近期因 DeepSeek 人工智慧工具引發的醫療領域新現象越來越多。比如廣東醫學博主“孤芳自賞”發帖稱患者用DeepSeek質疑其治療方案，博主發現指南更新後自嘲“天塌了”，引發熱議。不少醫生也表示遇到類似情況，有人調侃“離下崗不遠了。
不僅如此國家衛生健康委、國家中醫藥局、國家疾控局聯合釋出了政策檔案《衛生健康行業人工智慧應用場景參考指引》，旨在推動「人工智慧+」在醫療領域的應用創新。可見全民AI趨勢不可阻擋。不會使用AI，不會使用DeepSeek，你可能會被淘汰。在AI加持下，你和行業精英只差一個行動力。
據不完全統計，截至 2025 年 2 月 24 日，全國已有數十家醫院宣佈接入 DeepSeek 並完成本地化部署。這些醫院包括但不限於：昆明醫科大學第一附屬醫院、廣西自治區人民醫院、北部戰區總醫院、成都第一人民醫院、柳州市人民醫院、深圳大學附屬華南醫院、復旦大學附屬華山醫院、瑞金醫院、上海市第四人民醫院、上海第六人民醫院、北京中醫藥大學東方醫院、湖南省人民醫院、陸軍軍醫大學新橋醫院、徐州礦務集團總醫院等。
例如，昆明醫科大學第一附屬醫院正式上線 DeepSeek 患者服務系統，嵌入醫院官方微信小程式中，為患者提供智慧化、便捷化、個性化的健康管理服務。系統包含智慧導診、智慧預問診和智慧報告解讀三大功能，透過自然語言處理和醫學知識圖譜技術，幫助患者快速選擇科室、梳理病情並解讀醫學報告，提升就醫體驗。
為了讓大家更好的使用DeepSeek 做科研、輔助臨床工作，解螺旋導師為大家總結了一份Deepseek 超全指令彙總，從高效查詢醫學文獻，到深度剖析疑難病例，再到為藥物研發提供思路，這些指令通通不在話下!不管是鑽研分子機制，還是挖掘臨床資料，都能幫你效率翻倍。完整版已經整理好，🎁 現在，我決定把這份【DeepSeek科研資料包】！免費！分享給你們！🆓
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《DeepSeek10天指導手冊》
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科研提示詞模版
在DeepSeek的使用中，我們使用提示詞(命令、prompt)來讓模型為我們生成內容，大家對提示詞的使用應該有了一些初步的認識。對於很多內容，我們寫了非常長的提示詞來讓DeepSeek為我們生成課題相關的內容，而不是寥寥數語簡單敘述我們的需求。這是為什麼呢?因為提示詞對於用好大模型非常重要。本節課中我們將探討提示詞的設計技巧，幫助大家學會設計更好的提示詞，從而釋放DeepSeek全方位的能力，助力我們的科研旅程
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科研人用DeepSeek設計課題
這裡我們可以詳細描述具體的需求:我要研究的疾病是肺癌，已有收集到的自有資料包括300例病人的臨床基線資料和CT影像資料，後續可能還可以擴充或者額外收集外部病人佇列。我的研究是以發表文章為導向的。請你基於這些資訊，為我設計三個可能的研行方案，設計時可以引入額外的公共資料集。對於每個方案，請你介紹它的核心要點(一句話)、方法設計、預期的主要結果和潛在創新點，越詳細越好。
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科研高效使用指南
DeepSeek還可以幫助我們完成文章寫作，包括改進表達方式、時態語態轉換、語法錯誤檢査、寫作風格轉換等還可以幫助我們處理參考文獻。相信大家在用DeepSeek後科研效率能得到大幅提升，事半功倍！
寫在最後：
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