2025年伊始，DeepSeek凭借其强大的推理能力、实时动态分析及高效交互体验，迅速成为医疗领域的焦点。

然而，90%以上的医护人员尚未深入了解这一工具的潜力，仅将其视作简单的问答助手。事实上，DeepSeek能够为临床决策、科研探索、患者管理等多个方面提供高效支持。

本文将解读DeepSeek的功能特点、使用策略以及在医疗场景中的具体应用等内容，帮助医护人员快速掌握这一工具，提升工作效率。

一、DeepSeek是什么？

DeepSeek是一款基于人工智能技术的智能助手，专为医疗场景设计。它能够快速处理医学文献、生成病历模板、辅助临床决策，甚至帮助医生进行科研数据分析。对于医生而言，DeepSeek的价值主要体现在以下4个方面。

1.提升效率： 快速检索文献、生成病历、分析数据，节省大量时间。

2.辅助决策： 提供基于最新指南的诊疗建议，帮助医生作出更科学的决策。

3.优化患者管理： 生成个性化的患者教育方案，提升医患沟通效果。

4.科研加速： 自动整理文献、编写代码、润色论文，助力科研工作。

二、如何使用DeepSeek？

在电脑上，可以直接在网页上打开https://www.deepseek.com/，在线使用；也可以在手机应用市场中搜索“DeepSeek”，下载即可。

不管是哪款AI助手，只有精准地表达你的需求，提供详细的指令，才可以显著、高效地提升AI的答案质量。

三、不同科室的应用场景

不同科室需要定制不同的AI应用场景，指令内容包括场景描述（清晰说明科室和当前需求场景）+任务目标（描述希望完成的任务）+约束条件（如需要特定格式或特定语言风格，可不加），以下提供几个实操指令示例。

1.心血管内科

场景：急性胸痛鉴别

指令：“患者女58岁，胸痛放射至后背，D-二聚体2.5 mg/L，心电图示V1~V3导联ST段抬高，请列出前五个鉴别诊断及紧急处理流程”。

输出：自动标注主动脉夹层与ST段抬高型心肌梗死的关键鉴别点，并提供详细的处理流程。

2.肿瘤科

场景：化疗方案优化

指令：“结肠癌术后患者KRAS突变，提供2024 NCCN指南中FOLFOX与FOLFIRI方案的3年无病生存率对比数据”。

输出：表格呈现最新临床研究数据，并标注证据等级，帮助医生选择最优治疗方案。

3.急诊科

场景：中毒急救

指令：“有机磷中毒患者已予阿托品化，现出现肌肉颤动、呼吸困难加重，分析可能原因及处理方案”。

输出：分步骤列出中间综合征与反跳的鉴别处理要点，为急诊医生提供决策支持。

4.内分泌科

场景：血糖管理

指令：“生成1型糖尿病患者使用动态血糖监测的7日饮食教育方案，包含加餐建议与胰岛素调整原则”。

输出：可视化血糖波动曲线与对应干预措施，帮助患者更好地管理血糖。

四、其他使用技巧

DeepSeek不仅可以在临床工作中使用，它还可以帮助医护人员检索医疗知识，书写病历，辅助科研工作、开展医学科普等，但一定要记得输入最为详细的指令，建议联网搜索，可以结合更多的线上内容，使其输出的答案更为全面、准确。

1.检索医疗知识

DeepSeek能够快速检索最新的医学文献和临床指南。例如，输入“2024 ADA糖尿病指南更新要点”，即可获得详细的指南解读。此外，它还可以根据检查报告片段生成鉴别诊断树。例如，输入“ALT 280 U/L，AST 150 U/L，总胆红素升高”，DeepSeek会自动列出可能的病因。

使用技巧：（1）使用“5W2H”原则提问，确保问题具体化。例如：“老年慢性阻塞性肺疾病患者在雾霾天气急性加重期，氧疗目标应设定为多少？”（2）结合关键词检索，例如：“2024 NCCN指南，结肠癌，KRAS突变，治疗方案”。

