醫(yī)學(xué)人工智能通識基礎(chǔ)第1章

人工智能概述第2章

人工智能技術(shù)基礎(chǔ)第3章

大語言模型第4章

醫(yī)療大模型第5章AI文本生成應(yīng)用第6章AI圖像生成應(yīng)用第7章AI視頻生成應(yīng)用第8章AI工具組合應(yīng)用第9章

智能體第10章

醫(yī)療人工智能未來趨勢全套可編輯PPT課件

本課件是可編輯的正常PPT課件01人工智能概述本課件是可編輯的正常PPT課件01.人工智能基本概念目錄CONTENTS02.人工智能發(fā)展歷程03.人工智能安全與倫理本課件是可編輯的正常PPT課件定義人工智能是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門技術(shù)科學(xué)，是對人的意識、思維的信息過程的模擬美國認(rèn)知科學(xué)家馬文·明斯基“人工智能是讓機(jī)器做本需要人的智能才能夠做到的事情的一門科學(xué)斯坦福大學(xué)人工智能研究中心的尼爾遜教授人工智能是關(guān)于知識的學(xué)科——怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學(xué)人工智能定義與分類麻省理工學(xué)院溫斯頓教授人工智能就是研究如何使計算機(jī)去做過去只有人才能做的智能工作本課件是可編輯的正常PPT課件按智能水平分類010203弱人工智能強(qiáng)人工智能超人工智能專注于且只能完成特定任務(wù)或領(lǐng)域的人工智能。它們的設(shè)計目標(biāo)是解決具體的問題，并且在限定的領(lǐng)域內(nèi)精度和效率較高。因此，它們不具備廣泛的學(xué)習(xí)或適應(yīng)能力，只能在其被設(shè)計和訓(xùn)練的特定領(lǐng)域內(nèi)表現(xiàn)出色。能夠像人類一樣執(zhí)行各種智力任務(wù)的人工智能。強(qiáng)人工智能的目標(biāo)是擁有綜合的學(xué)習(xí)、推理和解決問題的能力，能夠像人類一樣自主思考和行動。所以它們具備廣泛的學(xué)習(xí)、推理和適應(yīng)能力，可以在多個領(lǐng)域和情境下表現(xiàn)出色。智能水平顯著高于人類的人工智能，它們不僅在各類智力任務(wù)上的表現(xiàn)會超越人類，還可能具備一些人類目前尚未完全認(rèn)知的能力，但目前超人工智能還處于探索階段。本課件是可編輯的正常PPT課件主要依靠人類預(yù)先制定的規(guī)則與邏輯來開展推理并做出決策。專家系統(tǒng)是這一技術(shù)的代表，它借助領(lǐng)域內(nèi)專家的專業(yè)知識，構(gòu)建起規(guī)則知識庫，以此為相關(guān)診斷工作或決策制定提供支持?；谝?guī)則的AI系統(tǒng)基于學(xué)習(xí)的AI系統(tǒng)這類系統(tǒng)能夠從海量的數(shù)據(jù)中挖掘出潛在的模式與規(guī)律，進(jìn)而實現(xiàn)精準(zhǔn)的預(yù)測和合理的決策。機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)是推動基于學(xué)習(xí)的AI系統(tǒng)發(fā)展的兩大核心驅(qū)動力按技術(shù)實現(xiàn)分類本課件是可編輯的正常PPT課件大模型分類主要涉及讓計算機(jī)擁有分析和解釋視覺數(shù)據(jù)能力，典型應(yīng)用包括人臉識別、自動駕駛中的環(huán)境感知等計算機(jī)視覺01結(jié)合AI算法與傳感器，能夠自主或半自主地執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)。例如醫(yī)療機(jī)器人可輔助外科手術(shù)，提高精準(zhǔn)度智能機(jī)器人03通過機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)技術(shù)挖掘信息規(guī)律，以輔助決策。例如醫(yī)療健康領(lǐng)域則利用數(shù)據(jù)分析預(yù)測疾病風(fēng)險并制定精準(zhǔn)治療方案。數(shù)據(jù)分析04使計算機(jī)能夠理解、生成和交互人類語言，讓機(jī)器能夠更自然地與人類交流，以提升信息處理效率，涵蓋了語音識別、文本分析和機(jī)器翻譯等方向自然語言處理02按應(yīng)用領(lǐng)域分類本課件是可編輯的正常PPT課件能夠獨立感知環(huán)境、分析信息并執(zhí)行任務(wù)，無需人類實時干預(yù)。這類系統(tǒng)的核心在于高度的智能決策與自適應(yīng)能力，適用于復(fù)雜或高風(fēng)險場景。例如，自動駕駛汽車通過融合傳感器數(shù)據(jù)與實時路況分析，自主完成導(dǎo)航與避障自主型AI輔助型AI核心目標(biāo)是增強(qiáng)人類能力，通過提供信息支持或自動化工具幫助用戶更高效地完成任務(wù)。這類系統(tǒng)通常以“人機(jī)協(xié)作”模式運行，例如智能辦公助手（如語音轉(zhuǎn)錄、郵件自動分類）優(yōu)化日常工作流程按交互角色分類本課件是可編輯的正常PPT課件按未來發(fā)展趨勢分類010203多模態(tài)人工智能量子人工智能生物啟發(fā)人工智能結(jié)合多種感知和交互方式（如視覺、語音、文本）的智能系統(tǒng)。它能夠同時處理和理解多種類型的數(shù)據(jù)，從而提供更全面、更自然的交互體驗。利用量子計算技術(shù)加速人工智能算法的智能系統(tǒng)。量子計算通過量子比特的疊加和糾纏特性，能夠處理傳統(tǒng)計算機(jī)無法解決的復(fù)雜問題。模仿生物系統(tǒng)（如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、蟻群算法）的智能系統(tǒng)。