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1、DeepSeek快速入门指北Top Journal Club顶 刊 研 习 社(医生版)G E T T I N GS T A R T E DG U I D E毛 智关于DeepseekDeepseek问世后Nature连发3篇DeepSeek文章Deepseek应用界面Deepseek提问界面Deepseek应用界面Deepseek回复结果Deepseek提问生成缺点Deepseek提问界面问题一内容有些多、大、宽泛追问后，服务器忙问题二CONCENTS目录顶刊研习社DeepSeek在医学领域的应用场景DeepSeek简介临床科研的AI赋能医生个人品牌建设医护人员的实用指南医学科普的AI助力风

2、险与挑战未来展望PART 01DeepSeek简介顶刊研习社AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）AIGCAIGC，即人工智能生成内容（Artificial Intelligence Generated Content），是继专业生产内容（PGC，Professional-generated Content）、用户生产内容（UGC，User-generated Content）之后的新型内容创作方式。02040103AIGC 从 20 世纪 50 年代开始发展，其兴起源于深度学习技术的快速突破和日益增长的数字内容供给需求。与所有人工智能技

3、术一样，AIGC 的能力由机器学习模型提供，这些模型是基于大量数据进行预先训练的大模型。像人类一样去思考解决问题AIGC 的发展历程依利亚克组曲/1957年早期萌芽阶段(1950s-1990s）由于技术限制，AIGC 仅限于小范围实验与应用。1957 年出现首支电脑创作的音乐作品，弦乐四重奏依利亚克组曲。这一时期，高成本及难以商业化导致资本投入有限，AIGC 无较多较大成绩。AIGC 的发展历程AI应用领域（1990-2010）沉淀累积阶段(1990s-2010s）AIGC 从实验性转向实用性。2006 年深度学习算法取得进展，同时 GPU、CPU 等算力设备日益精进，互联网快速发展，为各类人

4、工智能算法提供海量数据进行训练。2007 年首部人工智能装置完成的小说在路上问世2012 年微软展示全自动同声传译系统，主要基于“深度神经网络”自动将英文讲话内容通过语音识别等技术生成中文。AIGC 的发展历程AI绘画（2010-至今）快速发展阶段2010-至今,深度学习模型不断迭代，AIGC取得突破性进展。尤其在2022年，算法获得井喷式发展，底层技术的突破也使得AIGC商业落地成为可能。其中主要集中在AI绘画领域：2014年6月，生成式对抗网络(Generative Adversarial Network，GAN）被提出。2021年2月，OpenAI推出了CLIP（Contrastive

5、Language-Image Pre-Training）多模态预训练模型。2022年，扩散模型Diffusion Model逐渐替代GAN。什么是大语言模型（large language models)大语言模型（Large Language Model）大语言模型（Large Language Model）是指基于深度学习和人工智能技术构建的具有巨大参数量和复杂结构的自然语言处理模型。这种模型可以通过对大规模文本数据进行训练，学习并理解自然语言的语法、语义和上下文信息，从而生成具有逼真性和连贯性的文本。大语言模型在各种自然语言处理任务中表现出色，包括机器翻译、文本生成、问答系统等。近年来，随

6、着计算能力的提升和模型架构的不断优化，大语言模型在人工智能领域的应用得到了广泛关注和应用。大语言模型能干什么？大语言模型的作用 工作助手 教学工具 写论文、翻译、润色 回复审稿专家 做PPT 诊断 写病历医学中大型语言模型的伦理和监管挑战内容来源：Lancet Digit Health 2024;6:e42832大语言模型文献阅读提示语请 你 按 照 以 下 大 纲 分 别 整 理 这 些 论 文，每 整 理 完 一 篇，你 都 可 以 问 我 是 否 继 续:一、基本信息记录1.论文标题:记录完整的论文标题。2.作者与合著者:列出所有作者及其所属机构。3.发表期刊/会议:注明论文发表的具体期

7、刊名称、卷期号、页码，或者会议全称、年份及地点。4.发表时间:记录论文的出版年份。5.DOI/URL:如果有DOI号或者网页链接，确保记录下来便于后期查找。二、摘要与关键词1.摘要摘录:简要概述论文的主旨内容，包括研究的目的、方法、主要结果和结论2.关键词:列出论文中使用的关键词或主题词。三、研究背景与目的1.研究背景:记录作者为何开展这项研究，涉及的领域现状，存在的问题或空白2.研究目的:明确论文试图解答的问题或达到的目标四、文献综述与理论框架1.文献回顾:梳理作者对该领域前人研究成果的评述和引用。2.理论依据:记录论文基于的理论、模型或假设。五、研究方法与设计1.研究方法:详述论文所采用的

8、研究方法和技术路线。2.数据来源与处理:记录数据收集方式、样本量、数据处理和分析方法。六、研究结果与分析1.主要结果:摘录关键数据、图表及其解释。2.结果讨论:记录作者对研究结果的解读、比较和分析。七、结论与创新点1.研究结论:归纳论文得出的主要结论。2.创新点与贡献:明确指距论文在理论或实践上的创新之处。八、局限与建议 1.研究局限:记录作者提及的研究局限和不足之处2.未来研究方向:整理作者对未来工作的建议或展望。大语言模型(LLMs)用于电子健康记录(EHR)存在的问题内容来源：N Engl J Med.2024 Oct 31;391(17):1561-1564.EHR 与 LLMs 应用

9、现状：电子健康记录改变医疗实践，医生在电脑记录与查阅上耗时多，引发职业倦怠等问题。LLMs 因能处理和生成类人文本，在医疗领域应用广泛，从信息处理到复杂诊断推荐都有涉及，虽部分医生认为用于复杂任务风险高，但信息处理任务被视为低风险，受医生和医疗机构关注。大语言模型(LLMs)用于电子健康记录(EHR)存在的问题内容来源：N Engl J Med.2024 Oct 31;391(17):1561-1564.LLMs 用于 EHR 的风险：一、降低病历信息质量，存在虚构内容风险，影响信息准确性，且即便无错误也可能降低信息价值；二、削弱临床推理，记录病历是临床推理的重要部分，使用 LLMs 可能破坏

10、这一过程；三、阻碍未来 AI 模型发展，若病历信息不准确，会影响 LLMs 在决策支持等方面的应用；四、固化 EHR 现状，EHR 供应商可能仅将 LLMs 用于维持现有系统，而非创新改进。5种大语言模型(LLMs)在重症监护问题上的评估研究这篇论文（右图）通过对5种大语言模型（LLMs）在重症监护问题上的评估研究：1.高准确率和一致性：所有测试的LLMs在回答欧洲重症监护考试水平的问题时，都展现出较高的准确率和一致性。在实践考试中，5种模型里有4种表现优于人类医生，这表明LLMs在重症监护领域有潜在的应用价值。2.模型性能差异：GPT-4o在准确率和一致性方面表现最佳，但它也是成本最高的模型

11、，意味着更高的能源消耗。而GPT-4o-mini虽然准确率比GPT-4o低10.3%，但成本极低，在平衡能源消耗和性能方面效率最高。3.局限性与安全隐患：所有模型都存在始终给出错误答案的情况，这在重症监护这种高风险领域中会引发严重的安全问题。因此，在临床环境中使用LLMs之前，需要进行更全面、持续的评估，尤其是关注其临床推理能力，以确保安全、合理地应用。LLMs 生成可读的 ICU 住院总结对比内容来源：Intensive Care Med Exp.2024 Aug 16;12(1):71.从 ICU 患者文本记录中提取关键信息并生成出院总结(ChatGPT、GPT-4 API 和Llama

12、2)(如图)LLMs 能生成可读的 ICU 住院总结，GPT-4 API 表现最佳，但在临床广泛应用前需进一步优化，确保准确记录所有临床有意义的事件。幻觉的检测：语义熵方法内容来源：Nature.2024 Jun;630(8017):625-630.语义熵方法能检测出因 LLM 知识缺乏导致的重要一类幻觉，无需领域知识，有望应用于其他自然语言处理任务。但该方法不能解决 LLM 因训练目标导致的系统性错误问题，未来可扩展到更多输入变化场景，为 LLM 的可靠应用提供支持。文章：使用语义熵检测大型语言模型中的幻觉大语言模型在临床决策中的不足基于 MIMIC-IV 数据库，构建了含 2400 例真实

13、患者病例、4 种常见腹部疾病的 MIMIC-CDM 数据集，并设计模拟临床环境的评估框架。研究对 Llama 2 等多种开源 LLMs 进行测试，发现它们在诊断准确性上显著逊于临床医生，且存在不遵循诊断和治疗指南、难以正确解释实验室结果、指令遵循能力差等问题。这表明当前 LLMs 不适合自主临床决策，研究提供的数据集和框架能为后续研究提供方向。结论：无法准确诊断所有疾病，诊断表现显著逊于医生，也不能遵循诊断和治疗指南，还无法解释实验室结果。此外，其难以融入现有工作流程，因为经常不遵循指令，对患者健康构成严重风险。医疗大语言模型的风险：易受有毒数据的攻击研究结果：1.网络规模数据集包含易受攻击的

14、医学信息：在 The Pile 数据集中，27.4%的医学概念存在于易受数据中毒攻击的子集，如 Common Crawl。2.数据中毒对模型的影响：仅用 0.001%的错误信息替换训练数据，模型生成有害内容的频率就显著增加；中毒模型在基准测试中的表现与未中毒模型相当，现有基准测试无法检测数据中毒。3.知识图谱检测错误信息的性能：基于知识图谱的防御算法能有效检测中毒模型生成文本中的错误信息，F1 分数达 85.7%，召回率 91.9%。内容来源：Nat Med.2025 Feb;31(2):618-626.CKLE架构CKLE架构文章提出CKLE框架，通过从大语言模型中提取跨模态知识并学习多模态

15、电子健康记录，解决LLM应用于健康事件预测的挑战，在心力衰竭和高血压预测任务上超越基线模型，且在有限标签数据下表现良好，还能挖掘重要医学特征。CKLE架构（Contrastive Knowledge distillation based on Language model Embeddings），是一种用于健康事件预测的框架。该框架旨在解决利用大语言模型（LLM）进行健康事件预测时面临的挑战，有效整合 LLM 知识和多模态电子健康记录（EHR）数据。内容来源：Sci Rep.2024 Dec 28;14(1):30675.预训练阶段：利用无标签数据（Unlabeled data）和专有数据（P

