引言

基于差异化战略赋能的多层级部署策略，DeepSeek通过构建覆盖全国820+医疗机构的智能化服务网络（数据来源：卫健委及医疗机构官方信息披露），实现了三级诊疗体系的全域渗透与场景化覆盖。

❶三级医院体系

涵盖三甲医院（445+）、三乙医院（25+）及未分级三级医院（108+），聚焦高复杂度临床场景；

❷二级医院体系

包括二甲医院（99+）、二乙医院（9+）及未分级二级医院（16+），承担区域协同枢纽功能；

❸基层及专科机构

128+未知等级医疗机构，强化公共卫生与基础医疗服务能力。

通过对820+部署案例的技术解构（包含687个未明确版本、41个混合定制版本、4个DS+Janus Pro图文双模型版本，以及参数规模梯度化模型如671B版59例、70B版40例、32B版30例），研究验证了技术路径的显著场景分化特征。

❶县域医疗智能化

基于轻量化模型（32B/8B）实现电子病历结构化质控，提升标准化覆盖率；

❷区域医学中心

依托混合模型（70B/671B）开展多模态科研协同，构建影像-文本-时序数据融合分析体系；

❸头部三甲机构

率先部署量子加密传输协议与跨模态认知引擎，降低临床数据泄露风险。

在卫健系统协同框架下，形成四大可复制的范式化实施路径。

❶地市级全域统建

淄博市191家医疗机构完成AI助手矩阵部署，提升基层诊疗效率；

❷区域平台化集成

福州市建立跨机构API调度中枢，日均处理多模态数据交互数十万次；

❸省级标准化推广

浙江省"安诊儿"系统覆盖千家医疗机构，提高诊断一致性指数；

❹民族地区适应性改造

宁夏完成81家二级医院本地化部署，兼顾公共卫生监测与民族医学特征提取。

以深圳龙岗三院为典型样本，其智能化升级路径呈现阶梯式演进特征。

❶V1.0阶段（32B模型）

实现行政流程自动化（OA）、患者教育数字化等基础功能，运维成本降低25%；

❷V2.0阶段（Janus-Pro架构）

创新应用视觉-语言双通道引擎，达成三大突破：▸ CT影像与电子病历的跨模态特征映射（准确率提升）▸ 多学科会诊（MDT）响应时效压缩▸ 构建肺结核筛查预测模型，拓展慢病管理价值链。

本研究通过系统动力学分析，揭示医疗AI"架构革新-场景耦合-生态演进"的三维发展范式。

❶技术架构层

从单一模型向混合智能体演化，支持算力-场景的动态适配；

❷价值传导层

破解医疗机构数据孤岛，实现跨层级资源配置帕累托改进；

❸生态重构层

通过标准化实施模板（如浙江省级范式），推动行业从离散式创新向体系化能力集群转型。

实证表明，该体系已跨越技术验证期，进入以临床价值指数（CVI）为导向的规模化演进阶段，标志着我国智慧医疗正式形成"全域感知-智能决策-价值闭环"的新型生产关系架构。

注：820+为自主部署的医院数量（截至2025年5月3日），不包括卫健委牵头省市医院全覆盖的情况。

全景数据分析

一、医院自主部署与应用情况

1、基础数据

2、部署医院地区分布

3、地域覆盖明细

4、未覆盖省份说明

5、医院等级与部署数量f分布

6、地域-功能关联分析

7、版本全量分析

8、参数规模与场景复杂度关联

9、版本地域分布

10、功能关键词

11、数据总览

注：统计自各大医院官方订阅号，截至2025年5月3日。

二、卫健委牵头部署与应用情况

结语

本实证研究验证了DeepSeek医疗智能系统以“梯度渗透-生态协同”双轮驱动为核心的新型发展范式。研究数据表明，通过构建“基础设施层-区域协同层-尖端创新层”三级智能架构，医疗AI已形成纵向贯通的价值传导机制。

 一、大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生

2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

国内大模型相关岗位缺口达47万

初级工程师平均薪资28K

70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点

真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！

二、如何学习大模型 AI ？

🔥AI取代的不是人类，而是不会用AI的人！麦肯锡最新报告显示：掌握AI工具的从业者生产效率提升47%，薪资溢价达34%！🚀

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。

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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
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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。

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