大家好，根据官媒报道：

1.据不完全统计，目前中国有超过100家医院完成DeepSeek的本地部署，遍布北京、上海、安徽、四川、广东等省市。

2.中国多家医院接入深度求索（DeepSeek）大模型，探索人工智能（AI）在医院的应用，包括辅助进行临床决策、慢病管理、病历质控、远程诊疗等。例如四川省人民医院通过本地化部署DeepSeek实现全场景智能化落地；中南大学湘雅医院也成功完成国产AI医疗中台本地化部署。

3.为保证医疗数据的隐私安全，医院需要将大模型部署在内部服务器上，但本地化部署的门槛高，对医院的算力储备和硬件有高要求，想要通过AI技术提升医疗服务水平，也需一定资金支持。按照国家规定，所有患者诊疗数据必须在内网闭环处理，禁止原始数据跨物理区域传输。这使得DeepSeek的私有化部署方案成为医疗机构的首选，减少数据在传输和存储过程中的风险，确保数据的安全性。

4.那么本地化部署需要多少人、多少时间、多少成本？这个在我们论文写作做可以进行考虑：

进行本地化部署后，医院能够利用本地数据进行二次开发。多家医院正在探索深度对接医院临床信息系统，充分激活海量诊疗数据，提升DeepSeek回答医疗问题的准确性。这就要求医院加大对于AI算力和服务器的建设，同时医院需组建3-5人的运维团队，模型微调和设备的更新换代都需要持续投入。这就解释了院方引入DeepSeek运动下，响应者绝大多数都是三甲医院，小医院和社区医院无法承担昂贵的部署成本。也就形成"头部医院落地，基层医院观望等待"的格局。

如果是租赁的服务器可能15万/年左右

如果自己本地部署的话则在200万左右

5.那么甲方提出增加DeepSeek本地部署这个功能需求的变更，我们怎么走变更流程？要是要求在原有大模型平台下，新增部署DeepSeek接入支持功能，我们又怎么做？怎么写变更流程呢？其实10大管理的变更流程相通的，只不过在写作的时候影响分析的侧重点不一样！其实论文中都可以写AI,而且建议写一个类似的举例，项目中接入AI，母猪也会上树了，哈哈！

以下2个范例是江山老师临时30分钟写作的，写的可能不是很好，参考学习，大家也可以想一下怎么写？欢迎大家批评指正！

比如江山老师原创写的范例1：在智慧医疗项目中甲方提出增加DeepSeek满血版(671B)本地部署的功能变更时，我们严格按照①变更申请→②对变更的初审→③变更方案论证→④变更审查→⑤发出通知并实施→⑥实施监控→⑦效果评估→⑧变更收尾流程进行处理。首先，接收到甲方医疗AI中心王主任正式提交的变更申请后，明确记录其对高精度医学影像诊断和跨模态临床数据分析的具体需求，并要求提供预期性能指标。随后进行变更初审，我立即组织技术团队、医疗专家和财务人员评估影响，初步测算部署671B参数量模型需要配置8张英伟达H100 80GB GPU服务器集群、扩展存储架构，增加项目预算约220万元，延长工期20个工作日。在变更方案论证阶段，我们组织三次技术研讨会，详细设计了"轻量级模型+满血版分流"的部署架构，解决了医院本地网络带宽不足和数据安全问题，同时通过模型量化技术将硬件需求优化至6张A100 GPU，预算降至160万元。在变更审查中，召开由院方领导、项目委员会和技术主管参加的评审会，重点讨论了满血版DeepSeek对提高罕见病诊断率的显著价值与实施风险的平衡，最终获得批准但要求分三期实施。随后我们发出了正式变更通知，调整项目计划，增派5名AI工程师专职负责，采购硬件设备并与医院IT部门协调服务器机房改造。在实施监控阶段，建立了双周度进度汇报机制，使用燃尽图追踪部署进度，并设立技术风险预警机制，比如当发现第一批部署的模型在处理西南地区方言录入的电子病历时准确率下降的问题，立即启动了方言适配训练。效果评估环节，我们与临床科室合作进行了14轮真实病例测试，验证DeepSeek满血版在肿瘤早期筛查中的准确率提升了23.7%，远超合同约定的15%阈值。最后在变更收尾阶段，完成了全面的技术文档更新，为医院AI团队提供了7天的深度培训，制定了模型迭代维护方案，并与甲方签署了验收报告。