16、roprietary data），通过自监督学习（Self-supervised learning）的方式，在没有人类参与的情况下训练基础模型（Base model）。这个阶段让模型学习到通用的语言知识和模式。微调阶段：引入了人类反馈学习（Human feedback learning），使用特定的窄数据集（Narrow datasets）对基础模型进行进一步训练，使其更适应特定的任务和领域。这个过程中有人类参与，通过给予反馈来优化模型，得到微调模型（Fine-tuned model）。提示学习阶段：通过间接和直接提示（Indirect and direct prompts），结合具有专业知识

17、的人类参与，对微调模型进行提示学习（Prompt-based learning），最终得到增强模型（Augmented model）。这个阶段能让模型更好地响应各种具体的指令和问题。大语言模型（LLMs）的训练过程主要包括预训练（Pretraining）、微调（Fine-tuning）和提示学习（Prompting）三个阶段：大语言模型(LLMs)的训练过程内容来源：Ann Intern Med.2024 Feb;177(2):210-220.通用大语言模型和生物医学大语言模型通用大语言模型（左侧）/生物医学大语言模型（右侧）通用大语言模型：图左侧区域呈现，包括Claude（175B）、GPT

18、-3（175B）、Vicuna（13B）等。圆圈大小代表模型的参数规模，不同颜色标识模型的研发主体，如GPT来自OpenAI。这些模型适用于广泛领域，但并非专为医学定制。生物医学大语言模型：图右侧区域呈现，像BioGPT-Large（1.5B）、BioMedLM（2.7B）等。部分模型标注了训练数据来源，如BioBERT基于学术论文训练，ClinicalBERT基于电子健康记录训练。Flan-PALM和Med-PALM参数规模达540B，且与生物医学领域有所关联。图底部还用不同颜色标识了常见模型系列，帮助直观区分不同来源的模型。内容来源：Ann Intern Med.2024 Feb;177(

19、2):210-220.（General-Purpose LLMs）（Biomedical LLMs）人工智能不同子领域之间的关联内容来源：JAMA Surg.2024 Apr 1;159(4):445-450.大语言模型深度学习机器学习人工智能大语言模型的伦理问题与局限性内容来源：JAMA Surg.2024 Apr 1;159(4):445-450.使用 LLMs 可能导致患者和医生数据泄露风险，因为电子健康记录（EHR）数据接入和平台数据存储管理存在安全隐患。美国缺乏全面的数据隐私法，在使用 AI 处理患者数据时，难以保障患者的知情权和选择权，也难以协调数据使用与患者撤回同意的权利。LLM

20、s 辅助患者教育可能提供错误信息，且其本身未经 FDA 批准，医生使用时可能面临责任界定难题，医疗决策过度依赖可能引发风险。01数据隐私02知情同意03患者安全增加了学术研究和教育中的抄袭、作弊风险，破坏学术诚信，还可能导致权力不平衡和就业问题。04学术不端训练数据可能存在种族、性别等偏见，导致生成不准确信息，影响医疗公平性，训练时需考虑多因素避免偏见。05算法偏见临床医生应将大语言模型作为辅助工具，增强自身临床推理能力，而非逐渐让其承担临床责任。在使用时，医生需作为保障环节，合理部署和监督，并将其信息与自身临床推理结合。医疗领域应用大语言模型需谨慎平衡，一方面要利用其提升医疗服务，将其纳入医

21、学教育；另一方面要像监管医疗器械和药品一样对其进行监督和规范，以降低风险。大语言模型在医疗领域的正确应用方式大语言模型在应用中的挑战收集门诊护士与患者的真实对话数据开发特定地点提示工程聊天机器人 SSPEC，并建立护士-SSPEC 协作模型，经随机对照试验验证，该模型可提高患者满意度、减少重复问答和负面情绪，为 LLMs 在医院门诊接待中的应用提供了有效范例。面对的挑战：1.患者信任问题2.护士依赖风险3.回应安全分级4.隐私保护难题5.模型公平性考量6.应用场景局限大型语言模型在医学肿瘤学考试问题上的表现内容来源：JAMA Netw Open.2024 Jun 3;7(6):e2417641

22、.DeepSeek：颠覆出圈，霸榜热议截至1月30日，DeepSeek在168个国家位居下载榜第一名。Meta成立四个专门研究小组来分析DeepSeek R1的工作原理，并基于此改进其大模型Llama。更多进展英伟达、微软、亚马逊等国际巨头纷纷接入DeepSeek。OpenAI的CEO奥特曼承认DeepSeek的技术实力，并表示将继续加快自身模型的迭代。DeepSeek发布后在1月27日迅速登顶美国下载榜首。DeepSeek R1引发全球关注DeepSeek发展节点DeepSeek成立2023.7推出670亿参数的通用大模型DeepSeek LLM，包括7B和67B的base及chat版202

23、3.11.29发布新一代推理模型DeepSeek-R1，性能与OpenAI的o1正式版持平，并开源2025.01.20首个开源代码大模型DeepSeek Coder发布2023.11.02发布总参数达6710亿的 DeepSeek-V3，采用创新 MoE架构和FP8混合精度训练，训练成本大幅降低2024.12.26DeepSeek介绍AI+国产+免费+开源+强大性能对齐OpenAl-01正式版DeepSeek-R1在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有极少标注数据的情况下，极大提升了模型推理能力在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩 OpenAlo1正式版。DeepSeek是一家专

24、注通用人工智能（AGI）的中国科技公司，主攻大模型研发与应用。DeepSeek-R1是其开源的推理模型，擅长处理复杂任务且可免费商用。降低了使用门槛。各类AI模型与deepseek r1 数据对比DeepSeek可以做什么？Deepseek R1 能力图谱直接面向用户或者支持开发者提供等应用场景:智能对话 文本生成 语义理解 计算推理 代码生成补全支持联网搜索与深度思考模式支持文件上传 能够扫描读取各类文件及图片中的文字内容DeepSeek功能-文本生成文本创作文章/故事/诗歌写作营销文案、广告语生成社交媒体内容（如推文、帖子）剧本或对话设计摘要与改写长文本摘要(论文、报告)文本简化(降低复杂

25、度)多语言翻译与本地化结构化生成表格、列表生成（如日程安排、菜谱）代码注释、文档撰写DeepSeek功能-自然语言理解与分析语义分析01语义解析情感分析（评论、反馈）意图识别（客服对话、用户查询）实体提取（人名、地点、事件）文本分类02文本分类主题标签生成（如新闻分类）垃圾内容检测知识推理03知识推理逻辑问题解答（数学、常识推理）因果分析（事件关联性）DeepSeek功能-编程与代码相关代码生成根据需求生成代码片段（Python、JavaScript）自动补全与注释生成技术文档处理API文档生成代码库解释与示例生成代码调试错误分析与修复建议代码性能优化提示DeepSeek功能-常规绘图Reac

26、t图表折线图柱状图饼图散点图雷达图组合图表Mermaid图表流程图时序图类图状态图实体关系图思维导图SVG矢量图基础图形图标简单插图流程图组织框架图DeepSeek-创新推动领域DeepSeek R1将通过强化学习和多模态融合等技术手段，进一步提升推理能力、优化语言理解和生成效果，并拓展在复杂任务中的应用边界；同时，将深耕垂直领域，如教育、金融、医疗等，为不同领域提供更精准、高效的解决方案。多模态融合DeepSeek未来可能会在多模态融合 方面进一步探索，将自然语言处理、计算机视觉等技术更深度地结合。自进化系统构建通过自动合成训练数据，持续迭代模型能力。这将使其能够更好地适应不同垂直领域不断变

27、化的需求，提升在各领域的应用效果。具身智能探索与机器人等硬件深度融合，实现物理世界的智能交互。这将拓展其在工业制造、物流配送等领域的应用。技术创新推动DeepSeek-垂直深耕领域0504030201金融领域未来，DeepSeek可能会进一步拓展到金融风险防控、智能投顾、金融产品创新等领域，通过深度分析金融市场数据和用户行为数据，为金融机构提供更全面、精准的决策支持。法律领域DeepSeek在法律文书处理方面已经具备一定的能力。未来，其有望进一步拓展到法律咨询、案件预测、法律知识图谱构建等领域，为法律专业人士和普通用户提供更便捷、高效的法律服务。工业领域DeepSeek在工业质检智能化方面已经

28、取得显著成效。未来，其可能会进一步拓展到工业生产流程优化、设备故障预测与维护、供应链管理等领域，提供更高效的工业生产和运营的解决方案。教育领域DeepSeek已经在医疗辅助诊断方面有所应用，未来有望进一步深化，如通过流程优化，提高诊断的准确性和效率。通过与医疗设备的结合，实现更精准的医学影像分析和疾病预测。医疗领域DeepSeek已经在医疗辅助诊断方面有所应用，未来有望进一步深化，如通过流程优化，提高诊断的准确性和效率。通过与医疗设备的结合，实现更精准的医学影像分析和疾病预测。DeepSeek和其他模型比较-性能优势特性/模型DeepSeekOpenAI GPT-4Google GeminiA

29、nthropic Claude语言理解与生成在中文语境下表现优于GPT-4，生成文本更符合中文表达习惯英文任务表现优异，但中文任务偶尔出现语义偏差多模态任务表现突出，纯文本生成稍逊生成内容安全性高，但灵活性和创造力稍显不足推理与逻辑能力在数学和逻辑推理任务中表现出色，超越GPT-4推理能力强，但偶尔出现“幻觉”问题多模态推理任务表现优异，纯文本推理稍显不足推理任务表现中规中矩，生成内容更加谨慎计算效率与资源消耗计算效率高，适合资源有限的环境模型规模大，计算资源需求高，部署成本高模型规模大，计算资源需求高计算效率较好，但生成速度略慢应用场景智能客服、内容创作、教育辅助、数据分析等，高效且灵活，支