2.智能病历助手

DeepSeek可以根据主诉自动生成SOAP病历框架。例如，输入“患者男65岁，突发胸痛2小时伴出汗”，它会输出包含急性冠状动脉综合征鉴别要点的病历模板。

使用技巧：（1）输入主诉时尽量详细，包括症状、持续时间、伴随症状等。（2）使用指令优化输出，例如：“生成包含鉴别诊断的病历模板”。

3.辅助科研工作

DeepSeek支持科研数据分析、文献整理和论文润色。例如，针对研究课题，生成最新文献的核心要点、数据分析和研究趋势。整合多来源数据，协助分析疾病模式或患者预后因素。

输入中文初稿，DeepSeek可以输出符合SCI期刊要求的英文摘要。输入论文后，它可以提供结构优化、语言调整和引用建议。

4.辅助开展医学科普

近年来，国家大力倡导医学科普工作，但由于多种原因导致医学科普工作的开展并不顺利。很多医生表示，将深奥的医学知识转化为普通民众能够理解的表述，并进行撰写或拍摄，是一项颇具挑战的任务，需要耗费大量的时间。

而使用DeepSeek，可以使复杂的医学知识变得更容易理解，并用“医生视角”优化回答。针对临床医学中复杂、晦涩的术语，可以在问题中加入“简洁”“通俗化”或“适合患者理解”这样的指令，例如输入“用适合非医学专业人士理解的语言解释心肌梗死的发生机制”“请用轻松、通俗的语言写一篇患者指南”等。

五、总结

据DeepSeek后台统计，在文献综述方面，DeepSeek带来的效率提升了433%（8 h vs. 1.5 h）；在疑难病例讨论方面，DeepSeek带来的效率提升了300%（2 h vs. 0.5 h）；在患者健康教育方面，DeepSeek带来的效率提升了350%（45 min vs. 10 min）。当然，这份数据存在一定的“水分”，但不得不承认的是，AI在医疗领域的潜力已逐渐显现，而DeepSeek作为AI领域中的佼佼者，潜力不可限量。相信随着时间的推移，它将在医疗领域发挥越来越重要的作用，为医护人员提供一个更加便捷、高效的工具，同时也为患者带来更好的医疗体验。

DeepSeek的出现，不仅是医疗领域的一次技术革新，更是对未来医疗模式的一次探索和尝试。身为医护人员，有幸见证并参与了这一变革。面对未来，应当积极拥抱新技术，不断学习，不断提升自我，以适应医疗领域日新月异的发展。AI作为临床的得力助手，将与医护人员一同前行，在医疗的道路上不断探索，为患者带来更多的福音，为医疗事业的发展贡献一份力量。

DeepSeek无疑是2025开年AI圈的一匹黑马，在一众AI大模型中，DeepSeek以低价高性能的优势脱颖而出。DeepSeek的上线实现了AI界的又一大突破，各大科技巨头都火速出手，争先抢占DeepSeek大模型的流量风口。

DeepSeek的爆火，远不止于此。它是一场属于每个人的科技革命，一次打破界限的机会，一次让普通人也能逆袭契机。

DeepSeek的优点

掌握DeepSeek对于转行大模型领域的人来说是一个很大的优势，目前懂得大模型技术方面的人才很稀缺，而DeepSeek就是一个突破口。现在越来越多的人才都想往大模型方向转行，对于想要转行创业，提升自我的人来说是一个不可多得的机会。

那么应该如何学习大模型

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

想正式转到一些新兴的 AI 行业，不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合，辅助编程提效，或上手实操应用，增加自己的职场竞争力。

大模型岗位需求越来越大，但是相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营薪资平均值约18457元，AI工程师薪资平均值约37336元，大模型算法薪资平均值约39607元。

掌握大模型技术你还能拥有更多可能性：

• 成为一名全栈大模型工程师，包括Prompt，LangChain，LoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程；

• 能够拥有模型二次训练和微调能力，带领大家完成智能对话、文生图等热门应用；

• 薪资上浮10%-20%，覆盖更多高薪岗位，这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域；

• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。

可能大家都想学习AI大模型技术，也想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。为了让大家少走弯路，少碰壁，这里我直接把都打包整理好，希望能够真正帮助到大家。

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】

👉AI大模型学习路线汇总👈

大模型学习路线图，整体分为7个大的阶段：（全套教程文末领取哈）

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉大模型实战案例👈
光学理论是没用的，要学会跟着一起做，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

👉大模型视频和PDF合集👈
观看零基础学习书籍和视频，看书籍和视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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】