在医疗行业中，传统大型设备监测面临诸多挑战，如监测效率低下、费用管控困难以及监测精准度受人为因素影响等问题。与此同时，随着人工智能技术的飞速发展，我公司首次提出将控费系统与Deep Seek 相结合，打造新型大型设备监测系统，从根本上解决了医疗设备监测的现状，提升医疗服务质量与效率。
二、控费系统与Deep Seek结合的背景
（一）医疗设备检测现状及问题
费用管控漏洞：在医院运营中，检查费是医院的重要收入。但实际操作中，存在“人情检查”、患者少缴费多检查等漏费现象。据统计，部分医院仅10台设备每年因漏费造成的损失可达上百万元，严重影响医院经济效益。
传统控费手段，因大型设备检查流程繁琐，从患者预约、登记到最终出检查报告等，涉及多个环节，易出现延误。导致监测结果与实际操作精准度存在差异，效果不佳。
（二）与Deep Seek技术结合的特点及优势
多模态数据处理能力：Deep Seek融合图像识别、语义解析和3D建模等多种技术。在医疗设备监测场景中，可同时处理设备产生的影像数据、监测指标数据等。
高精准的深度学习算法：基于改进的深度学习模型，Deep Seek在设备监测中，可精准识别患者缴费部位与所检部位是否一致，远超人工检测的准确率。
三、新型大型设备检测系统架构
（一）系统整体架构设计
新型大型设备检测系统采用分层架构设计，数据采集层负责收集患者基本信息、缴费信息、设备检测原始数据（如影像、生理指标数据等）；数据传输层利用高速网络将采集的数据安全传输至后端；Deep Seek智能处理层对数据进行深度分析处理，实现费用管控与检测结果优化。
（二）各层关键技术及功能实现
数据采集层：
采用先进图像识别技术，如在采集终端中安装高清图像采集卡，确保采集清晰的影像数据。同时，通过接口技术与医院信息系统（HIS、LIS 等）对接，实时获取患者缴费信息。精准判断患者身份、检查部位及项目，为后续费用核对与检测分析提供准确基础数据。
Deep Seek智能处理层：
费用管控功能实现：
构建 “规则 + 数据 + 临床” 三重校验体系。结合医院收费规则、患者历史缴费数据，通过 DeepSeek 的自然语言处理和数据分析能力，实时筛查费用异常情况。如发现患者缴费项目与实际检查项目不符，系统立即发出预警。
利用深度学习算法对设备使用率、违规高频科室等数据进行深入分析，为医院优化收费策略、合理调整设备配置提供数据支持。
四、未来发展趋势展望
随着融合Deep Seek技术的新型大型设备检测系统在医疗行业的深度应用与普及，医疗设备防漏费系统实现了质的飞跃。这不仅有力提升了相关产品与服务的品质，更持续驱动着医疗设备检测行业迈向健康、可持续的发展轨道。
