一、患者服务类

1、智能导诊系统

（1）症状分诊与科室匹配（74次）

代表医院：东南大学附属中大医院（DeepSeek-R1:671B）

（2）院内导航与方言识别（4次）

典型案例：顺德第五人民医院（DeepSeek-R1）支持院内导航，支持“肚子像被孙悟空打翻炼丹炉”等生动描述识别

2、预问诊与报告解读

（1）线上病情梳理与结构化报告生成（22次）
代表医院：武汉市中心医院（DeepSeek-R1:671B）

（2）检验等报告智能分析（60次）

代表医院：甘肃省妇幼保健院（DeepSeek-R1:671B）

3、健康管理服务

（1）智能随访（18次）

特色案例：广东省妇幼保健院（DeepSeek-R1）构建全生命周期健康管理体系

（2）疫苗接种智能提醒（1次）

区域覆盖：丰泽区泉秀街道社区卫生服务中心（DeepSeek-R1:671B+腾讯混元）

二、临床支持类

1、辅助诊断系统

（1）辅助诊断（66次）

代表医院：北京协和医院（DeepSeek-R1:671B），提供诊断参考，根据患者的个性情况定制个性化的治疗计划

2、病历智能化处理

（1）结构化病历生成（37次）

效率提升：厦门大学附属第一医院*（DeepSeek-R1:671B），根据病历内容自动生成高质量的文书初稿，医生只需进行审核和修订*

（2）病历质控（38次）

典型**应用：重庆大学附属仁济医院市五院（DeepSeek-R1），生成详细的病历质控分析报告，针对问题给出具体修改建议，实现医院病历的智能内涵控制

3、合理用药支持

（1）药物相互作用审核（5次）

典型案例：丹阳市人民医院（DeepSeek-R1:70B/32B 混合专家架构）治疗方案辅助与药物相互作用提醒

（2）抗菌药物规范提醒（2次）

代笔医院：徐州医科大学附属医院（DeepSeek-R1）抗菌药物合理化应用

三、医院管理类

1、运营优化系统

（1）门诊流量预测（1次）

部署案例：阜阳市人民医院（DeepSeek-R1）门诊流量预测

（2）设备动态调度（4次）

技术创新：巴林右旗医院（DeepSeek-R1）医院资源动态调配

2、质量监控体系

（1）病历内涵质控（38次）

管理标杆：首都医科大学附属北京积水潭医院（DeepSeek-R1）病历缺陷自动识别

（2）医保合规审核（14次）

实践成果：日照市人民医院（DeepSeek-R1）实现全病历质控与医保合规双校验

3、智慧办公系统

（1）公文自动生成（7次）

应用案例：中山大学孙逸仙纪念医院（DeepSeek-R1:671B）基于模板库和语义分析，自动生成规范性公文（如通知、请示、报告）

四、科研创新类

1、数据挖掘与建模

（1）病例库深度分析（21次）

科研突破：东南大学附属中大医院（DeepSeek-R1:671B）基于百万级本地病例库训练专属模型，打造临床决策支持系统

2、临床试验支持

（1）文献检索与分析（9次）

典型应用：中部战区总医院（DeepSeek-R1:70B）高效检索、统计并分析海量医学文献

（2）试验方案生成（1次）

区域创新：华西医院临床试验中心（DeepSeek-R1）临床试验全流程智能服务

3、中医传承创新

（1）古籍分析与方剂推荐（6次）

特色实践：中国中医科学院望京医院（DeepSeek-R1）中医药专属模型开发（古籍文献整合、病历智能纠错）

（2）智能辨证论治（14次）

技术突破：喀什地区中医医院（DeepSeek-V3 满血版）构建中医大数据诊疗模型，通过Al模拟中医辨证论治思维，为医生提供决策支持

五、特殊场景类

1、跨境医疗服务

（1）远程救援与病历互译（1次）

区域实践：东兴市人民医院（DeepSeek-R1）跨境医疗救援与远程诊疗协作

（2）多语言支持（2次）

创新案例：爱尔眼科医院（DeepSeek-R1）数字人“爱科”支持多语言交互

2、公卫服务创新

（1）传染病监测（2次）

典型案例：天津市海河医院（天河·天元、WiNGPT和DeepSeek三位一体的AI模型）传染病监测前置软件的“前置”

（2）流行病预警（1次）

技术应用：湖南省胸科医院（DeepSeek-R1）结核病感染风险预测系统

3、专科深化应用

（1）甲状腺AI医生（1次）

代表案例：北京中医药大学孙思邈医院（DeepSeek-R1）中西医结合甲状腺专科 AI 医生

（2）口腔种植导航（3次）

技术亮点：绵阳医博口腔（DeepSeek-R1）AI辅助下诊断分析从1小时缩短至10分钟

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】