管理视野 第2页

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为AI在医疗领域的深度融合与安全应用筑牢根基。

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将对DeepSeek进行二次训练和应用场景开发,打造医院专属垂直大模型。

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十年年会,见证PHITA服务京津冀医疗信息化领域的初心如昨。

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医院应研究制定AI应用安全生产应急预案。

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头部医院设立“医学创新中心”,能否蔚然成风?

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不同医疗机构的病历书写规范、诊疗流程以及患者群体存在差异。

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“合理用耗”是医院精细化运营管理的迫切需求。

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从“背靠背”到“对答案”,这是一次关于医疗AI应用部署工作进度的深度交流。

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部署医疗AI是一项复杂且意义深远的系统工程。

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医院信息化研究增势持续,主题趋于多元化。

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需要建立“有效提示词管理系统”,对提示词进行分类、存储和更新。

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从真正理解业务流程和逻辑入手,抓住并解决具体痛点。

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让云影像平台真正建起来、用得好。

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2025年,医疗信创真正到了“逆水行舟、不进则退”的节骨眼上。

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不同阶段的人工智能技术在不同场景下各有优劣,应用其所长、避其所短。

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应遵循“小场景、窄应用、深思考、重挖掘”的策略。

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专家认为,推行集中采购,不宜片面强调资金结余率。

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DeepSeek能做的病历生成,和临床想象中的病历生成有较大差距。

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把AI应用引向业务深处,在自己的业务中找到适合AI的恰当运用。

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医疗设备信息化,不能再建孤岛了。

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将预防性巡检和故障分析结合起来。

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走入临床一线,与报表需求者深度沟通。

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运维不应该是越闲越好吗?

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作为提升模型性能的重要技术手段,RAG和微调各有其独特优势和应用场景。

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期望医疗AI从外挂式、浅层次的应用,逐步发展为细粒度的深度融合。

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避免陷入盲目追捧的“技术狂热”,时刻坚守医疗服务初心。

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医疗设备的国产化进程加速。

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医院大模型的训练结果与医院自身的知识水平、业务和管理水平密切相关。

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提示词工程的核心是收窄输入问题域。

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成为医疗科研提质降本的数字基座。
最新评论
是的,这需要院内达成一致,领导层面须支持。
非常好,贴合工作实际,有学习借鉴意义。不少年轻人不愿意主动学习,主动思考,主动做事。一是不学习,无能力,二是跟风躺平,做多做少,收入差别不大。
是的
思路很重要,行动更重要
售后服务(治疗,诊疗后有疑问需要咨询医护人员)很好啊,医院应该提供这样的渠道并且不需要收费吧,除非你是土豪,个人觉得,咨询可以有,收费较难接受,利益分配好像也很难合理合规。