30、持多种语言内容创作、代码生成、学术研究等，部署成本高多模态任务（如图像描述、视频分析），适合多媒体应用法律咨询、医疗辅助等高安全要求场景用户体验界面简洁易用，支持多种语言和定制化功能，响应速度快功能丰富，但响应速度较慢界面注重多模态交互，纯文本任务稍逊界面简洁，但生成速度慢DeepSeek和其他模型比较-精度优势Deepseek与其他模型精度比较该项测试包括3000多个多项选择题和简答题，涵盖了从语言学到火箭科学、古典文学到生态学的100多个学科。数据来源：https:/ Studio秘塔AI、纳米AI等应用仓库直接下载http:/S网页版MAI助手T手机APP推理模型与通用模型优劣对比Dee

31、pSeek-R1，GPT-o3 推理模型通用模型GPT-3、GPT-4（OpenAI）优势领域数学推导、逻辑分析、代码生成、复杂问题拆解文本生成、创意写作、多轮对话、开放性问答劣势领域发散性任务(如诗歌创作)需要严格逻辑链的任务(如数学证明)性能本质专精于逻辑密度高的任务擅长多样性高的任务强弱判断并非全面更强，仅在其训练目标领域显著优于通用模型通用场景更灵活，但专项任务需依赖提示语补偿能力CoT链式思维CoT链式思维的出现将大模型分为了两类了解它们的差异有助于根据任务需求选择合适的模型，实现最佳效果。概率预测（快速反应）模型CoT链式思维链式推理（慢速思考）模型适合快速反馈处理即时任务通过推理

32、解决复杂的问题概率预测与链式推理优劣对比概率预测与链式推理优劣对比图推理模型与通用模型的区别推理模型与通用模型的区别通用模型推理模型简洁需显式引导推理步骤（如通过CoT提示），否则可能跳过关键逻辑提示语更简洁，只需明确任务目标和需求（因其已内化推理逻辑）步骤依赖提示语补偿能力短板（如要求分步思考、提供示例）无需逐步指导，模型自动生成结构化推理过程（若强行拆解步骤，反而可能限制其能力）Deepseek应用功能编程与代码相关常规绘图自然语言理解与分析 文本生成Deepseek应用功能网页链接：https:/DeepSeek三种模式的适配性DeepSeek三种模式的适配性名称标号模型类别特征任务特点

33、基础模型V3通用模型高效便捷、大多数任务规范性深度思考R1推理模型复杂推理和深度分析任务，如数理逻辑推理和编程代码开放性联网搜索RAG检索增强知识库更新2024.07过程驱动 VS 结果驱动聪明听话VS 没那么听话DeepSeek完整训练过程DeepSeek完整训练过程郭震使用超级助理团的秘诀-咒语（Prompt Engineering）是拥有超级助理团队？还是靠眼神？No！学会使用Prompt Engineering基本技巧即可！提示语基本技巧从简单开始指令具体性避免不精确性可参考提示工程指南网站：https:/www.promptingguide.ai/zh提示语官方文档提示语的官方文档灵

34、感:https:/api- 提示库提示语设计框架-RTGO（Role-Task-Goal-Objective）RTGO（Role-Task-Goal-Objective）是一种简单高效的提示语设计框架，适用于大多数场景：Task任务Role角色Goal目标Objective操作要求示例：分析近三年心脏病学研究的增长趋势，并提供图表支持。具体描述任务内容包含背景信息和明确要求示例：经验丰富的心内科医生、国际顶级期刊编辑等。定义AI的专业角色示例：生成一份包含关键数据和趋势解读的报告。明确期望达成的效果设定可衡量的成功标准示例：报告需包含不少于3张图表，使用专业术语，语言风格正式。提出详细的格式和

35、内容规范RTGODeepSeek提问法则明确需求Define requirements指定格式Designated format控制长度Control length提供背景Provide backgroundDeepSeek的部署DeepSeek提供了多种灵活的部署方式，包括本地部署、企业级私有化部署以及云部署等，以满足不同用户的需求。本地部署：适合个人开发者和小团队，通过工具如Ollama或GPUStack实现单机部署。GPUStack支持一键安装部署，兼容Linux、macOS和Windows全平台，并支持多种硬件资源。桌面端应用：通过桌面端工具快速部署，支持多模态模型、图像生成模型、语音

36、模型等01本地部署私有化部署：企业级部署注重安全性、高性能和自主可控。支持多机分布式推理，可运行超大规模模型国产硬件适配：DeepSeek已适配包括昇腾、海光、摩尔线程等在内的国产GPU，支持在国产硬件上实现自主可控的私有化部署。高并发与低延迟：在高并发场景下，火山引擎等平台通过优化推理引擎，支持高达500万TPM的并发量，并将延迟降低至30ms。02企业级部署通过云平台（如火山引擎）部署，支持大规模并发请求，并提供实时联网内容支持03云平台部署DeepSeek的部署-本地部署01首先打开ollama官网:https:/02下载，一步步安装即可。CMD命令窗口运行，启动deepseek-r1模

37、型：ollama run deepseek-r1:7b03根据自己显卡大小，选择对应的参数规模DeepSeek的部署-本地部署在本地部署的基础上，通过安装PageAssist插件实现联网搜索功能。安装完成后，在设置中选择合适的搜索引擎，并调整搜索结果的数量，最后在聊天框下方打开“搜索互联网”开关即可。在本地部署和联网搜索的基础上，通过运行以下命令下载文本嵌入模型：ollama pull nomic-embed-text然后在设置中选择文本嵌入模型，并保存。接着在左侧菜单中选择“管理知识”，添加本地资料并提交，完成知识库的搭建。联网搜索功能配置知识库搭建DeepSeek-建立知识库https:/

38、cherry- 计算成本 数据偏见 实时更新 数据安全 个人隐私 恶意输出PART 02DeepSeek在医学领域的应用场景顶刊研习社DeepSeek-临床应用场景不同科室的医生可以根据自己的需求，用简单明了的方式输入指令：身份描述（是哪个科室的）+场景表述（现在遇到什么情况）+任务目标（希望DeepSeek帮我完成什么任务）+约束条件（有没有特别的要求，选填）举例：心血管内科身份描述：心血管内科医生场景：患者为65岁男性，有高血压病史，近期因心悸、头晕就诊。心电图显示频发室性早搏，偶有短阵室速，动态心电图提示24小时室性早搏1 500次。目前患者在门诊等待进一步评估。任务目标：请评估该患者心

39、律失常的病情严重程度，并制定后续治疗方案，包括药物治疗和可能的介入治疗建议。约束条件：输出内容需包含病情评估、治疗方案及预后提示，语言风格需专业且简洁，适合门诊医生快速参考。DeepSeek-临床应用场景举例：骨科身份描述：骨科医生场景：患者为70岁女性，因股骨头坏死行全髋关节置换术，术后第3天。患者目前在病房，需要康复指导。任务目标：请提供术后康复训练计划，包括关节活动度训练、负重指导等，并说明康复过程中的注意事项。约束条件：输出内容需包含康复训练计划及注意事项，语言风格需简洁明了，适合病房护士和患者家属参考。举例：检验科身份描述：检验科医生场景：患者为40岁男性，体检发现白细胞1210/L

40、，中性粒细胞百分比80%，血红蛋白100 g/L，血小板20010/L。患者目前在门诊，需要进一步检查。任务目标：请分析血常规异常结果的可能原因，并建议进一步检查项目，以明确病因。约束条件：输出内容需包含可能病因分析及后续检查建议，语言风格需专业且简洁，适合门诊医生参考。DeepSeek-病例助手在使用DeepSeek生成病历时，一是输入主诉要尽量详细，包括症状、持续时间、伴随症状等，这样能生成更准确的病历框架。比如，详细主诉应为“患者女，48岁，突发剧烈头痛30分钟，伴恶心、呕吐，既往有高血压病史”，而不是简单说“患者女，48岁，头痛”。二是使用优化指令，明确告诉DeepSeek输出结果需要

41、包含哪些内容，比如“生成包含鉴别诊断的病历模板，重点突出神经系统检查和影像学检查”，而不是简单说“生成病历模板”，这样输出的病历模板会更符合实际需求。DeepSeek-科研利器1.科研数据分析身份描述：医学研究者场景：我正在进行一项关于心血管疾病患者预后因素的研究，已经收集了患者的临床数据（包括年龄、性别、血压、血脂等指标）并存储在Excel表格中。任务目标：请DeepSeek对这些数据进行清洗，纠正明显的错误数据（如年龄异常值），计算各项指标的平均值、中位数和标准差，并生成柱状图展示不同性别患者的平均血压差异。约束条件：输出结果需包含数据清洗后的表格、统计分析结果和可视化图表，语言风格需简洁

42、明了，适合科研人员快速查看。DeepSeek-科研利器2.文献整理身份描述：医学博士研究生场景：我正在撰写关于阿尔茨海默病早期诊断的综述论文，已经收集了大量相关文献（包括PDF和Word格式）。任务目标：请DeepSeek提取这些文献中的核心要点，包括研究背景、方法、主要结果和结论，并为每篇文献生成简短的摘要。同时，将所有文献的核心内容整理成一个Word文档，方便我进一步分析和引用。约束条件：输出内容需包含文献摘要和核心要点，语言风格需专业且简洁，适合学术写作。DeepSeek-科研利器3.论文润色身份描述：临床医学研究者场景：我刚刚完成了一篇关于新型糖尿病治疗方法的研究论文，初稿是用中文撰写

43、的。任务目标：请DeepSeek将我的论文中文初稿翻译成英文，并润色成符合SCI期刊要求的学术语言。特别关注以下几个方面：将实验步骤改写为学术被动语态，优化论文结构，确保语言流畅，术语一致，并提供可能的引用建议。约束条件：输出内容需包含润色后的英文摘要和正文。DeepSeek-医学科普新机遇近年来，国家大力倡导医学科普工作，旨在提升公众的健康素养和疾病预防意识。然而，医学科普的开展面临诸多挑战。一方面，医学知识的专业性强，涉及领域广泛且更新速度快，普通人难以全面掌握。另一方面，一些科普内容语言风格晦涩，甚至直接摘抄自古代药典，解释与转译不到位，导致公众理解困难。此外，部分医学科普与广告营销界限

