大型语言模型在泌尿外科临床实践中的性能比较：DeepSeek-V3、DeepSeek-R1与OpenAI o3系列模型的精准度与自修正能力评估

本研究针对泌尿外科临床决策中大型语言模型(LLMs)的应用可靠性问题，通过59项常规及指南更新问题测试，首次系统比较了DeepSeek-V3/R1与OpenAI o3-mini/o3-mini high的应答表现。结果显示OpenAI o3-mini high以59%优秀率居首，DeepSeek-R1在患者咨询场景表现突出，而DeepSeek-V3自修正能力较弱。该研究为AI辅助泌尿外科诊疗提供了关键证据，发表于《World Journal of Urology》。

　　

泌尿外科作为涉及泌尿系统与男性生殖系统复杂疾病的专科领域，近年来面临两大挑战：一方面是随着机器人辅助腹腔镜前列腺切除术(RALP)等新技术普及带来的临床决策复杂度提升，另一方面是每年大量更新的国际指南（如欧洲泌尿外科协会EAU指南）对医生持续学习能力提出更高要求。在此背景下，能够快速解析医学文献、生成临床建议的大型语言模型(LLMs)引发广泛关注，但其在专科领域的可靠性始终缺乏系统验证。

攀枝花市中心医院药学部联合昆明医科大学药学院的研究团队，在《World Journal of Urology》发表了一项开创性研究。该研究首次对四款主流LLMs——国产DeepSeek-V3/R1与OpenAI o3-mini/o3-mini high进行了头对头比较，通过59项涵盖良性前列腺增生(BPH)、尿路感染(UTI)、肾结石等核心临床场景的问题测试，结合六位资深泌尿外科专家的双盲评估，揭示了这些AI模型在专科医疗中的真实表现。结果显示，参数规模并非决定模型性能的唯一因素，架构设计与反馈机制同样关键：OpenAI o3-mini high凭借59%的"优秀"应答率（总分>20/30）显著领先，尤其在肿瘤学指南解读方面优势明显；而采用混合专家系统(MoE)架构的DeepSeek-R1在患者咨询场景表现突出，与o3-mini high的优异率仅相差8个百分点（49% vs 57%）。

研究采用多阶段评估框架：首先构建34项常规临床问题与25项基于最新指南的专项问题库；六位具有11-22年经验的泌尿外科专家采用5分制量表（1=严重错误，5=临床适用性卓越）进行双盲评分；对评分低于10分的应答实施"批判性再提示"以测试模型自修正能力。关键技术包括：1）问题库的临床代表性验证；2）Fleiss' kappa评估专家评分一致性（常规问题k=0.54，指南问题k=0.68）；3）Bonferroni校正的Dunn检验分析模型差异。

结果分析
响应长度特征
DeepSeek系列响应最为详尽（常规问题中位数292词），OpenAI o3-mini则精简14%（p<0.05），但长度与准确性仅呈弱相关（ρ=0.18）。

常规问题表现
OpenAI o3-mini high在治疗建议（24/30）与病理机制（23.5/30）子类别中表现最佳，其关于BPH药物选择的应答被专家评价为"完美呈现了α受体阻滞剂与5α还原酶抑制剂的协同作用"。DeepSeek-R1在患者咨询项目（如根治性膀胱切除术后生活质量建议）获得23/30分，接近o3-mini high的24分（p=0.062）。

指南问题应答
面对25项基于EAU等最新指南的提问，o3-mini high以60%优秀率显著领先（中位23分），在"主动监测低风险前列腺癌的MRI间隔"等复杂问题上展现深度理解。DeepSeek-V3则出现抗生素预防疗程的表述矛盾，反映出MoE架构在细节一致性上的局限。

自修正能力
当提供专家批判意见后，o3-mini high改进幅度最大（中位分提升6.2分），成功修正了初始回答中"错误推荐氟喹诺酮类治疗非复杂性膀胱炎"等问题。而DeepSeek-V3仅提升2.1分（p=0.096），在"肾部分切除术适应证"等需要临床权衡的问题上表现僵化。

这项研究确立了LLMs在泌尿外科的差异化应用场景：OpenAI o3-mini high适合作为指南快速参考工具，其优秀的推理能力可辅助处理肿瘤学等复杂决策；DeepSeek-R1凭借较高的性价比，在资源有限地区可作为患者教育辅助；而所有模型均需临床医生监督，特别是在涉及FDA黑框警告（如2019年氟喹诺酮类安全警示）等关键安全信息时。研究同时揭示了当前模型的共性局限——在涉及慢性盆腔疼痛综合征(CPPS)等需要心理社会因素考量的领域，所有模型均未能达到专家级应答水平。未来研究需进一步探索多模态LLMs在泌尿外科影像解读中的应用潜力，以及如何通过领域自适应训练(Domain Adaptation)提升模型对罕见病种的认知深度。