
连接医疗AI与现实世界,医院信息部门需懂一点MCP
MCP是通信协议,专注于为Agent提供外部数据和工具接口。

MCP是通信协议,专注于为Agent提供外部数据和工具接口。

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。

从设计底层融入AI智能体功能,协助医生精准决策。

认识模型“记忆”本质,就能减少错误发生,让人工智能成为临床的稳健助手。

这是北京信创工委会卫生健康行业工作组举办的第一次学术活动。

十年年会,见证PHITA服务京津冀医疗信息化领域的初心如昨。

案例须在真实医疗场景中应用3个月以上,需提供详细的效果评估数据,确保数据真实可靠。

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。

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。

应遵循“小场景、窄应用、深思考、重挖掘”的策略。

助推中医的智能化传承、医疗资源普惠化。

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。

是否每个产品(系统)都需配备独立模型?产品与模型的数据资产如何存放?是否有必要打通并整合知识资产?

2025年《政府工作报告》首次明确提出“支持大模型广泛应用”。

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。

避免陷入盲目追捧的“技术狂热”,时刻坚守医疗服务初心。

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。

已在智能问诊、电子病历书写、临床诊断等多个门诊医疗场景应用DeepSeek。

提示词工程的核心是收窄输入问题域。

解决了医院单独部署大模型的算力支撑、资金投入等问题。

基于DeepSeek的医疗数据分类分级具有精准高效、灵活定制、全面覆盖的优势。

成为医疗科研提质降本的数字基座。

所有模型参数、数据构造、多阶段模型训练、模型评测等核心代码都将公开。

分析病历内容,提供智能诊断和治疗辅助。

解决大模型“什么都懂,就是不懂本院情况”的问题。

当医疗智能体渗透到每个环节时,医疗资源将实现“量子态”重组。

推出临床智能助手Copilot与“青医爱问”两大应用实例。

AI在从“单点突破”向“系统级赋能”演进,也正在推动医疗AI从“工具化AI”迈向“体系化AI”,从“任务型AI”迈向“智能体(Agent)”。

紧密跟踪大模型的发展动态,研究和应用具有专业性和实用性的数智产品。

全面支持医院快速构建和部署AI应用。
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。