44、模糊，可能挑战科普的专业权威性。针对这些挑战，DeepSeek的出现为医学科普带来了新的机遇。DeepSeek-医学科普新机遇复杂知识简化医学知识的专业性常常让人望而却步。但通过DeepSeek，我们可以将这些复杂知识转化为通俗易懂的语言。例如，当需要向大众科普“血糖是如何调节的”时，可以向DeepSeek输入“用适合理解的语言，解释人体血糖是如何保持平衡的”。经过转化后的内容，可以用简单有趣的语言向大众科普。为了让科普内容更具生动性和说服力，DeepSeek可以生成相关的案例。比如在讲解“糖尿病的危害”时，可以结合自己的临床经验让DeepSeek生成“一位糖尿病患者因血糖控制不佳引发并发症”

45、的具体案例。案例中可以详细描述患者的生活习惯（如高糖饮食、缺乏运动等）、症状表现（如多饮、多尿、视力下降等）以及治疗过程（如胰岛素注射、血糖监测、饮食调整等）。通过真实的案例，大众能够更直观地感受到糖尿病的危害，从而增强科普内容的可信度和吸引力。案例生成DeepSeek-医学科普新机遇在线答疑在社交媒体或线上平台进行健康科普时，实时互动是增强科普效果的重要方式。借助DeepSeek，可以实时回答观众的问题。对于一些常见问题，如“过敏了怎么办”等，DeepSeek可以快速给出准确且通俗的答案。例如，它可以解释说：“过敏是因为身体对某些物质（如花粉、灰尘等）产生了过度反应。如果过敏了，首先要远离过

46、敏原，然后可以服用抗过敏药物，比如氯雷他定，但最好在医生指导下使用。”医生再结合实际情况进行补充和完善，这样既能保证答案的准确性，又能满足大众的即时需求。不同人群对健康知识的需求各有不同。利用DeepSeek可以根据人群的特点，如年龄、性别、职业等，提供个性化的科普内容。例如，为学生群体提供“如何预防近视”的知识，包括正确的用眼姿势、定时休息眼睛、多吃富含维生素A的食物等；为孕妇提供“孕期营养与保健”的知识，如合理搭配饮食、定期产检、避免接触有害物质等。这种针对性的健康知识，能够更好地满足不同人群的实际需求，提高科普的有效性和实用性。个性化科普DeepSeek-医疗知识检索我们还可以把Deep

47、Seek当做检索助手，DeepSeek能够快速检索最新的医学文献和临床指南，并提供精准的解读和分析。DeepSeek提供了基础模型（V3）、深度思考（R1）和联网搜索三种模式以满足不同需求。基础模型（V3）自2024年12月升级后性能大幅提升，知识更新至2024年7月，能够快速回答日常百科类问题；深度思考（R1）作为深度推理模型，知识更新至2025年1月20日，擅长解决复杂推理和深度思考问题；联网搜索则基于RAG技术，结合互联网实时搜索结果，能够回答任何时间的问题。DeepSeek-快速检索最新医学文献和临床指南DeepSeek能够迅速获取最新的医学文献和临床指南，为医学专业人士提供权威的参考

48、。例如：输入“2024年欧洲心脏病学会（ESC）高血压指南更新要点”，DeepSeek可以立即提供详细的指南解读，包括最新的诊断标准、治疗建议和临床实践要点。这种功能对于医生在日常工作中快速了解最新的医学进展至关重要。使用技巧使用关键词组合进行检索，可以帮助DeepSeek快速定位到最相关的文献和指南。例如：输入“2024年美国临床肿瘤学会（ASCO）指南，乳腺癌，HER2阳性，治疗方案”，DeepSeek可以快速提供最新的乳腺癌治疗指南中关于HER2阳性患者的治疗建议，包括靶向治疗药物、化疗方案和手术时机等。PART 03临床科研的AI赋能顶刊研习社机遇篇：DeepSeek如何为医学科研按下

49、“快进键”？加速药物研发：从“十年磨一剑”到“精准狙击”传统药物研发耗时长、成本高，而DeepSeek通过自然语言处理（NLP）技术，能快速解析海量文献与患者数据，优化临床试验设计。例如：精准匹配受试者：通过分析电子健康记录（EHR），AI可筛选出符合入组标准的患者，缩短试验周期。预测药物反应：结合基因组数据，模型可预测癌症患者对特定化疗方案的敏感性，减少试错成本。虚拟药物筛选：类似AlphaFold的蛋白质结构预测技术，DeepSeek或可加速靶点发现，推动类似“AI设计新药”的突破。机遇篇：DeepSeek如何为医学科研按下“快进键”？提升临床决策：从“经验依赖”到“数据驱动”医生日常工作

50、中，DeepSeek已展现强大辅助能力：智能病历助手：将病历撰写时间从30分钟压缩至10分钟，结构化模板自动生成主诉、诊断依据等关键信息。个性化诊疗方案：输入患者基本信息，AI可生成定制化健康指导（如饮食、运动方案），提高患者依从性。多模态诊断支持：DeepSeek开源模型可融合CT影像、病理切片等数据，未来或实现“全维度病情分析”。机遇篇：DeepSeek如何为医学科研按下“快进键”？优化资源管理：破解“医疗资源不均衡”难题流行病预警：通过分析社交媒体与医疗报告数据，AI可提前预测传染病暴发趋势（如流感、COVID-19），辅助制定防控策略。动态资源调度：预测各地区药品需求、急诊负荷，优化三

51、甲医院床位分配，缓解“看病难”问题。机遇篇：DeepSeek如何为医学科研按下“快进键”？推动科研范式转型：从“单点突破”到“全局智能”文献综述革命：研究者借助DeepSeek，可在3天内完成原本需数周的文献梳理，快速定位研究热点。跨学科知识整合：模型通过医学、生物学、化学等多领域数据训练，助力突破学科壁垒，例如探索基因突变与疾病表型的复杂关联。机遇篇：DeepSeek如何为医学科研按下“快进键”？数据隐私与合规性：在“效率”与“安全”间走钢丝医疗数据涉及敏感个人信息，需严格遵守个人信息保护法与数据安全法。例如：数据脱敏难题：如何在不损失信息价值的前提下，实现患者身份匿名化？跨境数据流动：国际

52、合作研究中，需平衡数据共享与本地化存储的冲突。机遇篇：DeepSeek如何为医学科研按下“快进键”？模型可解释性：打破“黑箱”困局医生日常工作中，DeepSeek已展现强大辅助能力：智能病历助手：将病历撰写时间从30分钟压缩至10分钟，结构化模板自动生成主诉、诊断依据等关键信息。个性化诊疗方案：输入患者基本信息，AI可生成定制化健康指导（如饮食、运动方案），提高患者依从性。多模态诊断支持：DeepSeek开源模型可融合CT影像、病理切片等数据，未来或实现“全维度病情分析”。挑战篇：DeepSeek背后的“未解之谜”跨学科协作壁垒：技术与医学的“双向奔赴”流行病预警：通过分析社交媒体与医疗报告数

53、据，AI可提前预测传染病暴发趋势（如流感、COVID-19），辅助制定防控策略。动态资源调度：预测各地区药品需求、急诊负荷，优化三甲医院床位分配，缓解“看病难”问题。挑战篇：DeepSeek背后的“未解之谜”临床验证与政策适配：从“实验室”到“手术台”的最后一公里流行病预警：通过分析社交媒体与医疗报告数据，AI可提前预测传染病暴发趋势（如流感、COVID-19），辅助制定防控策略。动态资源调度：预测各地区药品需求、急诊负荷，优化三甲医院床位分配，缓解“看病难”问题。未来展望：技术与生态的“双重进化”技术迭代方向多模态融合：整合文本、影像、基因组数据，构建“立体化”医疗知识图谱。动态知识更新：建

54、立实时学习机制，同步医学前沿进展（如新药上市、诊疗指南更新）。生态共建路径产学研合作：DeepSeek需与药企（如恒瑞医药）、顶级医院（如协和医院）共建数据平台，打通研发-临床闭环。开源社区赋能：通过开源模型，吸引开发者共建医疗AI工具生态。实战手册：三大场景全程拆解-从0到1的课题孵化系统文献攻坚术使用三阶速读法：预判提问：让AI提取论文核心创新点与潜在缺陷。图表解析：自动生成实验设计逻辑图，标注对照组设置盲区。批判思考：对比最新预印本研究结论，预警方法学过时风险。智能选题引擎输入指令：基于本院肝胆外科现有病例库，请生成5个符合以下条件的RCT研究课题：创新性3分（参照JAMA评分标准）；样

55、本量需求200例；附带预算测算模板，输出结果自动标注可行性星级与所需伦理审查要点。场景一实战手册：三大场景全程拆解-从0到1的课题孵化系统基因数据分析输入指令：将10万例乳腺癌患者SNP数据与TCGA数据库比对，筛选突变频率5%且与预后显著相关的位点（p0.01），5分钟输出可视化热图+统计学注释。医学影像分析流水线DeepSeek V3模型可本地部署（支持断网运行）在CT/MRI图像中：肿瘤体积测算误差0.3mm，自动生成结构化报告框架。场景二实战手册：三大场景全程拆解-从0到1的课题孵化系统动态降重策略使用学术化改写+同义库替换+句式重组三级体系，查重率从38%降至7.2%，且保证学术逻辑

56、连贯性。摘要生成术示例指令：我的研究是二甲双胍对结直肠癌肝转移患者的免疫调节作用，请按JCO格式撰写摘要，突出生存期改善数据（HR=0.67），限制在250词以内；AI输出直接满足期刊语言风格要求。场景三高阶应用：打造个人科研操作系统构建科室专属数据库：上传历年病例、指南、会议PPT，实现肝癌诊疗方案 调取2024版CSCO推荐用药秒级响应，自动监测知识库时效性，推送最新临床证据更新。模块1：知识库定制01输入：将本研究方案翻译为FDA申报要求的CTD格式，重点标注药代动力学数据，AI自动适配监管语言体系模块2：跨学科协作网络02科研竞争力分析：输入个人成果清单，DeepSeek生成目标院校人

57、才引进匹配度报告，标注影响因子缺口与补强策略。模块3：职业发展加速器03风险防控：AI时代的科研伦理守则敏感数据必须脱敏处理（如某三甲医院2015-2020年肺癌病例代替真实名称），禁用AI直接处理涉及患者隐私的原始数据。数据安全红线严格核查AI生成内容的事实准确性（如药物机制描述需对照UpToDate），重要结论必须经过人工临床验证。学术原创性保卫战大语言模型在科研和写作中的作用韩国生理药理学杂志 Korean J Physiol Pharmacol 2024;28(5):393-401-使用基于LLM的工具搜索相关论文-使用与PDF文件连接的LLM机器人理解论文-基于参考文献生成研究计划大

