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—2018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智能问题数据分析系统
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
展开
