《AI医疗大模型赋能—重构医学认知、提升健康管理效能》

《AI医疗大模型赋能—重构医学认知、提升健康管理效能》

DeepSeek 助力医生与健康管理师高效服务老年人

主讲：张峰老师

【课程背景】

在全球老龄化进程加速与我国 "健康中国 2030" 战略深化实施的双重背景下，医疗健康服务体系正面临严峻挑战：国家卫健委数据显示，我国 60 岁以上老年人口已达 2.8 亿，其中患有一种及以上慢性病的比例高达 75%，失能 / 半失能老人超过 4000 万。老年群体呈现的多病共存、诊疗需求复杂、健康管理周期长等特征，对医生与健康管理师的知识储备、服务效率和个性化干预能力提出了前所未有的要求。

当前从业者面临三大核心服务困境：

1. 知识更新滞后困境：医学领域每年新增超 200 万篇文献，跨学科研究（如医工结合、医养结合）占比已达 35%，但传统文献检索平均耗时 4.2 小时 / 次，且 78% 的医生表示跨学科知识整合存在显著困难。尤其在老年病诊疗中，需同步掌握老年医学、营养学、康复医学等多领域知识，传统学习模式难以满足临床决策的即时性需求。

2. 服务效率瓶颈困境：调查显示，基层医生单次慢性病患者随访需耗时 30-45 分钟，其中 20% 时间用于重复数据录入；健康管理师为老年人制定个性化方案时，需查阅平均 5.6 份指南、耗时 2.5 小时。现有工作模式下，人效提升长期低于 15%，在优质医疗资源集中的一线城市，单个医生日均服务老年患者超 50 人，导致健康管理精细化不足。

3. 老年服务精准化困境：老年人健康数据分散在门诊病历、体检报告、居家监测设备、用药记录等 7 个以上数据源，仅 32% 的机构实现数据互通。这导致：① 个性化干预方案制定缺乏数据支撑，60% 的用药建议未结合患者实时肝肾功能数据；② 风险预警滞后，居家跌倒事件中仅 18% 能在 2 小时内响应；③ 健康教育效果差，传统图文宣教对认知衰退老人的有效率不足 40%。

针对上述痛点，本课程构建 "技术工具层 - 知识整合层 - 场景应用层" 三位一体赋能体系：通过医疗大模型实现跨模态知识萃取（文献 / 影像 / 检验数据），运用提示工程技术突破人机交互壁垒，最终在老年慢性病管理、术后康复、认知症干预等核心场景形成可复制的解决方案。

