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　　近日，北京大学深圳医院运动医学与康复医学中心与以动健康公司合作，推出了国内首款基于DeepSeek大模型的运动处方辅助决策平台，标志着人工智能正式应用于运动医学临床诊疗。这一创新平台为患者提供个性化运动方案，提升医疗效率，特别是在慢性病管理方面展现了巨大潜力。

　　随着DeepSeek大模型的问世，越来越多的人开始依赖它作为个人运动“私教”。例如，55岁的张先生希望通过运动控制血压，并要求DeepSeek制定适合春季的运动方案。短短2分钟内，DeepSeek便生成了一份详细的运动计划，包含有氧运动、力量训练等，并提供适当的饮食搭配建议。

　　该平台整合了运动医学与康复医学中心多年的运动训练知识库与数据，通过AI分析引擎，产生高度个性化的运动处方，极大地缩短了医生决策时间。平台还运用动作捕捉技术，分析患者的健康指标，并通过物联网实时传输数据，支持患者在家进行规范化训练，解决了患者依从性不佳的问题。

　　目前，DeepSeek平台已应用于肌肉骨关节疾病、2型糖尿病、高血压及肥胖等慢性病患者的治疗与康复中。未来，其使用场景还将进一步扩展到更多社区医院及家庭中。北京大学深圳医院的张新涛教授表示，借助AI技术，科学运动能够实现“可量化、可追踪”，为慢性病管理提供了新的解决方案。

　　在运动医学研究院的陈世益教授看来，AI正深度介入运动处方的制定，推动 AI + 体医融合的创新模式，成为改善慢性病健康管理的可借鉴与复制的成功案例。尽管如此，专家也强调AI目前主要还是作为辅助支持，仍需临床医生负责具体的诊断决策，因此对于AI大模型的应用还存在一定挑战，包括高成本和数据共享的问题。

　　尽管面临诸多挑战，DeepSeek的出现无疑为运动医学的未来发展开辟了新的方向，进一步促进AI在医疗健康领域的应用与普及。返回搜狐，查看更多