它通過借鑒生物界的進(jìn)化和適應(yīng)機(jī)制，解決復(fù)雜問題。本課件是可編輯的正常PPT課件人工智能與計算機(jī)科學(xué)計算機(jī)科學(xué)是人工智能的核心基礎(chǔ)。人工智能的算法設(shè)計、模型構(gòu)建和系統(tǒng)實現(xiàn)都離不開計算機(jī)科學(xué)的支持。人工智能與數(shù)學(xué)數(shù)學(xué)為人工智能提供了堅實的理論基礎(chǔ)。概率論、統(tǒng)計學(xué)、線性代數(shù)和優(yōu)化理論等數(shù)學(xué)分支在人工智能中發(fā)揮著重要作用。人工智能與神經(jīng)科學(xué)神經(jīng)科學(xué)為人工智能提供了靈感來源。早期人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)受到生物神經(jīng)元結(jié)構(gòu)啟發(fā)而設(shè)計人工智能跨學(xué)科屬性人工智能與心理學(xué)心理學(xué)為人工智能提供了對人類智能行為的深入理解。通過心理學(xué)的研究成果，人工智能可以更好地設(shè)計出符合人類認(rèn)知規(guī)律的智能系統(tǒng)。本課件是可編輯的正常PPT課件人工智能與物理學(xué)物理學(xué)為人工智能提供了新的計算范式。近年來，量子計算的發(fā)展為人工智能帶來了新的機(jī)遇。量子計算機(jī)利用量子比特的疊加和糾纏特性，能夠?qū)崿F(xiàn)指數(shù)級的計算加速，這為處理大規(guī)模人工智能問題提供了可能。人工智能與生物學(xué)生物學(xué)為人工智能提供了對生物系統(tǒng)的深入理解。人工智能技術(shù)被廣泛應(yīng)用于基因組學(xué)、蛋白質(zhì)組學(xué)等研究中，通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法分析生物數(shù)據(jù)，幫助科學(xué)家更好地理解生物系統(tǒng)的復(fù)雜性。人工智能與社會科學(xué)社會科學(xué)為人工智能提供了對人類社會行為的深刻洞察。在社會網(wǎng)絡(luò)分析、輿情監(jiān)測等領(lǐng)域，人工智能技術(shù)被廣泛應(yīng)用于分析人類社會行為和群體動態(tài)。人工智能跨學(xué)科屬性本課件是可編輯的正常PPT課件第一次浪潮——20世紀(jì)50年代-70年代：符號主義1956年在達(dá)特茅斯學(xué)院，在由一批科學(xué)家舉辦的研討會上正式提出了“人工智能”這一術(shù)語，標(biāo)志著人工智能作為一個獨立研究領(lǐng)域的誕生。這一階段，人工智能的研究主要集中在邏輯推理和問題求解的理論框架上，符號主義成為主導(dǎo)范式。人工智能三次浪潮本課件是可編輯的正常PPT課件第一次浪潮——20世紀(jì)50年代-70年代：符號主義1950年，英國數(shù)學(xué)家阿蘭·圖靈提出了著名的“圖靈測試”。為衡量機(jī)器智能設(shè)定了一個重要的標(biāo)準(zhǔn)。圖靈測試要求機(jī)器能夠通過自然語言對話的方式與人類進(jìn)行交互，如果人類無法區(qū)分對話對象是機(jī)器還是人類，則認(rèn)為機(jī)器通過了測試。人工智能三次浪潮本課件是可編輯的正常PPT課件第二次浪潮——20世紀(jì)80年代-21世紀(jì)初：連接主義20世紀(jì)80年代，隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和BP算法的提出，連接主義逐漸興起。連接主義的核心思想是模擬大腦神經(jīng)元的活動模式，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)智能。1957年，F(xiàn)rankRosenblatt提出了感知機(jī)模型，標(biāo)志著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的起點。20世紀(jì)80年代，BP算法的提出使得多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠通過梯度下降法進(jìn)行有效的訓(xùn)練，從而解決了感知機(jī)無法處理復(fù)雜非線性問題的局限。人工智能三次浪潮本課件是可編輯的正常PPT課件第三次浪潮——21世紀(jì)初-至今：深度學(xué)習(xí)21世紀(jì)初，隨著計算能力的顯著提升和大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展，深度學(xué)習(xí)逐漸成為人工智能的主導(dǎo)力量。深度學(xué)習(xí)的核心是通過構(gòu)建多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，自動學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式和特征。深度學(xué)習(xí)在計算機(jī)視覺、自然語言處理、語音識別等多個領(lǐng)域取得了突破性進(jìn)展。人工智能三次浪潮本課件是可編輯的正常PPT課件起步階段（1950s-1980s）20世紀(jì)50年代，醫(yī)學(xué)人工智能開始萌芽，早期的醫(yī)學(xué)信息處理系統(tǒng)應(yīng)運而生。這些系統(tǒng)主要用于病歷管理和簡單的診斷支持，其核心依賴于當(dāng)時較為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)處理和存儲技術(shù)。20世紀(jì)60年代，基于規(guī)則的專家系統(tǒng)開始嶄露頭角。