【课程收益】

通过完成本课程的学习，学员将具体掌握 DeepSeek 和通用大模型工具在医疗场景的核心应用技巧，实现：

医学知识扩展：利用 AI 快速获取跨学科医学文献，知识检索效率提升 50%

临床效率突破：病历报告撰写时间减少 35%，健康报告生成效率提升 60%

老年健康管理：基于 AI 的个性化健康干预方案设计能力，慢性病管理精准度提升 30%

跨学科协作：通过 AI 实现医学与营养学、运动学等领域的知识融合，服务维度拓展 50%

【课程特色】

实战：结合真实应用案例，解决老年健康管理实际问题

易学：采用「工具操作 - 场景演练 - 效果验证」三步教学法

合规：深度融入医疗数据隐私保护与伦理规范内容

互动：分组完成老年健康管理方案设计，实时获得 AI 优化建议

【课程对象】

临床医生、健康管理师、老年健康服务机构从业者

【课程时间】

1天（6小时/天）

【课程大纲】

医疗 AI 认知重构 —— 从技术应用到医学创新

医疗AI的全球发展趋势

全球竞争格局重塑

全球竞争市场格局的巨变

百年未有之大变局影响深远

国家数字化转型和智能化顶层设计

“人工智能+”成为中国国家战略

全球医疗 AI 应用现状与中国「人工智能 + 医疗健康」战略解读

技术范式革新

生成式 AI 与大模型在医疗领域的颠覆性价值

医学大模型技术演进：从单模态到多模态的临床价值跃迁

AI替代的旧职业和AI创造的新职业

3）商业生态重构

新转变带来新思路，新营销带来新机遇

AI开启智能商业模式新时代

医疗 AI 伦理与法律风险防范：数据隐私保护与责任界定

人工智能的概况

《我是AI》影片

3004185214630人工智能的发展历史

人工智能的层级与核心要素

人工智能的总类

辨别式人工智能

生成式人工智能

生成式AI在职场的应用场景

人工智能法律风险与防范

大模型的基础知识

大模型的定义

模型的工作机制

预训练和微调

3041650206375大模型和小模型的差异

大模型的类别

大模型的产业链

大模型的商业模式

大模型发展的必要条件

通用模型与推理模型的区别

大模型训练方式

大模型的幻觉和开悟

常用的AI工具简介

AI模型&文本工具

AI图像视频工具

AI PPT制作工具

AI 设计工具

AI 数字人制作工具

DeepSeek模型应用——掌握DeepSeek模型特点与应用方法

DeepSeek概述

DeepSeek的起源与初心

DeepSeek的3大核心技术与优势

DeepSeek的3大模式的特点

DeepSeek的部署方法

DeepSeek的3种部署使用方法及技巧

DeepSeek的本地化部署的要求

DeepSeek的使用方法

DeepSeek的4种使用方法及技巧

DeepSeek的2种模型的正确使用

DeepSeek在全球人工智能领域的发展

DeepSeek的全球发展与挑战

DeepSeek商业化场景与应用的阻碍

DeepSeek在医疗领域的探索与案例

人工智能常见的3种商业变现方式

DeepSeek商业化的成功案例

DeepSeek模型医疗领域的应用与案例——在医疗场景下的应用效率

DeepSeek在医疗领域的应用价值探索

提升医疗信息检索效率

辅助医学研究与检测

优化患者服务与体验

提升医疗科学诊断决策

医疗系统管理智能化升级

DeepSeek在医院中的未来发展趋势和展望

临床决策支持系统：辅助医生制定诊疗方案

医学知识库建设：整合与挖掘海量医学文献

患者服务优化：智能导诊、在线咨询等

医疗管理与科研：数据分析、趋势预测等

提示词工程设计——医疗场景的应用提升 AI 交互精准度

什么是提示词工程

提示词工程的3大作用

DeepSeek提示词的常见3种问法

提示词设计的2大公式

角色设定公式：如何构建「医学专家 + 健康顾问」双角色提示

目标设定公式：从模糊需求到精准指令的转化技巧

5种优化提示词的策略与工具

提示词优化策略

场景补充

约束输出

结构拆分

角色属性

反驳验证

常见案例分析：如何从低效提示优化为高效提示

课堂练习：

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

互动：学员现场设计提示词并快速测试

【工具】DeepSeek APP、通用大模型（豆包APP、文小言APP、KIMIAPP、通义千问APP）

医疗信息检索与获取——如何利用AI搜索与大模型快速获取并分析信息，辅助问题解决

通用大模型和DeepSeek在信息获取中的应用场景

使用AI搜索快速查找行业报告

使用AI搜索分析市场趋势数据

使用AI生成网页跨部门信息共享

信息检索与获取的3大渠道

通用大模型和DeepSeek智能搜索

通用大模型和DeepSeek资料提取

通用大模型和DeepSeek图片分析

医学文献搜索引擎使用

AI智能搜索医学文献问答

AI智能批量提取文献数据

AI智能医学文献精读转化

课堂练习：

演示案例：搜索临床建议内容生成专题报告PPT、提取数据并生成分析报告

互动：学员提交内容要点，由DeepSeek生成点评及优化点

【工具】DeepSeek APP、通用大模型（豆包APP）、AI搜索（秘塔搜索、医学搜索引擎）

医疗文字处理与生成——如何通过通用大模型和DeepSeek阅读撰写各类办公文档和报告

通用大模型辅助阅读的工具与方法

使用通用大模型和DeepSeek提取长文档关键信息

使用通用大模型提取快速生成摘要与要点

高效提示词模板的智能化设计

使用通用大模型生成智能化模板元素的方法

调整通用大模型输入格式提升输出准确性

医疗办公场景下的高效文字生成应用

通用大模型和DeepSeek生成会议纪要的工具和方法

通用大模型和DeepSeek生成计划方案的工具和方法

通用大模型和DeepSeek生成总结汇报的工具和方法

通用大模型和DeepSeek生成新媒体文案的工具和方法

通用大模型和DeepSeek生成短视频脚本的工具和方法

课堂练习：

案例：根据模板分析生成一篇关于老年人健康管理方案报告

分组互动：阅读文档，分析报告、生成方案

【工具】DeepSeek APP、通用模型（豆包APP、通义千问APP）

PPT生成与绘图工具使用——通用模型AI工具辅助更快更好地完成PPT制作

传统PPT制作与AI 辅助生成PPT的区别

传统PPT制作的9大步骤

传统PPT制作的3大难点

通用模型AI辅助生成PPT的3大优势

AI辅助生成PPT的工具选择

通用模型AI 辅助生成PPT的3大核心工具

通用模型AI 辅助生成PPT的2大插件工具

通用模型AI 辅助生成PPT的使用方式方法

通用模型图表生成的2大工具：实现办公数据可视化

通用模型AI 辅助生成图表的3种方法

课堂练习：

演示案例：生成一个关于“临床总结报告”的PPT

互动：学员提交内容要点，生成PPT并点评优化点

常见的绘图工具与AI生图工具

绘画的3大核心要素

绘图工具功能介绍

AI 生图工具功能介绍

绘图工具和AI生图工具的组合使用

使用绘图工具制作海报

使用生图工具制作背景

使用绘图工具和生图工具创作抠图人像组合海报

课堂练习：

演示案例：生成一个关于“活动海报”的宣传海报

互动：学员提交内设计要点，现场答疑。

【工具】通用模型（Ｋimi APP）、AI生图工具（博思PPT、GAMMA PPT、镝数图表、爱图表、创客贴、即梦APP）

AI助力Excel数据统计分析与应用——通用模型（豆包、酷表、镝数图表、爱图表）和DeepSeek辅助更好地完成数据统计分析

数据结构化的基本原理

数据结构化的定义

数据结构化的分类

数据结构化的方式

数据结构化的应用领域

AI辅助Excel数据统计的工具

常见的结构化文本有哪些

常见的AI数据统计工具有哪些

常见的数据可视化图表工具有哪些

通用模型和Deep Seek辅助Excel数据统计的处理的方式和方法

数据清洗

数据排序

数据分类

数据提取

数据翻译

数据和图表生成

课堂练习：

演示案例：练习多条件查询和分类“学员考试成绩表”

互动：学员提交内容要点，由DeepSeek生成并保存

【工具】DeepSeek APP、通用模型（豆包APP）、AI辅助工具（酷表、镝数图表、爱图表）