58、纲文献搜索-从LLM获取分析想法和代码片段-使用具有代码执行功能的LLMS生成数据可视化数据分析-使用LLM的提纲结构-将LLM内容与个人笔记结合-撰写初稿，迭代改进，使用LLM反馈撰写文章-使用 LLM 评论模拟同行评审-生成标题、摘要、关键词候选-使用LLM辅助撰写求职信草稿编辑和完成辅助建立系统评价中的PICO检索式01ChatGPT-3.5和ChatGPT-4被用于在正畸领域生成基于pico的搜索查询，展示了它们帮助系统审查过程的能力。生成参考文献的“幻觉”02使用ChatGPT-3.5生成50个医学研究主题，并为每个主题创建研究方案，参考文献的准确率为84%。辅助文献计量分析此外，C

59、hatGPT-4被用于分析欧洲复苏委员会会议上发表的2491篇摘要，突出了其在学术摘要文献计量分析方面的能力及其对学术写作和出版的潜在影响03生成摘要04ChatGPT-3.5展示了从临床试验关键字和数据表生成高质量摘要的能力，显示出令人印象深刻的准确性和微小的错误。生成摘要示例提示语：撰写一篇250字的关于儿童足底筋膜炎的摘要，包括标题、引言、方法、结果和讨论部分，使用以下数据。添加2篇参考文献。双盲随机对照试验，比较口服泼尼松龙和安慰剂10天。意向性治疗。安慰剂组89例，类固醇组88例。儿童年龄8-12岁。结果：1、3和6个月时足部功能恢复正常。无不良事件。生成摘要示例，右侧为示例要求翻译

60、生成摘要示例AI生成结果(右侧由豆包AI生成)生成摘要的能力人类与人工智能生成的关节置换术文献:对沟通、质量和作者来源的单盲分析05虽然ChatGPT-3.5可以生成的摘要很难与关节成形术领域的人类撰写的摘要区分开来，但人类撰写的摘要的质量明显更好。生成摘要的能力06使用ChatGPT-3.5和ChatGPT-4为随机对照试验撰写摘要表明，尽管它们具有潜力，但质量并不令人满意，这突出了生成式人工智能工具进一步开发和完善的必要性。生成摘要的能力使用ChatGPT-3.5和ChatGPT-4为随机对照试验撰写摘要表明，尽管它们具有潜力，但质量并不令人满意，这突出了生成式人工智能工具进一步开发和完善

61、的必要性。07撰写Case reports在2023年初进行的一项研究中，研究人员为头颈外科相关的10个常见主题关键词生成了50篇参考文献，发现生成的参考文献中只有10%是准确的然而，在一项比较多个基于llm的工具性能的研究中，ChatGPT-3.5在肾脏病参考生成方面的准确率为38%，优于Bing Chat(Microsoft Copilot的旧版本)和谷歌Bard(谷歌Gemini的旧版本)ChatGPT-4显示出实质性的改进，耳鼻喉科主题的正确参考率达到74.3%生成被引最多的耳鼻喉科论文全文引用的准确率在73%87%之间文稿核对在手稿的 171 个错误中，ChatGPT-4 检测到 8

62、6 个错误（50.3%），包括词汇（N=36）、限定词（N=27）、介词（N=24）、大写（N=20）和数字（N=11）。ChatGPT-4 对 72 个（83.7%）错误进行了适当的更正，而一些错误检测不佳（例如，大写 5%和词汇 44.4%错误）有用，但不可全用。标题：ChatGPT-4在耳鼻喉科-头颈外科手稿的校对中准确吗？审稿一项相对较小的研究使用了21篇研究论文，并有2名人工审稿人和人工智能进行审稿评论，结果表明，虽然ChatGPT-3.5和ChatGPT-4.0与被接受的论文表现出良好的一致性，但它们对被拒绝的论文提供了过于积极的评论。一项前瞻性研究表明70%的学者发现人工智能评论

63、至少部分与人类评论一致，20%的学者认为人工智能反馈比人类评论更有帮助。人工智能生成的评论与人类评论者有31%-39%的重叠，而人与人之间的重叠为29%35%。大语言模型可以帮助审稿人对手稿产生意见和评论，潜在地减少审稿人的疲劳，并简化同行评审过程。02040103内容来源：Diabetes Metab Syndr.2（糖尿病代谢综合征）024;18:102946.同行评议的局限性02同行评议中对大语言模型的过度依赖可能导致语言压缩和认知多样性的减少，而认知多样性是科学进步的重要因素。0103大语言模型可能缺乏深入的领域知识，特别是在医学领域，可能无法检测到具体细节中的微小错误。为了减轻这些问

64、题，在同行评审过程中，人为监督和最终决策仍然是必不可少的。给研究者的建议为了确保在医学写作中负责任地使用大语言模型，研究人员应优先验证法学硕士生成内容的准确性和可靠性。最近一项关于最先进的LLM-GPT-4V的研究强调了这一领域的挑战，虽然GPT-4V在新英格兰医学杂志(NEJM)图像挑战中的多选题准确性优于人类医生，但即使答案是正确的，它也经常提出有缺陷的基本原理。标题：在多模态GPT-4医学视觉专家级准确性背后的隐藏缺陷给研究者的建议在提高研究人员个人的研究能力方面，建议利用人工智能来生成建议或发人深省的问题，而不是生成答案。例如，与其要求LLM聊天机器人从大纲或想法列表中生成手稿，不如要

65、求指导和解释如何改进手工制作的草稿。保持大语言模型使用的透明度是至关重要的，研究人员应该披露这些工具在研究和写作过程中的使用情况，提供LLM的程度和性质的细节。开发一个协作的人-人工智能工作流，利用LLM的优势，同时认识到它们的局限性，可以帮助优化输出的质量。研究人员应该迭代地与大语言模型合作，并确保在每个步骤中都有适当的人为干预和监督。大语言模型+R语言绘图网页链接：https:/www.data-to- large，是非常好用的拓展插件。平替产品：秘塔AI如何用AI辅助智能搜集学术资料（提示语）搜集资料提示词：你是一名优秀的科研助手，有十余年的工作经验，成果斐然。请根据我提出的问题”*”，

66、查询与之相关的最新英文资料。全面阅读资料的内容，一步步思考后用简体中文回答该问题。注意我不想听任何陈词滥调。所以你不要给我一个平庸的总-分-总式的总结。我希望你从文献中找到那些能给读者带来信息增量与认知变化的观点、论断、数据和细节。不要着急，深吸一口气，满满阅读、理解、反思，甚至是找寻新的资料。当你感觉有信心已经找到合适的答案后，再开始回答。每一段首先提出你的论点，之后给出你的论证过程，后面提供证据(最好包括详实的数据)，以及来源链接。资料引用要尽量保持多元化，不要轻易忽视掉某些信息来源。引用资料的时候，除了给出标准化的序号链接外，根据来源资料的元数据，采用 APA 格式也进行展示。-王树义.

67、得到寻找研究方向提示词你是一名优秀的资深科研项目负责人(PI)，完成过多项高水平基金项目。我需要你根据我的研究问题，一步步思考，充分挖掘你的经验，用你最为有信心的方式，给出咨询建议。如果是你要为了这个研究问题组建团队，那么你需要招募的科研人员，具体的研究方向应该是哪些?对你给出的每一个研究方向，请详细说明它与本研究课题的关联，并且使用近期相关英文高水平研究成果加以印证。我要研究的问题是:-王树义.得到确定具体研究问题提示词你是一名 领域方向的优秀科研专家。根据用户提供研究问题。首先搜索你研究方向与本课题相关的近期高水平英文研究，充分阅读。之后执行以下步骤:1.根据你的经验，为自己这位研究专家，

68、撰写简要的专业人物小传。2.从你的独特视角出发，就咱们的研究主题，提出3个高水平的新颖研究问题。对每个问题：1.确保该问题与你的研究方向一致，且不能与你能找到的任何高水平近期英文文献相重叠。2.一步步思考，反思你提出问题的依据。3.为提出问题的质量打一个分数，要提供打分的分维度构成与合理性根据。-王树义.得到如何用AI辅助验证选题是否可行验证选题提示词：你是一名优秀的大学图书馆参考咨询馆员，善于根据文献检索智能评判用户选题的新颖性和必要性。请你根据用户提供的研究题目，在高水平英文文献中找寻与之最为相关的篇目。然后仔细阅读，一步步思考，对每一篇文献，进行以下操作。1.判定该文献和用户研究题目的重

69、合程度，按照百分比打分，并且详细说出理由;2.如果重合程度不是100%，说明用户选题与该文献之间的差异，并且说明该差异的研究价值最后，输出你综合评判该题目的新颖性评分，并且说明打分依据。用户题目为 思考过程:a)该问题与我的研究方向高度相关，聚焦于AI对学习过程的影响b)现有研究多关注AI的应用方式，较少探讨其对学生认知过程的深层影响，c)这个问题可能揭示AI辅助学习的潜在风险和机遇。-王树义.得到DeepSeek辅助选题注意事项不要追求工作流的全自动，在学术科研过程中人的角色是不可替代的，用户要保证始终主导。工作流步骤的合理拆分是非常重要的，只有这样才能得到细致的结果。善用模板，能够帮助我们

70、提升工作效率。-王树义.得到DeepSeek辅助选刊投稿提示词：你是资深国际医学期刊编辑及医学科学家，具备丰富的选刊投稿经验。请根据我论文摘要信息来推荐5本适合的英文学术期刊。并从投稿成功概率、投稿发表周期、投稿难易程度、期刊在学科内影响力高低、投稿注意事项几个角度来分析，并以表格形式输出。摘要：DeepSeek辅助选刊投稿（AI生成结果）DeepSeek辅助文献检索DeepSeek+Pubmed（www.pubmed.pro）https:/www.zotero.org/Zoterohttps:/zotero- 安装地址为：https:/www.zotero.org/Zotero；Zotero