比如江山老师原创写的范例2-详细写：在智慧医疗项目中，当甲方提出新增DeepSeek满血版（671B参数量）本地部署需求时，我们严格按照①变更申请→②对变更的初审→③变更方案论证→④变更审查→⑤发出通知并实施→⑥实施监控→⑦效果评估→⑧变更收尾流程进行处理。首先由甲方提交变更申请文档，详细说明需求背景（如三甲医院希望在急诊科部署超大规模模型实现多模态诊断，需在10秒内完成CT影像、病理报告与实时生命体征的联合推理），并明确功能边界（支持DICOM影像、文本报告、ECG波形三类数据输入，输出包含病因推断、治疗方案及风险预警的结构化报告）；随后项目经理组织技术团队进行初审，通过资源评估模型测算发现，671B模型需至少8台NVIDIA H100 GPU服务器（总显存达128GB）、10TB SSD存储及10Gbps内网带宽，硬件采购成本约220万元，项目周期延长30天，并识别出三大风险——模型推理延迟可能突破合同约定的12秒阈值、医疗数据加密传输与模型微调的兼容性矛盾、以及急诊科医护人员对复杂输出的解读障碍；第三步组织架构师、AI专家及医疗顾问进行方案论证，设计出分层部署架构：采用混合精度训练将模型压缩至40%参数量（保留98%精度），通过分布式计算框架将推理任务拆解至GPU集群，同时开发轻量化前端界面将结构化报告转化为可视化诊疗路径图，并制定数据安全方案——在本地部署同态加密模块，仅允许脱敏后的特征向量参与模型推理；第四步召开CCB审查会议，邀请甲方信息科主任、急诊科主任及第三方合规审计方共同评审，针对延迟问题提出动态资源调度策略（非高峰时段预加载模型），针对数据安全采用联邦学习框架实现“数据不动模型动”，并通过ROI分析证明该功能可使急诊误诊率从当前的7.2%降至3.8%；变更获批后，立即更新项目计划，新增“GPU集群部署”“医疗特征提取模块开发”等5个工作包，采购部门启动紧急招标，同时抽调3名具备医疗AI部署经验的工程师组成专项组；实施阶段采用双周迭代模式，当发现模型压缩导致肝癌病灶识别率下降时，紧急引入知识蒸馏技术，用原始模型指导压缩后模型在20万例历史病例上进行微调，最终将准确率恢复至97.3%；部署完成后开展压力测试，模拟急诊高峰期每小时处理120例病例的场景，实测平均推理时间为9.8秒，准确率达标后组织急诊科开展为期5天的专项培训，重点演练模型输出与临床指南的关联分析；最后完成变更收尾，更新《系统架构白皮书》新增“超大规模模型轻量化部署”章节，编制《急诊AI辅助决策操作手册》，并从此次变更中提炼出“医疗AI模型部署需预留30%算力冗余”“特征工程需与临床指南强绑定”等12条最佳实践，

比如江山老师原创写的范例2-适当精简写：在智慧医疗项目中处理甲方提出增加DeepSeek满血版(671B参数量)本地部署需求时，我们严格按照①变更申请→②对变更的初审→③变更方案论证→④变更审查→⑤发出通知并实施→⑥实施监控→⑦效果评估→⑧变更收尾流程进行处理。首先，变更申请阶段，要求甲方医院急诊科提交正式变更文档，详细说明需在10秒内完成多模态诊断的业务背景，并明确功能边界：支持DICOM影像、病理报告与实时生命体征融合分析，输出结构化诊疗建议。其次，变更初审阶段，我组织技术评估，测算出需配置8台H100 GPU服务器(128GB显存)、10TB存储，硬件成本约220万元，项目延期30天，并识别三大风险：推理延迟可能超出合同约定、数据加密与模型微调兼容性问题、医护人员使用适应问题。在变更方案论证阶段，我们设计了分层部署架构：通过混合精度训练将模型压缩至40%参数量但保留98%精度，采用分布式计算框架优化推理速度，开发可视化前端简化操作，并部署同态加密确保数据安全。随后进入变更审查阶段，召集甲方信息科、急诊科负责人及合规审计方组成的CCB共同评审，针对性地制定动态资源调度策略和联邦学习框架，ROI分析显示该功能可使急诊误诊率从7.2%降至3.8%，最终获得批准。发出通知并实施阶段，我们更新项目计划，新增GPU集群部署等5个工作包，启动硬件紧急招标，同时组建3人专项小组负责实施。在实施监控阶段，采用双周迭代模式，当发现模型压缩导致肝癌识别率下降时，紧急引入知识蒸馏技术进行微调，成功将准确率恢复至97.3%。效果评估阶段进行了急诊高峰期模拟测试，实测平均推理时间为9.8秒，并组织急诊科开展为期5天的专项培训，确保临床人员掌握AI辅助决策流程。最后变更收尾阶段，更新系统架构文档，编制《急诊AI辅助决策操作手册》，总结12条医疗AI部署最佳实践，通过甲方验收，急诊科主任确认该功能使复杂病例诊疗效率提升40%。