Deepseek助力医院智能化场景实现效能百倍提升
主讲：张峰老师
【课程背景】
在AI人工智能浪潮席卷全球的当下，人工智能（AI）技术迅猛发展（如DeepSeek大模型）在医疗领域的应用加速推进，从临床诊疗、患者服务到医院管理，逐步实现全场景智能化转型。DeepSeek凭借其卓越的算法性能、本地化部署能力和开源生态优势，已在多家三级综合医院落地应用，覆盖智能导诊、影像分析、病历质控、辅助决策等场景。
然而，如何高效整合AI技术与医院现有系统，平衡数据安全与创新效能，仍是管理层需深入探索的核心议题。本课程基于AI在医院场景服务中的应用需求，结合国内外标杆医院案例，系统解析DeepSeek技术的落地路径与未来潜力，助力医院管理者制定智能化发展战略。助力解决医院以下痛点难题：
效率与资源瓶颈：医疗管理者对AI技术认知不足，难以将AI深度融入医院运营体系，导致资源分配、流程管理效率受限。
数据孤岛难题：院内多系统（HIS、PACS、EMR等）数据割裂，跨科室协作困难，AI模型训练因数据质量低下而失效。
技术融合壁垒：AI工具与现有诊疗流程脱节，临床医生使用意愿低，技术价值难以释放。
医患信任挑战：AI辅助诊断的“黑箱效应”引发医患疑虑，亟需建立透明化、可解释的技术应用机制。
医疗行业正经历从“经验驱动”向“数据智能驱动”的转型。随着“健康中国2030”战略推进、智慧医院评级标准落地，以及DRG/DIP支付改革深化，医疗机构亟需通过AI技术实现精准管理、降本增效、服务升级。
【课程收益】
全面认知：掌握DeepSeek在医院中的核心应用场景与技术原理。
实践方法：学习如何将DeepSeek融入医院管理、临床诊疗及患者服务全流程。
风险防控：了解数据安全、伦理合规及责任划分的关键要点。
前瞻视野：预判AI技术未来在医疗领域的发展趋势与政策导向。
决策支持：通过案例分析与互动讨论，制定符合本院需求的AI实施策略。
人才培养：医护人员的数字化思维和创新意识，为医疗智能化转型升级贡献力量。
【课程特色】
·真场景：所有案例均来自省级综合医院实践和应用案例
·强实操：实操演练专用AI工具快速实践落地
·重合规：符合法律法规的相关标准内容
【课程对象】卫健委、民政局、医院院长、医院管理人员、医疗从业人员、医药企业管理人员
【课程时间】0.5天（6小时/天）
【课程大纲】
一、认知思维的起点——AI成为国家和全球企业的首要战略
(1)全球竞争市场格局的巨变
(2) 百年未有之大变局影响深远
(3) 国家数字化转型和智能化顶层设计
(4) “人工智能+”成为中国国家战略
(5) AI替代的旧职业和AI创造的新职业
(6) 新转变带来新思路，新营销带来新机遇
(7) AI开启智能商业模式新时代
(8) 企业如何设计智能化顶层路线图
二、DeepSeek模型概况——掌握DeepSeek模型特点与应用方法
1．DeepSeek概述
(1) DeepSeek的起源与初心
(2) DeepSeek的3大核心技术与优势
(3) DeepSeek的3大模式的特点
2．DeepSeek的部署方法
(1) DeepSeek的3种部署使用方法及技巧
(2) DeepSeek的本地化部署的要求
3．DeepSeek的使用方法
(1) DeepSeek的4种使用方法及技巧
(2) DeepSeek的2种模型的正确使用
4．DeepSeek在全球人工智能领域的发展
(1) DeepSeek的全球发展与挑战
(2) DeepSeek商业化场景与应用的阻碍
5．DeepSeek在商业化领域的探索与案例
(1) 人工智能常见的3种商业变现方式
(2) DeepSeek商业化的成功案例
6．课堂练习：
a) 案例：小组成员用一个主题内容的提示词优化为高效的提示词
b) 互动：学员现场设计提示词并快速测试
三、DeepSeek模型医疗领域的应用与案例——提升DeepSeek模型在医疗场景下的应用效率
1．DeepSeek在医疗领域的应用价值探索
1) 提升医疗信息检索效率
2) 辅助医学研究与检测
3) 优化患者服务与体验
4) 提升医疗科学诊断决策
5) 医疗系统管理智能化升级
2．案例分享：大模型在医院机构场景下的成功案例
1) 智能无创健康检测大模型的应用与商业化案例
2) 临床病理大模型预防癌症的案例
3) 康养机构利用智能化巡检视觉大模型侦测的案例
4) 中山医院利用大模型对于患者提升智能化服务案例
5) 三甲医院开展院内应用大模型智能化应用竞赛的案例
6) 具身智能和大模型交互系统对于患者康复的应用案例
7) 具身智能机器人在患者转运过程中的应用案例
8) 医疗配送机器人在住院物资运输中的应用案例
9) 医疗配送机器人在医院检测运输中的应用案例
3．课堂练习：
a) 讨论：医院哪些场景下可以快速实践大模型应用
四、DeepSeek本地化后在医疗领域的应用探索——如何利用DeepSeek模型辅助问题解决
1．DeepSeek本地化部署数据安全与挑战
1) 医疗数据的特殊性及隐私保护要求
2) 本地化部署的技术难点与解决方案
2．DeepSeek在三级综合医院中的未来发展趋势和展望
1) 临床决策支持系统：辅助医生制定诊疗方案
2) 医学知识库建设：整合与挖掘海量医学文献
3) 患者服务优化：智能导诊、在线咨询等
4) 医疗管理与科研：数据分析、趋势预测等
3.课堂练习：
a) 讨论：如何设计医院整体场景智能化路线图
授课老师
张峰（AI智能） 企业AI智能化转型实战专家，曾任：阿里本地生活大学、支付宝大学专家讲师
常驻地：北京
邀请老师授课：13911448898 谷老师