其中，MYCIN系統(tǒng)雖非專門針對醫(yī)學(xué)領(lǐng)域設(shè)計，但其在輔助決策方面的潛力引起了醫(yī)學(xué)界的關(guān)注。20世紀(jì)70年代，計算機(jī)輔助診斷（CAD）系統(tǒng)開始在放射學(xué)領(lǐng)域得到應(yīng)用。醫(yī)學(xué)人工智能發(fā)展歷程本課件是可編輯的正常PPT課件初步應(yīng)用階段（1990s-2000s）20世紀(jì)90年代，CT和MRI圖像的三維重建技術(shù)逐漸成熟，使得醫(yī)生能夠從多個角度觀察人體內(nèi)部結(jié)構(gòu)，極大地提高了醫(yī)學(xué)影像分析的精確性和高效性。21世紀(jì)初，機(jī)器學(xué)習(xí)算法開始在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域得到應(yīng)用。研究人員利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行疾病預(yù)測和診斷。醫(yī)學(xué)人工智能發(fā)展歷程本課件是可編輯的正常PPT課件穩(wěn)步發(fā)展階段（2010s）2010年代初，深度學(xué)習(xí)技術(shù)開始在醫(yī)學(xué)圖像分析中嶄露頭角。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在皮膚癌檢測中的應(yīng)用成為這一時期的標(biāo)志性成果。2010年代中期，人工智能在基因組學(xué)中的應(yīng)用逐漸興起。研究人員開始利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法分析基因數(shù)據(jù)，以預(yù)測疾病風(fēng)險。2010年代末，人工智能在臨床決策支持系統(tǒng)中的應(yīng)用逐漸成熟。IBMWatson在腫瘤治療決策中的應(yīng)用成為這一時期的典型案例。醫(yī)學(xué)人工智能發(fā)展歷程本課件是可編輯的正常PPT課件蓬勃發(fā)展階段（2020s-至今）2020年，通過AI技術(shù)分析CT圖像，能夠快速、準(zhǔn)確地診斷COVID-19，極大地提高了疫情檢測的效率和準(zhǔn)確性。2020年后，多模態(tài)學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用逐漸增多。研究人員開始結(jié)合影像數(shù)據(jù)、基因數(shù)據(jù)和臨床數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析。醫(yī)學(xué)人工智能發(fā)展歷程本課件是可編輯的正常PPT課件人工智能安全內(nèi)生安全由于技術(shù)本身的脆弱性所引發(fā)的智能系統(tǒng)本身出現(xiàn)的安全問題。人工智能算法安全是內(nèi)生安全的核心，指防范算法在開發(fā)、應(yīng)用過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)泄露、決策偏差、濫用失控等風(fēng)險。衍生安全由于智能模型的不安全性給其他領(lǐng)域帶來的安全問題。人工智能在運行過程中，可能存在對生命權(quán)、著作權(quán)、隱私權(quán)等造成侵犯；設(shè)計人員依據(jù)自己的價值觀選擇性向機(jī)器“投喂”的數(shù)據(jù)，可能存在歧視和偏見；先進(jìn)技術(shù)的成果不能為社會公眾公平分享，出現(xiàn)“富者越富，窮者越窮”的現(xiàn)象。助力安全利用人工智能技術(shù)為其他領(lǐng)域提升安全性，如利用AI系統(tǒng)進(jìn)行危險事故預(yù)判010203本課件是可編輯的正常PPT課件人工智能倫理數(shù)據(jù)隱私問題主要表現(xiàn)為數(shù)據(jù)訓(xùn)練時，未經(jīng)用戶明確同意或違反相關(guān)法律法規(guī)，非法收集、使用、披露或訪問用戶的個人數(shù)據(jù)，導(dǎo)致這些信息被未經(jīng)授權(quán)的第三方獲取。不僅直接損害了用戶的利益，還會嚴(yán)重削弱公眾對人工智能技術(shù)的信任。數(shù)據(jù)隱私與安全問題如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中存在歷史性的偏見或不公平因素，那么由人工智能做出的決策也可能帶有類似的傾向。算法的“價值觀”取決于算法設(shè)計者或數(shù)據(jù)訓(xùn)練者的決策，一旦某些偏見被嵌入到人工智能算法中，可能會隨時間推移不斷加強(qiáng)，形成惡性循環(huán)。偏見與歧視問題人工智能的“幻覺”指生成式人工智能可能產(chǎn)生虛假、不準(zhǔn)確、或者誤導(dǎo)性的信息。AI換臉使深度偽造成為可能，所生成虛假信息一旦被不法分子利用，將會對個人隱私權(quán)益、社會秩序穩(wěn)定和國家安全產(chǎn)生極大的危害。虛假信息和深度偽造010203本課件是可編輯的正常PPT課件人工智能倫理生成式人工智能系統(tǒng)的自主性使得責(zé)任認(rèn)定變得復(fù)雜。當(dāng)人工智能系統(tǒng)出現(xiàn)故障或?qū)е聯(lián)p害時，確定誰應(yīng)該承擔(dān)責(zé)任變得復(fù)雜。生成式人工智能是否具有法律責(zé)任主體地位？而現(xiàn)行法律框架往往難以直接適用于人工智能引發(fā)的問題。責(zé)任歸屬問題不同個人、企業(yè)及國家在接觸和運用人工智能技術(shù)及其利益分配上存在顯著差距，即“智能鴻溝”?！