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- @weixin_41946451
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医疗智能问答系统构建与部署全指南：本地化与云端融合实践
本文以医疗场景为例，结合DeepSeek大模型部署经验，系统阐述从系统设计到落地部署的全流程方案，并深度解析本地化部署与第三方算力借用的融合策略，为不同规模机构提供可复用的实践路径。
智慧医院未来图景：AI、机器人、大模型与物联网的深度融合
随着人工智能（AI）、物联网（IoT）、大模型等技术的飞速发展，智慧医院正从概念走向现实，重构医疗服务体系。
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DeepSeek智能体在三甲医院的30个创新应用及实施价值
他山之石可以借鉴，deepseek智能体在三甲医院的30个应用，研究下，可以借助ai工具，提升本院的应用。
DeepSeek在医院部署的算力需求、短板与优化建议——基于三甲医院应用经验的分析
本文聚焦医疗AI落地核心矛盾，系统剖析DeepSeek医院部署的算力瓶颈与伦理风险，提出分层部署、数据治理、医企协同等创新方案。
三甲医院如何实现DeepSeek本地化部署？
DeepSeek的本地化部署是三甲医院应用AI技术的关键环节，涉及硬件、软件、数据安全、系统集成等多个方面。通过以上完善后的方案，三甲医院可以实现DeepSeek的高效、安全、经济部署，为临床诊疗和医院管理提供强有力的AI支持。与医院各科室（如放射科、病理科、急诊科等）深入沟通，明确AI应用场景（如影像诊断、病理分析、急诊辅助等）。大型医院：8台NVIDIA H100服务器集群，支持多模态AI应用
DeepSeek在医院部署的算力需求、短板与优化建议——基于三甲医院应用经验的分析
本文聚焦医疗AI落地核心矛盾，系统剖析DeepSeek医院部署的算力瓶颈与伦理风险，提出分层部署、数据治理、医企协同等创新方案。
DeepSeek智能体在三甲医院的30个创新应用及实施价值
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Deepseek在电子病历智能化方面的应用
deepseek 针对中文医疗文本优化的NLP模型应用
到底了