在醫療行業中，傳統大型設備監測面臨諸多挑戰，如監測效率低下、費用管控困難以及監測精準度受人為因素影響等問題。與此同時，隨著人工智能技術的飛速發展，我公司首次提出將控費系統與Deep Seek 相結合，打造新型大型設備監測系統，從根本上解決了醫療設備監測的現狀，提升醫療服務質量與效率。
二、控費系統與Deep Seek結合的背景
（一）醫療設備檢測現狀及問題
費用管控漏洞：在醫院運營中，檢查費是醫院的重要收入。但實際操作中，存在“人情檢查”、患者少繳費多檢查等漏費現象。據統計，部分醫院僅10臺設備每年因漏費造成的損失可達上百萬元，嚴重影響醫院經濟效益。
傳統控費手段，因大型設備檢查流程繁瑣，從患者預約、登記到最終出檢查報告等，涉及多個環節，易出現延誤。導致監測結果與實際操作精準度存在差異，效果不佳。
（二）與Deep Seek技術結合的特點及優勢
多模態數據處理能力：Deep Seek融合圖像識別、語義解析和3D建模等多種技術。在醫療設備監測場景中，可同時處理設備產生的影像數據、監測指標數據等。
高精準的深度學習算法：基于改進的深度學習模型，Deep Seek在設備監測中，可精準識別患者繳費部位與所檢部位是否一致，遠超人工檢測的準確率。
三、新型大型設備檢測系統架構
（一）系統整體架構設計
新型大型設備檢測系統采用分層架構設計，數據采集層負責收集患者基本信息、繳費信息、設備檢測原始數據（如影像、生理指標數據等）；數據傳輸層利用高速網絡將采集的數據安全傳輸至后端；Deep Seek智能處理層對數據進行深度分析處理，實現費用管控與檢測結果優化。
（二）各層關鍵技術及功能實現
數據采集層：
采用先進圖像識別技術，如在采集終端中安裝高清圖像采集卡，確保采集清晰的影像數據。同時，通過接口技術與醫院信息系統（HIS、LIS 等）對接，實時獲取患者繳費信息。精準判斷患者身份、檢查部位及項目，為后續費用核對與檢測分析提供準確基礎數據。
Deep Seek智能處理層：
費用管控功能實現：
構建 “規則 + 數據 + 臨床” 三重校驗體系。結合醫院收費規則、患者歷史繳費數據，通過 DeepSeek 的自然語言處理和數據分析能力，實時篩查費用異常情況。如發現患者繳費項目與實際檢查項目不符，系統立即發出預警。
利用深度學習算法對設備使用率、違規高頻科室等數據進行深入分析，為醫院優化收費策略、合理調整設備配置提供數據支持。
四、未來發展趨勢展望
隨著融合Deep Seek技術的新型大型設備檢測系統在醫療行業的深度應用與普及，醫療設備防漏費系統實現了質的飛躍。這不僅有力提升了相關產品與服務的品質，更持續驅動著醫療設備檢測行業邁向健康、可持續的發展軌道。