爸悄茗櫆稀笨赡芗觿‖F(xiàn)有的社會不平等現(xiàn)象，甚至導(dǎo)致不同地區(qū)、國家之間的發(fā)展差距擴(kuò)大，不同文化、國家和社會內(nèi)部的矛盾與沖突面臨激化風(fēng)險。公平性考量自動化和智能化進(jìn)程加速了部分工作崗位的消失，引發(fā)了關(guān)于失業(yè)和社會穩(wěn)定的擔(dān)憂；聊天機(jī)器人等互動式人工智能的發(fā)展，可能取代真實的人際關(guān)系，不可避免地引起人們的危機(jī)感與自我懷疑，影響心理健康。人類替代問題040506本課件是可編輯的正常PPT課件我國人工智能的法律規(guī)范法律規(guī)范名稱發(fā)布時間主要內(nèi)容《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》2017年7月8日提出了我國新一代人工智能發(fā)展的指導(dǎo)思想、戰(zhàn)略目標(biāo)、重點任務(wù)和保障措施（包括法律法規(guī)、倫理規(guī)范等），部署構(gòu)筑我國人工智能發(fā)展的先發(fā)優(yōu)勢，加快建設(shè)創(chuàng)新型國家和世界科技強(qiáng)國《網(wǎng)絡(luò)安全法》2017年6月1日我國第一部全面規(guī)范網(wǎng)絡(luò)空間安全管理方面問題的基礎(chǔ)性法律，規(guī)范在我國境內(nèi)建設(shè)、運營、維護(hù)和使用網(wǎng)絡(luò)，以及網(wǎng)絡(luò)安全的監(jiān)督管理《數(shù)據(jù)安全法》2021年9月1日規(guī)范在我國境內(nèi)開展數(shù)據(jù)處理活動（收集、存儲、使用、加工、傳輸、提供、公開等）及其安全監(jiān)管《個人信息保護(hù)法》2021年11月1日規(guī)范在我國境內(nèi)境內(nèi)處理（收集、存儲、使用、加工、傳輸、提供、公開、刪除等）自然人個人信息的活動，促進(jìn)個人信息合理使用及其監(jiān)管《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》2023年7月規(guī)范利用生成式人工智能技術(shù)向我國境內(nèi)公眾提供生成文本、圖片、音頻、視頻等內(nèi)容的服務(wù)及其監(jiān)管《人工智能生成合成內(nèi)容標(biāo)識辦法》2025年8月1日規(guī)范人工智能生成合成內(nèi)容（利用人工智能技術(shù)生成、合成的文本、圖片、音頻、視頻、虛擬場景等信息）標(biāo)識辦法《網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)人工智能生成合成內(nèi)容標(biāo)識方法》2025年8月1日配套《人工智能生成合成內(nèi)容標(biāo)識辦法》的強(qiáng)制性國家標(biāo)準(zhǔn)，規(guī)定了人工智能生成合成內(nèi)容標(biāo)識方法。本課件是可編輯的正常PPT課件現(xiàn)有法律規(guī)范的局限性和發(fā)展展望多元應(yīng)對倫理、法律、標(biāo)準(zhǔn)等在內(nèi)的多元應(yīng)對機(jī)制，促進(jìn)人工智能發(fā)展公平、公正、和諧、安全。局限性法律規(guī)制常滯后于技術(shù)發(fā)展，法律位階相對較低，責(zé)任規(guī)范有待完善，不同規(guī)范體系之間銜接有待加強(qiáng)，倫理規(guī)范相對比較原則和模糊。發(fā)展展望《人工智能法》敬請期待；“技術(shù)必須促進(jìn)人類的善”、“不能讓越來越發(fā)達(dá)的機(jī)器的自主性消滅人的主體性”，健康發(fā)展本課件是可編輯的正常PPT課件本講結(jié)束THANKYOU本課件是可編輯的正常PPT課件02人工智能技術(shù)基礎(chǔ)本課件是可編輯的正常PPT課件01.機(jī)器學(xué)習(xí)目錄CONTENTS02.深度學(xué)習(xí)03.自然語言處理04.知識圖譜05.計算機(jī)視覺本課件是可編輯的正常PPT課件

需要獲取高質(zhì)量的數(shù)據(jù)并進(jìn)行規(guī)范化處理。數(shù)據(jù)來源通常包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如實驗室測試結(jié)果）和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如醫(yī)學(xué)影像）。首先對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，包括處理缺失值、去除重復(fù)數(shù)據(jù)、修正異常數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)一致性檢查。之后對數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換和標(biāo)準(zhǔn)化，以進(jìn)一步提高算法效果。數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理從原始數(shù)據(jù)中提取和選擇最具判別性的特征。首先需要根據(jù)具體任務(wù)設(shè)計有效的特征表示方法，之后通過統(tǒng)計方法或機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來篩選對機(jī)器學(xué)習(xí)模型最有用的特征子集。合理的特征工程能夠有效降低數(shù)據(jù)維度，提高模型的泛化能力和可解釋性。特征工程根據(jù)具體任務(wù)需求選擇合適的算法架構(gòu)。模型選擇是指對于不同性質(zhì)、數(shù)據(jù)特征以及最終應(yīng)用目的的問題，需要采用不同類型的模型。