DeepSeek医疗多场景应用分析：基于420余家医院的实证研究
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DeepSeek医疗多场景应用分析：基于420余家医院的实证研究

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一、患者服务类1、智能导诊系统  （1）症状分诊与科室匹配（74次）代表医院：东南大学附属中大医院（DeepSeek-R1:671B）（2）院内导航与方言识别（4次）典型案例：顺德第五人民医院（DeepSeek-R1）支持院内导航，支持“肚子像被孙悟空打翻炼丹炉”等生动描述识别2、预问诊与报告解读  （1）线上病情梳理与结构化报告生成（22次）代表医院：武汉市中心医院（DeepSeek-R1:

7月前
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企业培训 | 杜雨博士在帆软公司解读企业AI战略落地路径
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在数字化浪潮席卷全球的当下，人工智能已成为企业转型升级的关键驱动力。为了帮助企业更好地把握AI技术带来的机遇，近日，帆软软件举办了一场备受瞩目的企业培训活动，特别邀请到了未可知人工智能研究院院长杜雨博士，带来了一场主题为“DeepSeek+：企业AI战略落地指南”的精彩分享，为在场企业代表们拨开AI应用的迷雾，指明了战略落地的清晰方向。他首先从全球AI产业发展的宏观视角切入，通过详实的数据分析

7月前
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彻底颠覆教育！每天用AI学习2小时，成绩超美国98%学校
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今天凌晨3点，OpenAI联合创始人兼总裁GregBrockman分享了，一个AI颠覆传统教育的消息。美国得克萨斯州的Alpha School学校，每天只让学生和AI学习2小时，其他时间全部用来学习演讲、金融、社交、语言、团队协作、跑步、游泳、骑车等生存技能。教育结果显示，Alpha School学生的成绩飙升至全美国2%（MAP全国统一标准），超过98%的学校，并且学生更爱学习，体能也比

7月前
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剑有双锋—浅谈 LLM 在金融领域应用之风险与安全
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导读 随着大模型技术的不断发展，自 2022 年起，这一技术逐步从研究阶段迈入工业化，并进入公众视野，成为一个备受瞩目的发展趋势。未来，尤其是面向 2029 年 AGI 和强人工智能的发展，大模型将对“硅基”和“碳基”生物之间的关系产生深远影响。然而，大模型虽具有广泛的应用潜力，但也不可避免地带来了风险，尤其在安全可控的情况下，它的应用能够为日常生活中的问题提供解决方案。特别是在金融领域，大模

6月前
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AI时代，人才发展工作者何去何从
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从VUCA到BANI时代，再至当下的AI时代，每一次变革皆如疾风骤雨，既蕴含着无限机遇，也带来了诸多挑战。这要求我们重新审视自身角色，提升专业技能，以适应时代的新需求。那么，在人才发展领域，AI时代哪些方面发生了改变，哪些又依旧保持不变？面对AI引发的焦虑，我们需要提升何种能力，又该如何有效应对？首先，人才发展工作的本质究竟是什么？人才发展工作的本质在于运用系统化与战略性的方法，助力个人与组织

7月前
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AI误诊，上海患者获赔127万？聊聊模型幻觉与信任危机
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今年很多医院已经部署上了DeepSeek，甚至有医生真的使用它对患者进行诊断，但马上就出问题了：AI 误诊，上海患者获赔 127 万。不过，我去搜索详情的时候，却找不到细节信息了，包括使用的什么模型（R1还是V3），什么尺寸的（满血还是残血版），如何使用的（直接网页使用，还是被提示词工程包装过的）。在上述信息没有确定之前，这个标题事件是难以被论证的，并且现在其实应该有明确制度，首诊必须医生进行

7月前
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AI教学革命：德州一学校每天用两小时AI互动让学生成绩飙升至全国前2%
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 在德克萨斯州奥斯汀市中心，一场教育革命正在悄然发生。Alpha学校创始人MacKenzie Price挑战着传统教育模式，推出了一种全新的学习方法——每天仅通过人工智能辅导两小时完成学术学习。Alpha学校的创新模式Alpha学校摒弃了传统的教师角色，代之以"引导者"，学生们通过一系列应用程序中的AI导师学习核心学科知识，且每天仅需两小时。Price表示："我们的学生学习速度是传统课堂的两倍

7月前
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2025年关于医疗+AI的最新思考（3）看研究报告去创业？
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2025年关于医疗+AI的最新思考（3）看研究报告去创业？

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‍‍很多朋友在阅读此前2篇医疗+AI的思考文章后，都提到了感觉与券商研究报告不同，想让我多谈谈如何看待券商写的医疗+AI的研究报告。恰巧，我过去还真做过券商分析师，还拿过新财富分析师第一名。随后参与互联网医疗创业，算是有“研究”与“实业”两栖视角和经验教训，可以谈谈。如果还没看过之前两篇文章的朋友，也可以、2025年的医疗+AI当前的火爆，像极了2015年互联网医疗盛况。当年我在券商写过《互联

7月前
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2025年关于医疗+AI的最新思考（4）：确定性的机会
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2025年关于医疗+AI的最新思考（4）：确定性的机会

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医疗+AI的应用场景不缺乏想象力，各种场景在10年前互联网医疗时代已经进行过一轮海阔天空的尝试。 医疗+AI当前最缺少的是具备商业模式的“确定性机会。通常我们会先联想到【临床端】的严肃医疗应用场景，和【消费端】2C的应用场景，但这些场景目前都在探索，存在较大的不确定性。 临床端最大的问题是：1，诊疗风险与责任界定；2，获益方付费意愿缺失（医生和患者可能获益，但缺少支付可能）。 消费端2C的主要

7月前
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2025年关于医疗+AI的最新思考（1）
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1、医疗+AI最近很火，二级市场主题的力量很大。但这不是第一次，从2014年开始的互联网医疗+AI（当时叫“大数据”），2017年的AI+影像诊断，2021年的数字疗法+AI，到现在大语言模型驱动的医疗AI，这至少是第四次AI医疗故事。第四次的主要不同是大语言模型。2、AI+医疗健康的全景，其实主要包括【价值链】和【临床链】两部分，前者是围绕药企的研发、临床试验、准入上市、市场/销售的价值链展

7月前
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