
薛万国:如何看待DeepSeek席卷医疗行业这一现象?| HIT大家谈
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。
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。
分析病历内容,提供智能诊断和治疗辅助。
已覆盖参保缴费、待遇报销、异地就医等9大类98项服务。
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。
大模型提升医院网络安全工作的质量与效率。
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。
成功打造大模型落地医院应用的“三快”实施范式。
实现医疗知识检索、电子病历生成、医保审核等场景的智能化升级。
有望改变医疗信息系统的架构,并推动医疗服务模式的创新。
在复杂多变的医疗业务场景中,如何借力这一技术驱动力?
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。