模型訓(xùn)練過程則基于選定模型，使用訓(xùn)練集優(yōu)化模型參數(shù)，涉及模型參數(shù)初始化、損失函數(shù)計算、優(yōu)化算法更新參數(shù)以及多次迭代等關(guān)鍵技術(shù)環(huán)節(jié)。模型選擇與訓(xùn)練確保模型可靠性的最后關(guān)鍵步驟。需要采用科學(xué)的評估指標(biāo)和方法來全面衡量模型性能。常用的評估指標(biāo)包括算法的準(zhǔn)確性、速度、可伸縮性、魯棒性及可解釋性等；評估方法除了簡單的訓(xùn)練集-測試集劃分外，還可采用交叉驗證等更加穩(wěn)健的評估策略，以充分利用數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)。模型評估機(jī)器學(xué)習(xí)基本過程01020304本課件是可編輯的正常PPT課件核心思想在標(biāo)注好的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練模型，從輸入到輸出之間建立映射關(guān)系。其目標(biāo)是使模型能夠?qū)π聰?shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測。重要形式分類方法的目標(biāo)是根據(jù)特征向量預(yù)測樣本所屬的類別。它的輸入是特征標(biāo)簽數(shù)據(jù)集，其中每個數(shù)據(jù)樣本都已經(jīng)標(biāo)注好類別標(biāo)簽。分類方法通過分析這些標(biāo)記數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)到的模式或規(guī)則，可以將新樣本映射到合適的類別中，即預(yù)測樣本所屬的類別。分類方法核心構(gòu)造分類器或分類模型，使用分類算法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析即是通過分類器對未知分類記錄進(jìn)行分類的過程。構(gòu)造分類器的過程一般包括模型訓(xùn)練和測試兩個步驟。監(jiān)督學(xué)習(xí)本課件是可編輯的正常PPT課件分類方法邏輯回歸主要用于解決二分類問題。它通過使用邏輯函數(shù)，將線性回歸模型的輸出映射到0和1之間，從而預(yù)測事件發(fā)生的概率。首先，它能夠直接輸出事件發(fā)生的概率，使得結(jié)果更易于解釋；其次，邏輯回歸模型相對簡單，實現(xiàn)和理解都較為直觀。邏輯回歸法律規(guī)范決策樹是基于樹的一種分類方法，通過構(gòu)造樹結(jié)構(gòu)來尋找數(shù)據(jù)中隱藏的規(guī)則。構(gòu)造決策樹的核心問題是如何選擇適當(dāng)?shù)膶傩詫颖具M(jìn)行分解使其成為更小的子集。使用決策樹算法進(jìn)行分類的過程可以分成兩個步驟：樹的生成和樹的剪枝。本課件是可編輯的正常PPT課件無監(jiān)督學(xué)習(xí)概念在沒有標(biāo)注的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練模型，其目標(biāo)是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和模式。聚類算法通過特定的距離度量將數(shù)據(jù)集劃分成若干個子集的分類方法，其本質(zhì)是將相似數(shù)據(jù)聚為一類，差異大的數(shù)據(jù)對象劃分到不同類，即“物以類聚，人以群分”。k均值聚類算法一種在無監(jiān)督學(xué)習(xí)領(lǐng)域廣泛使用的聚類算法，它通過將數(shù)據(jù)集劃分為k個由相似對象組成的簇來實現(xiàn)數(shù)據(jù)的分組。該算法的目標(biāo)是最小化簇內(nèi)對象的總平方誤差，使得簇內(nèi)的對象盡可能相似，而簇間對象盡可能不同，010203本課件是可編輯的正常PPT課件核心思想模擬生物在環(huán)境中通過不斷試錯來學(xué)習(xí)最優(yōu)行為策略的過程，是指在動態(tài)環(huán)境中根據(jù)環(huán)境反饋的信號來優(yōu)化決策策略，以實現(xiàn)最大化累計獎勵，主要用于解決復(fù)雜的決策問題。特點智能體在沒有直接指導(dǎo)信息的情況下，通過與環(huán)境交互，以試錯的方式來獲得最佳策略。延遲回報意味著智能體可能需要等待一段時間才能獲得對其行為的獎勵反饋。探索是指嘗試新動作以發(fā)現(xiàn)更好的策略，而利用則是利用已知的信息來獲取最大的即時獎勵。分類基于策略的方法直接優(yōu)化策略，使智能體能夠在環(huán)境中獲得最大化的長期回報?；趦r值的方法則通過估計狀態(tài)或狀態(tài)-動作對的價值來指導(dǎo)決策過程。強(qiáng)化學(xué)習(xí)本課件是可編輯的正常PPT課件核心思想深度學(xué)習(xí)的核心是通過多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的特征表示，能夠自動提取數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式。多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要結(jié)構(gòu)包括輸入層、隱藏層和輸出層，前向傳播負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)從輸入層到輸出層的計算，而反向傳播則用于調(diào)整網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重和偏置參數(shù)以減少輸出誤差。