DeepSeek 作为一款强大的 AI 工具，其在医疗领域的应用潜力巨大，能够有效提升医院效率、优化患者体验并辅助医疗决策。以下是 DeepSeek 在医院系统中的一些具体应用场景：

1. 智能导诊与分诊：

• 症状分析：患者可通过自然语言描述症状，DeepSeek 基于海量医学数据进行分析，初步判断可能的疾病类型，并推荐合适的科室和医生，减少患者盲目挂号的情况。

• 病情评估：DeepSeek 可根据患者提供的病史、检查结果等信息，进行初步的病情评估，辅助医护人员进行分诊，优先处理危重患者。

• 个性化推荐：结合患者的基本信息和历史就诊记录，DeepSeek 可推荐个性化的健康资讯、疾病预防方案等，提升患者健康管理意识。

2. 辅助诊断与治疗：

• 医学影像分析： DeepSeek 可应用于 X 光、CT、MRI 等医学影像的自动分析，辅助医生识别病灶、定位病变区域，提高诊断效率和准确性。

• 病历分析： DeepSeek 可快速分析患者电子病历，提取关键信息，辅助医生制定个性化的治疗方案，并提供用药建议、手术风险评估等。

• 医学文献检索： DeepSeek 可帮助医生快速检索相关医学文献，获取最新的诊疗方案和研究成果，为临床决策提供参考。

3. 医院管理与运营：

• 医疗资源调度：DeepSeek 可分析医院历史数据，预测未来患者流量和医疗资源需求，辅助医院进行床位、医护人员、医疗设备等资源的合理调度，提高资源利用率。

• 医疗质量控制： DeepSeek 可对医疗过程进行监控和分析，识别潜在的医疗风险和质量问题，辅助医院进行持续改进，提升医疗服务质量。

• 患者满意度分析： DeepSeek 可分析患者反馈数据，识别患者不满意的环节和原因，辅助医院改进服务流程，提升患者满意度。

4. 医学研究与教育：

• 疾病预测与预防： DeepSeek 可分析海量医疗数据，识别疾病风险因素，构建疾病预测模型，为疾病预防和早期干预提供依据。

• 药物研发：DeepSeek 可加速药物筛选和临床试验过程，辅助研究人员发现新的药物靶点和治疗方案。

• 医学教育：DeepSeek 可模拟临床场景，为医学生提供沉浸式的学习体验，帮助他们更好地掌握医学知识和技能。

DeepSeek 在医院系统的应用仍处于探索阶段，但其潜力巨大。随着技术的不断发展和应用场景的不断拓展，DeepSeek 将为医疗行业带来更多变革，助力实现更高效、更精准、更人性化的医疗服务。

需要注意的是， DeepSeek 的应用需要遵循医疗伦理和法律法规，确保患者隐私和数据安全。同时，DeepSeek 不能替代医生的专业判断，其分析结果仅供参考，最终的诊断和治疗方案应由医生根据实际情况做出。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】