目錄
01 破曉之路：人工智能發(fā)展概覽
1.1 智能覺醒：AI學習范式解密 /3
1.1.1 機器學習的興起與發(fā)展 /4
1.1.2 深度學習的革命性突破 /6
1.1.3 強化學習的獨特價值與發(fā)展 /8
1.2 大模型的迭代演進之路：從奠基到革新 /9
1.2.1 奠基期（2017—2018年）：Transformer的橫空出世 /10
1.2.2 爆發(fā)期（2020—2024年）：大模型爆發(fā)與GPT時代 /12
1.2.3 革新期（2024年至今）：效率革命與DeepSeek的破局 /13
02 異軍突起：DeepSeek 崛起探秘
2.1 誕生背景：時代需求與技術(shù)催生 /16
2.1.1 全球大模型發(fā)展全景 /16
2.1.2 行業(yè)模型的關(guān)鍵訴求 /20
2.1.3 大模型發(fā)展的困境 /22
2.2 核心技術(shù)：算法基石與創(chuàng)新架構(gòu) /23
2.2.1 DeepSeek-V2：奠定高性能模型的訓練推理架構(gòu) /23
2.2.2 DeepSeek-V3：對標最強通用模型GPT-4o /27
2.2.3 DeepSeek-R1：對標最強推理模型OpenAI-o1 /31
2.2.4 DeepSeek創(chuàng)新啟示：長期主義的突破 /35
2.3 模型對比：能力、成本與安全 /36
2.3.1 DeepSeek與主流模型系列的對比 /37
2.3.2 DeepSeek模型組合策略 /39
03 荊棘滿途：醫(yī)院數(shù)字化轉(zhuǎn)型的困境與挑戰(zhàn)
3.1 服務升級困局：患者需求、臨床效率與管理效能的挑戰(zhàn) /42
3.1.1 患者服務需求升級 /42
3.1.2 臨床效率瓶頸 /45
3.1.3 醫(yī)院管理決策數(shù)字化轉(zhuǎn)型的困境 /49
3.2 人才斷層危機：醫(yī)學與工程復合型能力的缺失 /51
3.2.1 復合型人才短缺的多維矛盾 /51
3.2.2 深層挑戰(zhàn)的系統(tǒng)性影響 /53
3.3 數(shù)據(jù)安全困境：隱私保護與價值挖掘的平衡術(shù) /55
3.3.1 數(shù)字化時代的醫(yī)療數(shù)據(jù)畫像 /55
3.3.2 隱私保護的現(xiàn)實挑戰(zhàn) /56
3.3.3 數(shù)據(jù)流動受阻共享困難 /57
3.4 創(chuàng)新壁壘：技術(shù)感知與本地化實施的矛盾 /58
3.4.1 從熱詞到冷場：脫節(jié)的“技術(shù)想象力” /58
3.4.2 “上面推、下面抗”：本地實施的組織阻力 /59
3.4.3 “看起來是技術(shù)問題，其實是流程問題” /59
3.4.4 “不會用”“不想用”“用不好”：能力與認知的雙重缺口 /60
04 蜀地先行：DeepSeek的四川實踐
4.1 患者服務重構(gòu)：便捷、高效與個性化就醫(yī) /62
4.1.1 智能客服 /63
4.1.2 智能導診系統(tǒng) /64
4.1.3 智能預問診系統(tǒng) /65
4.1.4 智能導航服務 /67
4.1.5 AI家庭醫(yī)生 /67
4.1.6 智能報告解讀 /70
4.2 臨床賦能實踐：診斷、治療與預后新突破 /71
4.2.1 門診聽譯機器人 /71
4.2.2 醫(yī)生數(shù)字分身 /72
4.2.3 醫(yī)生智能助手 /73
4.2.4 手術(shù)麻醉風險智能評估 /80
4.2.5 手術(shù)智能排程 /81
4.2.6 AI輔助罕見病精準診療平臺 /82
4.2.7 雙向轉(zhuǎn)診AI應用 /83
4.2.8 智能隨訪 /84
4.2.9 用藥管家系統(tǒng) /85
4.3 管理決策升級：數(shù)據(jù)驅(qū)動的智慧運營 /87
4.3.1 智能問答機器人“省e通” /87
4.3.2 自然語言驅(qū)動的ChatBI智能問題數(shù)據(jù)分析系統(tǒng) /90