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在醫(yī)學(xué)影像分析中表現(xiàn)出色，能夠自動提取影像中的特征，在肺部病變檢測、腦部腫瘤分類、皮膚癌診斷、肝癌病理圖像診斷等方面成效顯著，輔助醫(yī)生進(jìn)行診斷。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適合處理醫(yī)學(xué)時序數(shù)據(jù)，它能結(jié)合患者過往的醫(yī)療信息，捕捉病情隨時間的變化規(guī)律，從而預(yù)測未來病情走向，輔助醫(yī)生制定治療方案。深度學(xué)習(xí)本課件是可編輯的正常PPT課件自然語言處理自然語言處理（NaturalLanguageProcessing，簡稱NLP）是一門計算機(jī)科學(xué)、人工智能與語言學(xué)交叉的領(lǐng)域，旨在實現(xiàn)計算機(jī)能理解、生成和處理人類用于交流的自然語言，最終目標(biāo)是讓計算機(jī)能夠像人類一樣流暢、自然地與人交流。概念應(yīng)用包括文本生成、機(jī)器翻譯、語音識別、問答系統(tǒng)、情感分析等多種任務(wù)。通過這些技術(shù)，計算機(jī)不僅能從大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中提取信息，還能與用戶智能互動。本課件是可編輯的正常PPT課件自然語言處理關(guān)鍵技術(shù)用于預(yù)測文本序列的概率分布。早期的n-gram模型基于詞頻統(tǒng)計但難以捕捉長距離語義依賴?，F(xiàn)代語言模型如BERT和GPT采用Transformer架構(gòu)，通過大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練實現(xiàn)更精準(zhǔn)的語義理解。語言模型語法分析通過依存句法或短語結(jié)構(gòu)樹解析句子成分（如主謂賓關(guān)系），確保生成的文本符合語法規(guī)則。語義分析則結(jié)合上下文理解詞語的真實含義，例如在多義詞消歧或醫(yī)學(xué)術(shù)語理解中發(fā)揮重要作用。語法與語義分析將詞語映射為實數(shù)向量，使計算機(jī)能計算詞義相似性。常見的詞嵌入方法：Word2Vec通過預(yù)測上下文學(xué)習(xí)詞向量，GloVe利用全局詞共現(xiàn)統(tǒng)計優(yōu)化表示，而FastText進(jìn)一步引入子詞信息，提升對未登錄詞的處理能力。詞嵌入包括詞法分析（如中文分詞、詞性標(biāo)注）、命名實體識別（提取人名、地名等）、情感分析（判斷文本情感傾向）和機(jī)器翻譯?；A(chǔ)NLP任務(wù)本課件是可編輯的正常PPT課件自然語言醫(yī)學(xué)應(yīng)用案例-智能醫(yī)療助手系統(tǒng)010203智能預(yù)約掛號在線健康咨詢慢性病管理通過自然語言交互采集患者主訴癥狀、持續(xù)時間、加重緩解因素等關(guān)鍵信息并基于多種癥狀組合的知識庫，給患者推薦適合的就診科室。同時，系統(tǒng)實時對接醫(yī)院HIS系統(tǒng)，綜合考慮醫(yī)生專長、號源余量、患者偏好等多維度因素，智能生成最優(yōu)排班方案，以提升掛號效率。通過整合最新臨床指南、藥品說明書等權(quán)威醫(yī)學(xué)知識庫，涵蓋不同種類疾病和相關(guān)用藥建議。借助語義理解技術(shù)，以識別多種常見癥狀組合，如區(qū)分普通頭痛和危險頭痛，并提供專業(yè)的分級建議。通過物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備自動采集血糖、血壓等指標(biāo)數(shù)據(jù)，以進(jìn)行趨勢預(yù)測和異常預(yù)警；用藥管理模塊具備藥物相互作用檢查功能；系統(tǒng)還可根據(jù)患者個體情況推送個性化的健康教育內(nèi)容。本課件是可編輯的正常PPT課件自然語言醫(yī)學(xué)應(yīng)用案例-醫(yī)學(xué)文本智能摘要系統(tǒng)醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)摘要電子病歷摘要基于Transformer的深度學(xué)習(xí)模型，智能摘要系統(tǒng)可自動解析醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)中的文本、表格等多模態(tài)信息。特別針對臨床試驗類文獻(xiàn)，可提取研究設(shè)計、入組標(biāo)準(zhǔn)、主要終點等核心要素，并標(biāo)注研究質(zhì)量，幫助醫(yī)生快速判斷文獻(xiàn)的參考價值。智能摘要系統(tǒng)可識別電子病歷中的關(guān)鍵診療信息，如診斷結(jié)果、用藥方案、檢查指標(biāo)等，過濾日常護(hù)理記錄等次要內(nèi)容。此外，針對轉(zhuǎn)科患者，系統(tǒng)可通過智能融合不同科室的記錄。本課件是可編輯的正常PPT課件自然語言醫(yī)學(xué)應(yīng)用案例-智能醫(yī)學(xué)信息檢索平臺可根據(jù)患者癥狀、體征、檢查結(jié)果等多維度特征，在病例庫中尋找最相似的參考病例。同時，由于整合了最新臨床指南和真實世界證據(jù)，能夠生成個性化的治療建議，并標(biāo)注各項建議的證據(jù)等級和專家共識度。臨床決策支持通過醫(yī)學(xué)詞向量技術(shù)實現(xiàn)語義擴(kuò)展搜索，如搜索"心梗治療"時自動包含"心肌梗死治療"等相關(guān)表述。檢索結(jié)果以圖譜形式可直觀展示概念關(guān)聯(lián)。此外，時間趨勢分析功能可追蹤特定研究方向（如"阿爾茨海默病生物標(biāo)志物"）的年度變化趨勢，幫助研究者把握領(lǐng)域發(fā)展動向。