由西京学院计算机学院和医学院学生组成的团队，围绕基层医疗AI应用开展专项调研，进行了基层医疗机构诊断难题的探讨，相关研究成果落地为“基于DeepSeek增强分析的基层医疗轻量化AI辅助诊断系统”项目，探索为基层医疗智能化升级提供可行性方案。

调研中，团队发现我国基层医疗机构承担着超60%的常见病诊疗任务，但医生经验不足、医疗资源匮乏、设备算力有限等问题导致误诊漏诊率居高不下。现有AI辅助诊断系统多依赖高性能计算，难以适配基层场景。针对这一痛点，团队跨专业协作，走访多家县域医院、社区卫生服务中心，收集整理大量临床数据，深入分析基层诊疗流程与需求。

基于调研结果，团队融合深度学习与边缘计算技术，开发轻量化AI模型，适配普通PC、平板等低算力设备，实现肺炎、视网膜病变等高发疾病的快速影像分析。特别引入DeepSeek增强分析模块，生成可视化诊断依据与医学解释，解决传统AI诊断“黑箱”问题。同时采用联邦学习技术，在保障数据隐私的前提下提升模型泛化能力，还结合患者个体特征生成个性化健康管理方案。

指导教师柏莉表示，项目立足基层医疗实际需求，通过调研找准技术落地痛点，体现了大学生的社会责任感与创新精神。目前系统已进入试点优化阶段，未来将进一步推广应用，为基层医生提供精准辅助决策工具，助力医疗资源均衡分配，让智能医疗惠及更多群众。