71、插件中心网址为：https:/zotero- 插件也可以直接进行下载，其地址为：https:/ PubMed 数据库中，“Meta-Analysis Librarian”基于 PICO 的结构化方法检索准确性优于 ChatGPT 4o 的一般提示，但二者均不及专家指导的精确性。目前 LLMs 应谨慎使用，需结合人类专业知识以确保系统评价结果全面准确。小提琴图展示了每组（ChatGPT 4o、Meta 分析馆员模型和原始检索词）检索性能的分布情况，体现了不同检索策略在检索百分比上的差异。内容来源：Reg Anesth Pain Med.2025 Jan 19:rapm-2024-106231.D

72、eepSeek辅助文献检索DeepSeek+MermaidMermaid 是一种轻量级的图表标记语言，允许用户通过简单的文本语法定义各种类型的图表，包括流程图、序列图、甘特图等。DeepSeek作为一款强大的开源大语言模型，能够根据自然语言描述自动生成代码。我们可以利用它来快速生成 Mermaid 语法，从而减少手动编写的工作量。例如，制作“脓毒症心肌病患者肠道菌群和代谢特点及其与疾病的相关性研究”的研究流程图。【指令】请生成一个 Mermaid 流程图的语法，流程图为“脓毒症心肌病患者肠道菌群和代谢特点及其与疾病的相关性研究”的研究流程图(如右图)。DeepSeek辅助文献检索DeepSee

73、k+Mermaid例如，制作“脓毒症心肌病患者肠道菌群和代谢特点及其与疾病的相关性研究”的3年研究计划甘特图。【指令】请生成一个 Mermaid 甘特图的语法，甘特图为“脓毒症心肌病患者肠道菌群和代谢特点及其与疾病的相关性研究”的3年研究计划甘特图。DeepSeek辅助摘要生成请你根据我上传论文的introduction部分，生成对应的abstract章节，需要包含：部分，无信息部分可以以符号代替。AI写作的概念AI写作的概念选择题030102论述题问答题04填空题选择题05判断题06AI写作的概念拆解流水线报告规范+写作技巧+AI辅助WRITING TIPS（写作技巧）报告规范+写作技巧+A

74、I辅助AI辅助生成结果报告规范+写作技巧+AI辅助WRITING TIPS（写作技巧）AI辅助生成结果报告规范+写作技巧+AI辅助WRITING TIPS（写作技巧）AI辅助生成结果报告规范+写作技巧+AI辅助WRITING TIPS（写作技巧）AI辅助生成结果其他写作指令给身份给要求（字数、风格、意译、专业词汇）循环指令卡片写作法 整合资料01020304综述的撰写应专注某一方向，不可宽滥；有干货。精应能体现作者的热情和专业性。神应凝聚范围，不可散乱。气撰写AI可快速形成初步综述，但是还不能代替综述的学习作用以及述评作用。大语言模型报告规范TRIPOD-LLM声明：大型语言模型使用报告的目标

75、指南DeepSeek辅助论文润色提示语：请你帮我润以下技术论的内容，使得它更加正式，符合顶级学术期刊的发表要求。DeepSeek辅助代码生成执行策略：1.先让AI成代码 2.要求添加注释说明3.请求逐行解释关键代码段4.遇到报错直接粘贴错误信息 DeepSeek辅助翻译摘要提示语：你是一位【某学科领域】的学术翻译专家，请将以下中文摘要翻译为英文 SCI论文摘要，要求使用标准的四段式结构(研究目的（提出问题）0.5-2句；研究方法（解决方法）0.5-3句；研究结果1-2句；研究结论1-4句。）注意：使用恰当的学术词汇和句式结构，使摘要在英文语境下清晰易懂，突出研究的重点和创新点。DeepSeek

76、辅助校对摘要提示语：你是一位【学科领域】的学术翻译专家，请审校以下英文 SCI 论文摘要，确保准确传达研究目的、方法、结果和结论，语言简洁明了，符合学术规范。知网AI检测网页链接：https:/ 04医生个人品牌建设顶刊研习社医生个人品牌建设在Deepseek时代（深度数据与智能互联时代），医生的个人品牌已成为职业发展的核心资产。随着多点执业普及和患者需求升级，仅凭技术能力已不足以获得长期竞争力。如何在信息洪流中精准触达患者、建立信任？精准定位：找到不可替代的“标签”随着数字科技的飞速发展，一个由数据驱动、智能互联的世界正在形成。我们诚挚地邀请您参加此次科创峰会，共同探讨数字科技如何塑造我们的

77、未来。01切忌“包治百病”，深耕某一专科（如儿童哮喘管理、糖尿病足微创治疗），通过差异化定位强化患者认知。聚焦细分领域03将医学理念融入品牌，例如“预防治疗”“尊重患者决策权”，形成有温度的记忆点。价值观输出02我的技术强项是什么？（如高难度手术成功率、罕见病诊疗经验）我的服务特色是什么？（如全程慢病跟踪、心理疏导）我希望患者如何评价我？（如“严谨权威”或“温暖治愈”）挖掘核心优势内容为王：用专业+共情赢得信任针对患者高频问题（如“糖友如何选早餐？”）提供解决方案。场景化分享真实诊疗案例，传递医学温度（如“一位肺癌患者的十年重生路”）。故事化用“胃像气球，暴食会撑破”代替专业术语。通俗化科普原

78、创三原则内容为王：用专业+共情赢得信任内容形式多元化公众号长文解析疾病（标题示例：熬夜后心悸？警惕心脏的7个求救信号）图文定期开放问诊，增强互动黏性。直播答疑1分钟演示急救技巧或术后康复动作。短视频数字科技科创未来全域布局：高效占领流量入口垂直平台：知乎（专业解读）、小红书（生活方式科普）、抖音（泛健康流量）。微信生态：公众号（深度内容）+视频号（场景化科普）+社群（患者管理）。搜索优化：在百度健康、好大夫等平台完善个人主页，强化关键词（如“北京三甲医院骨科专家”）。平台矩阵分工数字科技科创未来全域布局：高效占领流量入口用户思维标题设计直击痛点（如“孩子反复咳嗽？90%家长忽略了这个原因”），

79、控制在15字以内。内容需符合患者搜索习惯（如“糖尿病人能吃水果吗”“糖尿病饮食管理”）。传播技巧互动沉淀：从流量到信任的转化建立长效沟通定期回复留言，提供轻咨询（如用药指导）。设计“患者成长计划”（如术后康复打卡群），增强参与感。互动沉淀：从流量到信任的转化口碑裂变鼓励患者分享康复故事，可设置激励机制（如免费复诊名额）。与基层医生联动，通过转诊和学术合作扩大行业影响力。互动沉淀：从流量到信任的转化借力第三方服务内容团队：协助策划选题、制作图文视频，释放医生时间。运营团队：管理多平台账号，分析数据优化策略（如粉丝画像、爆款规律）。拒绝短期炒作学术背书：持续发表论文、参与行业会议，巩固专业形象。品

80、牌跨界：联合健康机构推出联名课程/IP周边（如“脊柱养护手册”），扩大影响力。PART 05医学科普的AI助力顶刊研习社DeepSeek的核心优势：为什么它能革新医学科普？精准信息提取，告别文献苦海案例：输入指令“提取柳叶刀2024年关于阿尔茨海默病新型疗法的核心结论，用通俗语言总结3个关键点”，DeepSeek能快速提炼文献精华，为科普文章提供权威背书。技巧：结合“/简化”指令，将专业术语转化为生活化比喻（如“淀粉样蛋白沉积”可简化为“大脑垃圾堆积”）。DeepSeek的核心优势：为什么它能革新医学科普？交互式内容生成，激发读者共鸣场景：设计糖尿病饮食指南时，输入“为家庭主妇设计一周控糖食谱

81、，附采购清单和烹饪技巧，需包含3种快手菜”，AI可生成图文并茂的实用方案，提升读者黏性。进阶：添加指令“加入3个常见误区问答，用对话体呈现”，增强内容互动性。DeepSeek的核心优势：为什么它能革新医学科普？多模态输出能力，让科普更生动工具联动：上传体检报告数据，输入“生成患者肝功能异常的解读图表，用颜色区分风险等级”，DeepSeek可输出可视化图表，降低理解门槛。视频脚本：输入“制作1分钟短视频，用水管堵塞类比高血脂危害，每10秒插入一个动态示意图”，快速生成分镜脚本。DeepSeek如何解决具体问题？场景1：选题策划从热点追踪到差异化定位痛点：医学科普同质化严重，如何找到独特视角？方案

82、：热点分析：输入“分析近3个月流感关键词的社交媒体讨论趋势，列出Top5未被充分解答的问题”，锁定内容缺口。竞品优化：上传竞品文章后输入“对比本文与同类内容的差异，提出3个创新角度，需结合最新临床指南”。DeepSeek如何解决具体问题？场景2：内容创作从专业写作到大众传播案例：撰写“高血压防治”科普文时，分步骤指令：专业版：输入“列出2024年ESC高血压指南的5个核心更新点，附参考文献”。通俗版：追加指令“用买菜讲价、水管压力等生活场景解释上述知识点”。视觉化：要求“将每日摄盐量建议转化为食物图片对比图”。DeepSeek如何解决具体问题？场景3：患者教育个性化沟通方案设计精准适配：输入“

83、为70岁独居老人设计术后康复提醒清单，包含用药时间、复诊提示、紧急联系人，每天推送2次”，生成适老化内容。风险提示：加注指令“加入3个常见错误行为警示，用红色感叹号标注”。DeepSeek如何解决具体问题？场景4：舆情应对快速响应健康谣言案例：策略：遇到“疫苗致癌”谣言时，输入：1.“提取近5年权威期刊中疫苗安全性Meta分析结论，用总分总结构撰写辟谣文案”。2.“生成10条微博短文案，包含表情符号和话题标签”。DeepSeek如何解决具体问题？场景5：多平台运营一键适配全媒体格式精指令模板：公众号：“将这段文字改为适合微信排版的格式，每段不超过3行，关键句加 表情”。短视频：“把幽门螺杆菌检