國內(nèi)主流工具本課件是可編輯的正常PPT課件知識圖譜基本概念以“實體-關(guān)系-實體”的三元組作為基本表示單元，通過節(jié)點和邊的形式構(gòu)建起知識間的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)。實體代表現(xiàn)實世界中可獨立存在的具體或抽象對象，每個實體都通過屬性來描述其特征和狀態(tài)，實體之間則通過各種關(guān)系相互連接。結(jié)構(gòu)特點采用圖論中的節(jié)點-邊模型進(jìn)行知識建模。其中節(jié)點對應(yīng)實體，邊則代表實體間的關(guān)系。通過這種組織方式，原本離散的知識片段被整合成相互關(guān)聯(lián)的網(wǎng)絡(luò)體系，形成了一個有機(jī)的知識生態(tài)系統(tǒng)。本課件是可編輯的正常PPT課件知識圖譜構(gòu)建方法與技術(shù)010203數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理知識抽取知識融合與消歧醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)來源極其豐富，且通常分散在不同的系統(tǒng)和機(jī)構(gòu)中，需要通過多種技術(shù)手段進(jìn)行采集。由于原始數(shù)據(jù)往往存在格式不統(tǒng)一、質(zhì)量參差不齊等問題，必須進(jìn)行嚴(yán)格的預(yù)處理工作。這包括數(shù)據(jù)清洗（去除重復(fù)記錄、修正錯誤數(shù)據(jù)）、格式標(biāo)準(zhǔn)化（統(tǒng)一日期格式、醫(yī)學(xué)術(shù)語）、缺失值處理等技術(shù)環(huán)節(jié)。實體識別作為第一步，需要從文本中準(zhǔn)確識別出醫(yī)學(xué)實體；第二步關(guān)系提取則更進(jìn)一步，通過分析句子結(jié)構(gòu)和語義關(guān)系，建立實體間的關(guān)聯(lián)；第三步事件提取則關(guān)注更復(fù)雜的臨床事件，需要提取事件類型、參與者、時間等多重要素。提取過程通常需要結(jié)合領(lǐng)域詞典和機(jī)器學(xué)習(xí)模型，在保證準(zhǔn)確率的同時處理具有特殊學(xué)科特性的醫(yī)學(xué)文本。醫(yī)學(xué)知識往往來自多個異構(gòu)數(shù)據(jù)源，知識融合就是要解決這些數(shù)據(jù)之間的不一致性問題。關(guān)系融合則需要整合不同來源的關(guān)系信息，確保關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)確性和完整性。消歧環(huán)節(jié)則會綜合考慮上下文特征、概念層次結(jié)構(gòu)以及領(lǐng)域知識，確保每個實體和關(guān)系都能被準(zhǔn)確理解和表示。本課件是可編輯的正常PPT課件知識圖譜構(gòu)建方法與技術(shù)040506知識更新與維護(hù)知識存儲與查詢知識表示更新機(jī)制需要智能判斷新知識與已有知識的關(guān)系：是補(bǔ)充、修正還是推翻現(xiàn)有知識。同時，還需要建立知識驗證機(jī)制，通過專家評審或共識算法，確保新增知識的可靠性。這種動態(tài)維護(hù)使知識圖譜能夠持續(xù)反映醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的最新進(jìn)展。Neo4j等圖數(shù)據(jù)庫采用原生圖存儲模型，能夠高效地表示和處理復(fù)雜的實體關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。在查詢方面，除了支持基礎(chǔ)的圖遍歷查詢外，還需要實現(xiàn)復(fù)雜的語義查詢功能。知識圖譜系統(tǒng)還可提供可視化查詢界面，讓用戶直觀地探索知識關(guān)聯(lián)。RDF作為一種基礎(chǔ)表示框架，使用簡單的三元組結(jié)構(gòu)，便于知識的標(biāo)準(zhǔn)化表示和數(shù)據(jù)交換。而OWL則提供了更豐富的表達(dá)能力，支持類、屬性、約束等高級建模元素，能夠表示復(fù)雜的醫(yī)學(xué)知識體系。本課件是可編輯的正常PPT課件醫(yī)療輔助決策臨床決策支持系統(tǒng)（CDSS）中，知識圖譜通過整合醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)、臨床指南、電子病歷等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，構(gòu)建以疾病、癥狀、藥物、檢查等實體為核心的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，幫助醫(yī)生在診療中做出更為準(zhǔn)確的決策。醫(yī)學(xué)信息檢索基于知識圖譜的醫(yī)學(xué)信息檢索實現(xiàn)了從"信息檢索"到"知識發(fā)現(xiàn)"的跨越式發(fā)展。公共衛(wèi)生智能監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)通過實時整合醫(yī)療機(jī)構(gòu)報告數(shù)據(jù)、社交媒體輿情信息和環(huán)境監(jiān)測指標(biāo)等多元數(shù)據(jù)，構(gòu)建包含病原體、宿主、傳播途徑等要素的動態(tài)關(guān)聯(lián)模型，以捕捉異常關(guān)聯(lián)從而出觸發(fā)預(yù)警。