4.4 標桿案例深度解構(gòu)：四川省人民醫(yī)院的實踐范式——成功經(jīng)驗與可復制模式 /93
4.4.1 戰(zhàn)略布局：引領(lǐng)變革方向 /93
4.4.2 技術(shù)落地：多維度創(chuàng)新應用 /95
4.4.3 數(shù)據(jù)治理：筑牢智能醫(yī)療根基 /96
4.4.4 成功經(jīng)驗總結(jié)與可復制模式探索 /96
4.4.5 未來發(fā)展展望與區(qū)域輻射影響 /97
05 破局之道：DeepSeek驅(qū)動醫(yī)院數(shù)字化轉(zhuǎn)型的技術(shù)方案
5.1 技術(shù)選型指南：打造智能醫(yī)療的技術(shù)底座 /101
5.1.1 模型選型 /101
5.1.2 推理引擎選型 /105
5.1.3 服務編排平臺選型 /108
5.1.4 算力設(shè)施選型 /110
5.2 如何部署模型 /123
5.2.1 通過Ollama部署DeepSeek /124
5.2.2 通過MindIE部署DeepSeek /125
5.3 提示詞工程 /130
5.3.1 什么是提示詞工程 /130
5.3.2 提示詞的核心要素 /130
5.4 RAG：重塑醫(yī)療AI應用格局的關(guān)鍵力量 /132
5.4.1 RAG是什么 /133
5.4.2 RAG在醫(yī)療領(lǐng)域的重要性 /134
5.4.3 RAG的優(yōu)點 /134
5.4.4 RAG在醫(yī)療領(lǐng)域的運作流程 /135
5.4.5 RAG與語義搜索在醫(yī)療領(lǐng)域的關(guān)系 /136
5.5 領(lǐng)域自適應：醫(yī)療專業(yè)微調(diào)的技術(shù)要訣 /136
5.5.1 微調(diào)前準備 /137
5.5.2 微調(diào)模型所需資源 /139
5.5.3 工具和框架 /141
5.5.4 微調(diào)步驟 /141
5.5.5 微調(diào)模型總結(jié) /149
5.6 AI全流程實踐：打造智能患者咨詢服務機器人 /150
5.6.1 實踐背景與需求驅(qū)動 /151
5.6.2 建設(shè)意義 /152
5.6.3 技術(shù)架構(gòu) /153
5.6.4 開發(fā)步驟 /158
06 駛向未來：基于DeepSeek的未來醫(yī)療展望
6.1 未來醫(yī)院的三維圖景：無邊界服務—精準醫(yī)療—自治化運營 /182
6.1.1 無邊界服務：打破時空限制的醫(yī)療生態(tài) /183
6.1.2 精準醫(yī)療：從基因測序到個性化干預 /184
6.1.3 自治化運營：AI驅(qū)動的醫(yī)院管理革命 /184
6.2 技術(shù)演進前瞻：具身智能與生物計算融合的可能性 /185
6.2.1 具身智能：從機械臂到手術(shù)機器人的進化 /185
6.2.2 生物計算：破解生命密碼的新范式 /186
6.2.3 融合場景：從實驗室到臨床的跨越 /187
6.3 醫(yī)療AI倫理框架：在創(chuàng)新與風險之間建立新平衡 /187
6.3.1 倫理學的相關(guān)概念 /188
6.3.2 醫(yī)療AI的創(chuàng)新潛力與倫理挑戰(zhàn)的雙重圖景 /193
6.3.3 國際醫(yī)療AI倫理治理的共識與分歧 /196
6.3.4 構(gòu)建動態(tài)平衡的倫理框架 /197
6.4 醫(yī)智共生：技術(shù)與醫(yī)學生態(tài)的深度融合路徑 /200
6.4.1 生態(tài)重構(gòu)：從單點突破到系統(tǒng)協(xié)同 /201
6.4.2 數(shù)據(jù)治理：隱私與創(chuàng)新的平衡 /202
6.4.3 人文回歸：科技賦能下的醫(yī)療溫度 /203
6.4.4 全球協(xié)作：創(chuàng)新聯(lián)合體的崛起 /204