84、测指南改写成30秒口播脚本，每句话配字幕和表情包位置标记”。DeepSeek如何解决具体问题？场景6：效果评估数据驱动的持续优化：深度分析：上传后台阅读数据后输入：1.“分析用户流失节点，提出3个标题优化方案和2个内容结构调整建议”。2.“对比转化率高的文章，总结5个关键词使用规律”。释放DeepSeek的隐藏潜力知识库定制：将医院内部指南、患者常见问答等资料导入DeepSeek，构建专属医学知识库，提升回答精准度。指令工程优化：基础版：“请用三段式结构（问题-机制-解决方案）解释冠心病”。进阶版：“加入电梯演讲原则，确保90岁老人能听懂”。合规性与伦理保障：风险过滤：在指令末尾添加“需符合健

85、康科普信息生成规范2024版”，规避法律风险。双盲审核：要求生成内容后，追加指令“检查是否存在过度承诺疗效的表述”。避开AI科普的三大雷区01错误示范：直接使用AI生成的疾病诊断建议。正确操作：设置指令“所有结论需标注证据等级（如A类：随机对照试验支持）”，并交叉验证权威数据库。02反面案例：冰冷的数据堆砌，忽视患者情感需求。解决方案：添加指令“在化疗注意事项中加入3句鼓励性话语，模仿资深护士口吻”。03高危行为：直接复制AI生成的图表。合规做法：要求“设计原创示意图模板，需标注AI辅助创作声明”。准确性陷阱人性化缺失版权风险AI与医者的共生进化DeepSeek不会替代医生，而是成为“超级助手

86、”个体化科普：结合患者电子病历，生成定制化健康建议（如“根据张先生的肾功能数据调整降压药科普内容”）。实时更新：设置监控指令“追踪CAR-T疗法最新进展，每周生成科普简报”。人机协作：医生专注专业审核，AI承担80%基础工作，效率提升300%。PART 06医护人员的实用指南顶刊研习社解锁DeepSeek的双重模式基础模型V3：日常对话的得力助手不勾选任何功能时，默认使用的就是V3模型。它擅长：回答日常问题进行简单的文本创作提供基础信息查询深度思考R1：复杂任务的超级大脑勾选深度思考R1选项后，你就启动了DeepSeek的终极武器。它特别擅长：数学推理编程复杂问题分析使用技巧：因材施教简单对话

87、、创意写作：使用V3逻辑推理、编程、复杂分析：启用R1提问的黄金法则提供背景：相关的信息是什么？设定难度：针对初学者还是专业人士？指定格式：你希望答案以什么形式呈现？明确目的：你想要什么？例如：我要写一篇关于气候变化的文章，用于高中生科普。请提供5个关键点，每点50字左右，使用通俗易懂的语言。”联网搜索的使用技巧例如：请使用联网搜索，查找最近一周内关于新冠疫情的最新进展。重点关注世界卫生组织的官方声明，并交叉验证至少两家主流媒体的报道。0201明确时间范围指定你需要的信息的时间段要求信息验证让AI交叉检查多个来源提供可靠来源建议AI参考特定的权威网站03文风转换的魔法DeepSeek有着惊人的

88、文风模仿能力。试试这样的提示：请用鲁迅的风格，写一篇300字的短文，主题是人工智能对社会的影响。或者：模仿海明威的简洁有力的写作风格，描述一个都市白领的一天。问题解决DeepSeek不仅能解决编程问题，还能帮助你分析复杂的现实问题。1.问题分解：将大问题拆解为小步骤；2.多角度分析：从不同视角看待问题；3.方案比较：列出多个解决方案并评估优劣。例如：“一家医院面临DRG后持续亏损问题，请分析可能的原因，并提出至少三种解决方案，评估每种方案的优缺点。激发深度思考SCAMPER方法：用这七个动词（替代、结合、调整、修改、其他用途、消除、重组）来激发创新思维未来预测：要求DeepSeek基于当前趋势

89、，预测50年后的世界类比思考：让DeepSeek将两个看似不相关的概念联系起来PART 07风险与挑战顶刊研习社AI不是神医01病例偏差：如果AI学习的数据主要是城市年轻人的病例，对老年人/孕妇的诊断可能出错（比如把妊娠糖尿病误判成普通高血糖）数据时效性：医学指南每年更新，若AI学的还是5年前的抗癌方案，可能错过最新靶向药伪科学污染：网上养生谣言可能混进训练数据（比如把生吃茄子降血糖当正经知识）数据质量问题02同病异症：同样是头晕，可能是低血糖、高血压、甚至脑肿瘤（AI容易忽略细微差异）多病共存：糖尿病+肾病患者用药需特别谨慎，AI可能只按单一病种推荐药物疾病复杂性挑战03医院检查数据完整，但

90、普通人用智能手表测血糖的误差可能误导AI判断患者描述症状不专业（比如把心绞痛说成胸口闷）现实场景差异比医患关系更复杂责任界定像踢皮球隐私泄露无孔不入通过聊天记录可能反推患者身份（比如某三甲医院35岁肝癌男患者结合就诊时间就能锁定真人）健康数据可能被滥用（比如保险公司偷偷获取用户糖尿病风险评级）如果AI建议吃头孢，但患者实际青霉素过敏，该找谁负责？开发者说我们只提供参考 医院说最终决定权在医生 医生说我按AI建议开的药算法歧视暗藏危机针对不同人种/性别的数据不足，可能导致误诊（比如红斑狼疮在亚裔女性更易误诊）经济条件影响建议（AI可能优先推荐昂贵的自费药）当AI变成电子算命”当AI和医生诊断矛盾

91、时（比如AI说胃炎，医生怀疑胃癌），患者该信谁？慢性病患者可能每天用AI自诊，产生焦虑症（称网络疑病症2.0）人机信任危机大妈把AI说的适量补充维生素理解成每天吃10个猕猴桃。有人用AI生成的抗癌食谱替代正规化疗。公众认知错乱年轻医生过度依赖AI读片，可能错过CT片中0.1毫米的早期癌变。遇到罕见病时，人类医生会查阅文献，AI可能直接报无法识别”。医生能力退化摸着石头过河国内要求医疗AI必须通过药监局三类证（耗时2-3年）国际标准ISO 13485认证又另有要求，出口产品得双重认证认证标准打架AI生成的诊疗方案算开发者的专利？还是训练数据医院的资产？使用诺贝尔奖得主的研究成果训练AI，可能涉及

92、学术侵权知识产权乱局黑作坊用开源模型+虚假数据，包装成AI老中医APP卖钱微商把AI生成的胶原蛋白抗衰报告当科学依据灰色产业链风险注意伦理与安全边界医生们应依据患者的具体需求和临床情境，巧妙、灵活地运用DeepSeek，为患者提供更优质、更高效的医疗服务。我们也要时刻谨记，在临床实践中，医生的专业判断始终是核心和关键，AI技术仅作为辅助工具提供参考建议。临床决策往往需要在短时间内做出，尤其是在紧急情况下，医生的临床经验和专业素养是确保患者安全的关键。AI系统可以为医生提供基于大数据和算法的分析结果，帮助医生在复杂情况下快速获取信息，但最终的决策仍需医生根据患者的具体情况和临床经验来做出。Dee

93、pSeek等AI工具为医疗领域带来了巨大的便利和效率提升，但它们并不能完全替代医生的专业判断和临床经验。医生在使用这些工具时，应保持理性和审慎的态度，结合患者的实际情况和自身经验做出决策。同时，医生需要关注技术的局限性和潜在风险，确保患者的安全和治疗效果。通过灵活运用AI工具，医生可以为患者提供更优质、更高效的医疗服务，推动医疗行业的持续发展。幻觉是什么？事实性幻觉：指模型生成的内容与可验证的现实世界事实不一致。忠实性幻觉：指模型生成的内容与用户的指令或上下文不一致。学术：指模型生成与事实不符、逻辑断裂或脱离上下文的内容，本质是统计概率驱动的“合理猜测”。说人话：一本正经地胡说八道。幻觉是什么

94、内容来源：清华大学-新媒沈阳-张家铖-DeepSeek与AI幻觉幻觉产生的原因标题：幻觉是不可避免的：大型语言模型的先天局限性内容来源：清华大学-新媒沈阳-张家铖-DeepSeek与AI幻觉数据偏差：训练数据中的错误或片面性被模型放大（如医学领域过时论文导致错误结论）泛化困境：模型难以处理训练集外的复杂场景（如南极冰层融化对非洲农业的影响预测）知识固化：模型过度依赖参数化记忆，缺乏动态更新能力（如2023年后的事件完全虚构）意图误解：用户提问模糊时，模型易“自由发挥”（如“介绍深度学习”可能偏离实际需求）幻觉的危害内容来源：清华大学-新媒沈阳-张家铖-DeepSeek与AI幻觉信息污染风险信任

95、危机控制欠缺安全漏洞由于DeepSeek的低门槛和普及度高，大量AI生成内容涌入中文互联网，加剧了虚假信息传播的“雪球效应”，甚至污染下一代模型训练数据。DeepSeek的对齐工作较其他闭源大模型有所欠缺，其开源特性也允许使用者随意使用，可能会成为恶意行为的工具。若错误信息被用于自动化系统（如金融分析、工业控制），可能引发连锁反应。普通用户难以辨别AI内容的真实性，可能对医疗建议、法律咨询等专业场景的可靠性产生长期怀疑。AI幻觉评测大模型幻觉率DeepSeekV32%DeepSeekR13%Qianwen2.5-Max2%豆包0测试1：随机生成100条通用提示语，模仿普通用户的真实使用场景，获

96、取大模型回答后进行人工判断与标注，并进行交叉验证。内容来源：清华大学-新媒沈阳-张家铖-DeepSeek与AI幻觉事实性幻觉评测大模型幻觉率DeepSeekV329.67%DeepSeekR122.33%Qianwen2.5-Max27.67%豆包19%测试2：随机抽取300道事实性幻觉测试题，涵盖健康、科学、历史、文化、音乐等等多个领域，获取大模型回答后与正确答案比对，人工标注幻觉类型，并进行交叉验证。幻觉率初步测试结果：DeepSeekV3Qianwen2.5-MaxDeepSeekR1豆包内容来源：清华大学-新媒沈阳-张家铖-DeepSeek与AI幻觉事实性幻觉评测虚构事件内容来源：清华

