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医智共生:当DeepSeek遇见未来医院电子书

探讨人工智能技术与医疗行业深度融合的前沿著作

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纸质售价:¥40.80购买纸书

1人正在读 | 0人评论 6.8

作       者:雷舜东

出  版  社:电子工业出版社

出版时间:2025-09-01

字       数:10.6万

所属分类: 教育 > 大中专教材 > 成人/中高职教材

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《医智共生:当DeepSeek遇见未来医院》是一本探讨人工智能技术与医疗行业深度融合的前沿著作。本书从机器学习、深度学习、大模型(如LLM)等基础技术出发,详细介绍了DeepSeek的核心技术及其在医疗场景中的创新应用。通过分析医院数字化转型中的痛(如患者服务、临床赋能、管理决策等),书中提出了一系列基于DeepSeek的解决方案,包括单智能体与多智能体系统的搭建、模型微调与训练方法,以及实际落地路径的规划。此外,本书还结合四川省人民医院的实践经验,展示了"场景+技术”落地的典型案例,并展望了未来医疗在DeepSeek驱动下的新图景。<br/>【作者】<br/>雷舜东,博士,高级工程师,现任四川省人民医院医学信息中心主任、互联网医学中心主任,任四川省卫生信息学会 医院信息管理专业委员会 主任委员、四川省医学会医学信息专业委员会 候任主任委员、中国卫生信息与健康医疗大数据学会医院物流供应(SPD)大数据应用分会 常务理事、四川省医院协会信息化建设分会理事会 副会长、四川省中医药信息学会 常务理事、成都医学会数智健康发展考业委员会 副主任委员、四川省智慧医院评价专家、四川省医院评审专家库评审员。<br/>
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作者简介

内容简介

前言

01 破晓之路:人工智能发展概览

1.1 智能觉醒:AI学习范式解密

1.1.1 机器学习的兴起与发展

1.1.2 深度学习的革命性突破

1.1.3 强化学习的独特价值与发展

1.2 大模型的迭代演进之路:从奠基到革新

1.2.1 奠基期(2017—2019年):Transformer的横空出世

1.2.2 爆发期(2020—2024年):大模型爆发与GPT时代

1.2.3 革新期(2024年至今):效率革命与DeepSeek的破局

02 异军突起:DeepSeek崛起探秘

2.1 诞生背景:时代需求与技术催生

2.1.1 全球大模型发展全景

2.1.2 行业模型的关键诉求

2.1.3 大模型发展的困境

2.2 核心技术:算法基石与创新架构

2.2.1 DeepSeek-V2:奠定高性能模型的训练推理架构

2.2.2 DeepSeek-V3:对标最强通用模型GPT-4o

2.2.3 DeepSeek-R1:对标最强推理模型OpenAI-o1

2.2.4 DeepSeek创新启示:长期主义的突破

2.3 模型对比:能力、成本与安全

2.3.1 DeepSeek与主流模型系列的对比

2.3.2 DeepSeek模型组合策略

03 荆棘满途:医院数字化转型的困境与挑战

3.1 服务升级困局:患者需求、临床效率与管理效能的挑战

3.1.1 患者服务需求升级

3.1.2 临床效率瓶颈

3.1.3 医院管理决策数字化转型的困境

3.2 人才断层危机:医学与工程复合型能力的缺失

3.2.1 复合型人才短缺的多维矛盾

3.2.2 深层挑战的系统性影响

3.3 数据安全困境:隐私保护与价值挖掘的平衡术

3.3.1 数字化时代的医疗数据画像

3.3.2 隐私保护的现实挑战

3.3.3 数据流动受阻共享困难

3.4 创新壁垒:技术感知与本地化实施的矛盾

3.4.1 从热词到冷场:脱节的“技术想象力”

3.4.2 “上面推、下面抗”:本地实施的组织阻力

3.4.3 “看起来是技术问题,其实是流程问题”

3.4.4 “不会用”“不想用”“用不好”:能力与认知的双重缺口

04 蜀地先行:DeepSeek的四川实践

4.1 患者服务重构:便捷、高效与个性化就医

4.1.1 智能客服

4.1.2 智能导诊系统

4.1.3 智能预问诊系统

4.1.4 智能导航服务

4.1.5 AI家庭医生

4.1.6 智能报告解读

4.2 临床赋能实践:诊断、治疗与预后新突破

4.2.1 门诊听译机器人

4.2.2 医生数字分身

4.2.3 医生智能助手

4.2.4 手术麻醉风险智能评估

4.2.5 手术智能排程

4.2.6 AI辅助罕见病精准诊疗平台

4.2.7 双向转诊AI应用

4.2.8 智能随访

4.2.9 用药管家系统

4.3 管理决策升级:数据驱动的智慧运营

4.3.1 智能问答机器人“省e通”

4.3.2 自然语言驱动的ChatBI智能问数数据分析系统

4.4 标杆案例深度解构:四川省人民医院的实践范式——成功经验与可复制模式

4.4.1 战略布局:引领变革方向

4.4.2 技术落地:多维度创新应用

4.4.3 数据治理:筑牢智能医疗根基

4.4.4 成功经验总结与可复制模式探索

4.4.5 未来发展展望与区域辐射影响

05 破局之道:DeepSeek驱动医院数字化转型的技术方案

5.1 技术选型指南:打造智能医疗的技术底座

5.1.1 模型选型

5.1.2 推理引擎选型

5.1.3 服务编排平台选型

5.1.4 算力设施选型

5.2 如何部署模型

5.2.1 通过Ollama部署DeepSeek

5.2.2 通过MindIE部署DeepSeek

5.3 提示词工程

5.3.1 什么是提示词工程

5.3.2 提示词的核心要素

5.4 RAG:重塑医疗AI应用格局的关键力量

5.4.1 RAG是什么

5.4.2 RAG在医疗领域的重要性

5.4.3 RAG的优点

5.4.4 RAG在医疗领域的运作流程

5.4.5 RAG与语义搜索在医疗领域的关系

5.5 领域自适应:医疗专业微调的技术要诀

5.5.1 微调前准备

5.5.2 微调模型所需资源

5.5.3 工具和框架

5.5.4 微调步骤

5.5.5 微调模型总结

5.6 AI全流程实践:打造智能患者咨询服务机器人

5.6.1 实践背景与需求驱动

5.6.2 建设意义

5.6.3 技术架构

5.6.4 开发步骤

06 驶向未来:基于DeepSeek的未来医疗展望

6.1 未来医院的三维图景:无边界服务—精准医疗—自治化运营

6.1.1 无边界服务:打破时空限制的医疗生态

6.1.2 精准医疗:从基因测序到个性化干预

6.1.3 自治化运营:AI驱动的医院管理革命

6.2 技术演进前瞻:具身智能与生物计算融合的可能性

6.2.1 具身智能:从机械臂到手术机器人的进化

6.2.2 生物计算:破解生命密码的新范式

6.2.3 融合场景:从实验室到临床的跨越

6.3 医疗AI伦理框架:在创新与风险之间建立新平衡

6.3.1 伦理学的相关概念

6.3.2 医疗AI的创新潜力与伦理挑战的双重图景

6.3.3 国际医疗AI伦理治理的共识与分歧

6.3.4 构建动态平衡的伦理框架

6.4 医智共生:技术与医学生态的深度融合路径

6.4.1 生态重构:从单点突破到系统协同

6.4.2 数据治理:隐私与创新的平衡

6.4.3 人文回归:科技赋能下的医疗温度

6.4.4 全球协作:创新联合体的崛起

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