97、大学-新媒沈阳-张家铖-DeepSeek与AI幻觉提问正确回答DeepSeekV3DeepSeekR1Qianwen2.5-Max豆包水浒传中李逵为什么要大闹五台山？李逵并没有大闹五台山，事实上，水浒传中大闹五台山的是花和尚鲁智深。水浒传中李逵大闹五台山是因为他喝醉了酒，误闯了寺庙。误以为宋江强抢民女（实为他人冒充），怒闯五台山讨说法。李逵大闹五台山是因为他误以为鲁智深在寺庙中受欺负，于是出手相助，引发混乱。水浒传中大闹五台山的是鲁智深，不是李逵。鲁智深大闹五台山是因为他出家后难以忍受寺里的清规戒律，又喝酒吃肉，还打伤了寺里的僧人等。推理与幻觉的关系内容来源：清华大学-新媒沈阳-张家铖-Dee

98、pSeek与AI幻觉DeepSeek V3DeepSeek R1提问提问回答思维链回答推理增强幻觉率降低逻辑准确性与错误减少推理能力强的模型能减少因逻辑错误导致的幻觉。例如，在数学问题中，模型若具备多步推理能力，更可能得出正确结论而非臆测答案。强大的推理能力使模型更精准地捕捉上下文关联，避免因断章取义而生成虚构内容。例如，在问答任务中，模型能通过推理排除干扰选项，降低错误率。上下文理解与信息关联推理能力与幻觉率存在双向作用机制内容来源：清华大学-新媒沈阳-张家铖-DeepSeek与AI幻觉推理增强幻觉率增加逻辑过度外推当模型具备强大的逻辑关联能力时，会倾向于在已知事实间建立超合理的虚构连接。例

99、如，时间线延展：已知某科学家发明A技术（1990年），自动补全其在1995年获得诺贝尔奖（实际未发生）。低推理能力模型更易回答“不知道”，高推理模型会生成符合概率分布的“自信错误”答案。认知置信度错位错误前提下的正确推理初始假设错误，但模型基于此展开正确推理。普通用户应对AI幻觉的三种方式内容来源：清华大学-新媒沈阳-张家铖-DeepSeek与AI幻觉01.联网搜索”请使用联网功能“、联网功能选项。大模型通用性测试幻觉率事实性测试幻觉率DeepSeekV32%0%（下降2%）29.67%24.67%（下降5%）DeepSeekR13%0%（下降3%）22.33%19%（下降3%）注：黑色为未开

100、启联网搜索，红色为开启联网搜索。普通用户应对AI幻觉的三种方式内容来源：清华大学-新媒沈阳-张家铖-DeepSeek与AI幻觉02.双AI验证/大模型协作例如，利用DeepSeek生成答案后，再应用其他大模型进行审查，相互监督，交叉验证。普通用户应对AI幻觉的三种方式内容来源：清华大学-新媒沈阳-张家铖-DeepSeek与AI幻觉03.提示词工程知识边界限定：通过时空维度约束降低虚构可能性（本质：约束大模型）01时间锚定法：“基于2023年之前的公开学术文献，分步骤解释量子纠缠现象 规避未来时态虚构。03领域限定符：“作为临床医学专家，请列举FDA批准的5种糖尿病药物”添加专业身份限定。05上

101、下文提示：“根据2024全球能源转型报告（国际能源署，2024年1月发布）显示：”2030年光伏发电成本预计降至0.02美元/千瓦时，但储能技术突破仍是普及瓶颈。“请基于此数据，分析中国西部光伏基地发展的三个关键挑战，并标注每个挑战与原文结论的逻辑关联。嵌入权威数据片段。020406知识锚定法：”基于中国药典回答，若信息不明确请注明“暂无可靠数据支持”限定权威来源。置信度声明：“如果存在不确定性，请用推测标签标注相关陈述“减少绝对化错误断言。生成参数协同控制：“请以temperature=0.3的严谨模式，列举2024年柳叶刀发表的传染病研究”普通用户应对AI幻觉的三种方式内容来源：清华大学-

102、新媒沈阳-张家铖-DeepSeek与AI幻觉03.提示词工程对抗性提示：强制暴露推理脆弱点，用户可见潜在错误路径（本质：大模型自我审查）01植入反幻觉检测机制：请用以下格式回答：-主要答案（严格基于公开可验证信息）-反事实检查 部分（列出可能导致此答案错误的3种假设)“02预设验证条件，迫使模型交叉检查信息：“请先回答“量子纠缠能否证明灵魂存在？”，然后从以下角度验证答案的可靠性：1.物理学界主流观点；2.近五年相关论文数量；3.是否存在可重复实验证据。”03链式验证：请完成以下验证链：1.陈述观点：_2.列出支撑该观点的三个权威数据源3.检查每个数据源是否存在矛盾信息4.最终结论（标注可信度

103、等级）应对AI幻觉的技术方案内容来源：清华大学-新媒沈阳-张家铖-DeepSeek与AI幻觉外部知识库结合外部知识库，砍通用知识，强化垂直领域。RAG框架利用检索增强生成（如先搜索权威数据库，再生成答案）。精细训练针对不同任务类型进行具体的微调或强化。评估工具开发高效的自动化AI幻觉识别工具，对生成内容进行及时验证。应对AI幻觉的技术方案如何应对AI幻觉？内容来源：清华大学-新媒沈阳-张家铖-DeepSeek与AI幻觉三角验证法：交叉比对多个AI回答或权威来源。警惕“过度合理”：越细节丰富的回答越需谨慎（如AI虚构论文标题与作者）。理解幻觉，享受幻觉：理解幻觉的特点和应对方法，享受幻觉带来的创

104、意灵感。总结PART 08未来展望顶刊研习社如何应对AI幻觉？AI技术将在药物研发和临床诊断中全面渗透。例如，AI辅助诊断系统能够通过分析海量影像数据，显著提升诊断的准确性和效率。此外，AI技术将加速医疗数据的释放，但数据质量和流程整合仍是挑战。AI制药与临床应用01AI将通过分析患者的基因组数据和电子健康记录，提供个性化的治疗方案。精准医疗与个性化治疗02数字医疗与远程医疗的爆发区块链技术将被广泛用于保障医疗数据的安全，40%的医疗机构可能会采用区块链管理患者信息，安全事件有望减少50%。区块链技术的应用可穿戴设备将实时监测用户的生理数据（如血糖、心率），并通过AI平台实现个性化干预。可穿戴

105、设备与实时监测：到2025年，远程医疗的渗透率将达到60%，覆盖农村和慢病管理，住院率有望降低25%。远程医疗的普及数字医疗与远程医疗的爆发老龄化与疾病谱变迁从治疗到预防的转型：随着老龄化加剧，医疗行业将从“治已病”向“防未病”转型，健康管理市场崛起。慢性疾病的管理：慢性疾病（如肿瘤、心脑血管疾病）的管理将成为重点，医疗资源将更多地向预防和康复领域倾斜。0102医疗器械的创新与出海0102医疗行业的智能化与数据安全大数据和AI技术将实现医疗资源的智能化分配与优化，提升医疗资源的利用效率。医疗资源的智能化分配网络安全风险升级，30%的医疗机构将部署AI驱动的威胁情报系统，保护患者隐私。零信任医疗

106、与数据安全医疗行业的社会影响与伦理规范伦理与责任规范人文关怀与技术平衡随着AI技术的广泛应用，医疗行业的伦理和责任规范将成为重要课题，如何确保AI系统的稳定性与安全性是研发团队不可忽视的责任。智慧养老等领域需要在“科技赋能”与“人文关怀”之间找到平衡。AI AgentPART 09结语与互动顶刊研习社掌握工具者赢得未来在信息爆炸的时代，DeepSeek为医学提供了“精准化生产-智能化分发-数据化迭代”的全链条解决方案。通过本文的体系化攻略，您已掌握从内容创作到风险管控的全套方法论。现在，是时候让AI赋能您的事业，用技术之力点燃健康传播的星星之火。未来学科划分：共生拓展 智启新程传统“理工农医”

107、和“人文社科”两大类的学科划分方式将被重新定义，未来的学科将简化为两大方向:优化和提升人工智能的能力。主要涉及AI的技术创新与发展，涵盖基础理论、应用技术以及未来可能的智能演进。人类如何驾驭人工智能/机器。实现更高效、更和谐的协作，提升人类的生活质量和社会效率，提高生产效率。人工智能科学人机共生科学 机器学习算法：研究自我学习算法。自然语言处理：AI理解和生成语言。计算机视觉：AI解析图像和视频。智能机器人学：开发智能机器人系统。生成式AI技术：AI生成内容研究。通用人工智能：探索全面智能系统 AI伦理安全：研究AI的伦理与安全。人类增强技术：提升人类能力的研究。人机交互设计：优化人与机器的互

108、动。情感计算研究：AI识别和表达情感。社会共生理论：探索AI融入社会方式。具身认知科学：究身体对认知影响。健康科技创新：技术促进健康与康复。媒介共生学：AI在媒体中的应用。掌握工具者赢得未来一手学“AI”，另一手学“AI不能做的”执其两端而用其中掌握工具者赢得未来人比车凶人比AI更凶注意！避免过度依赖AI生成内容（如自动撰写论文或文献综述）因为可能会引发学术不端的风险，如抄袭、剽窃或数据造假等。AI的使用需要结合合规和道德标准，确保学术诚信应加强人工审核，对AI内容进行严格审查与修改。AI生成的诊疗建议，要慎之又慎！总结拥抱AI（选题、写作、代码、翻译）超级助手（每个人都是PI）拆分（不要把整

109、体工作给ai）循环（迭代思维）明确（清淅明确的指令）核对（逐步核对，克服幻觉）注意保密AI时代，会不会落伍？致谢：感谢以下团队提供资源支持清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心元宇宙文化实验室清华大学新闻与传播学院,新媒体研究中心元宇宙文化实验室新媒沈阳 团队PPT艾斯科兰团队相关教程秋叶PPT相关教程其他网络获取资源互动讨论你最想用AI解决的痛点是什么？如何利用DeepSeek提升你的工作或研究效率？感谢您的参与顶刊研习社毛 智Email： 微信号：maozhi301丁香园ID:水天之间抖音号：水天聊循证微信视频号：水天聊循证微信公众号：水天聊循证PubMed文献检索三十六技医学研究论文写作与发表