知識圖譜醫(yī)學(xué)應(yīng)用案例本課件是可編輯的正常PPT課件計算機(jī)視覺應(yīng)用領(lǐng)域基于強(qiáng)大的視覺理解能力，計算機(jī)視覺技術(shù)得以在智能制造、智能安防、醫(yī)療影像等眾多領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)智能化應(yīng)用，為各行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供關(guān)鍵的視覺感知支持。核心在于賦予機(jī)器感知和理解視覺信息的能力。本質(zhì)上，計算機(jī)視覺系統(tǒng)模擬了人類視覺認(rèn)知的過程，使得計算機(jī)不僅能檢測圖像中的物體，更能解析場景的深層含義，包括物體間的空間關(guān)系、行為模式等復(fù)雜信息。核心思想本課件是可編輯的正常PPT課件計算機(jī)視覺關(guān)鍵技術(shù)-圖像分類特征提取旨在從原始圖像中提取具有判別性的視覺特征。三類特征描述方法：邊緣特征提取能夠有效捕捉物體的幾何輪廓信息；輪廓特征提取，即對閉合輪廓的全局幾何特性進(jìn)行建模；區(qū)域特征分析則可量化描述圖像區(qū)域內(nèi)的紋理細(xì)節(jié)和空間分布特性。特征選擇從提取的特征集中篩選最具判別力的特征子集?；谔卣髯儞Q的降維方法：主成分分析（PCA）或線性判別分析（LDA）均能在保留主要信息的前提下顯著降低特征維度；基于特征重要性的篩選方法：識別對分類貢獻(xiàn)最大的關(guān)鍵特征以篩選出最佳的特征子集。分類模型將經(jīng)過特征工程處理后的數(shù)據(jù)映射到相應(yīng)的類別標(biāo)簽。根據(jù)不同的應(yīng)用場景和數(shù)據(jù)特點，可以選擇多種類型的分類算法：傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法在數(shù)據(jù)量適中、特征維度較低的場景中表現(xiàn)優(yōu)異，具有計算效率高、模型解釋性強(qiáng)的特點。而在處理大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)時，深度學(xué)習(xí)模型展現(xiàn)出更強(qiáng)大的性能。010203本課件是可編輯的正常PPT課件計算機(jī)視覺關(guān)鍵技術(shù)-目標(biāo)檢測與識別實現(xiàn)圖像或視頻中特定目標(biāo)的定位與分類。相較于單純的圖像分類任務(wù)，該技術(shù)需要同時完成三個關(guān)鍵目標(biāo)：目標(biāo)類別的判定、空間位置的標(biāo)定以及實例數(shù)量的統(tǒng)計。01基于傳統(tǒng)特征工程的方法（如Haar特征和HOG特征），基于深度學(xué)習(xí)的方法（如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），以及二者的結(jié)合改進(jìn)方法。傳統(tǒng)方法在小樣本場景下表現(xiàn)穩(wěn)健，深度學(xué)習(xí)方法在大規(guī)模數(shù)據(jù)中識別精度更優(yōu)。

02檢測方法核心任務(wù)本課件是可編輯的正常PPT課件計算機(jī)視覺關(guān)鍵技術(shù)-目標(biāo)跟蹤核心概念在連續(xù)視頻幀中持續(xù)定位和追蹤特定目標(biāo)對象的位置與狀態(tài)變化。主要包含兩個核心環(huán)節(jié)：首先對初始幀中的目標(biāo)進(jìn)行特征提取，建立目標(biāo)表征模型；然后在后續(xù)幀中運用智能算法實現(xiàn)目標(biāo)的持續(xù)定位與狀態(tài)更新。基于相關(guān)濾波的跟蹤方法通過建立目標(biāo)模板與候選區(qū)域的相似性度量函數(shù)，實現(xiàn)快速定位目標(biāo)位置。以腹腔鏡手術(shù)為例，相關(guān)濾波算法憑借其高效的運算特性可以實時追蹤器官的位置變化，為外科醫(yī)生提供穩(wěn)定可靠的視覺引導(dǎo)。基于粒子濾波的跟蹤方法通過在目標(biāo)區(qū)域構(gòu)建概率分布來實現(xiàn)魯棒跟蹤。該算法兩大優(yōu)勢在于對非線性運動具有出色的建模能力以及通過多假設(shè)檢驗有效應(yīng)對復(fù)雜干擾。在實時手術(shù)視頻中，粒子濾波能夠處理由于光照變化或物體遮擋導(dǎo)致的跟蹤困難。本課件是可編輯的正常PPT課件計算機(jī)視覺關(guān)鍵技術(shù)-語義分割與實例分割語義分割核心在于對圖像中的每個像素點進(jìn)行精確分類。與傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測相比，這項技術(shù)不僅能識別物體類別，還能精確勾勒出物體的輪廓邊界，為圖像分析提供更細(xì)致的空間信息。實例分割將目標(biāo)檢測與語義分割的優(yōu)勢相結(jié)合，不僅能識別和分割不同類別的物體，還能區(qū)分同類物體的不同實例。01020102本課件是可編輯的正常PPT課件計算機(jī)視覺關(guān)鍵技術(shù)-影像重建通過先進(jìn)的算法處理提升原始影像質(zhì)量的關(guān)鍵技術(shù)，在臨床診斷和治療決策中發(fā)揮著越來越重要的作用。核心概念基于插值的方法采用線性或非線性插值算法直接處理像素關(guān)系，可有效增強(qiáng)圖像的可視性；統(tǒng)計建模方法基于PCA、ICA等降維技術(shù)提取影像本質(zhì)特征，能夠有效保留圖像主成分并抑制噪聲干擾；深度學(xué)習(xí)方法則以CNN、GAN為代表，通過學(xué)習(xí)大量數(shù)據(jù)來重構(gòu)圖像，方法分類本課件是可編輯的正常PPT課件計算機(jī)視覺醫(yī)學(xué)應(yīng)用案例醫(yī)學(xué)影響分析與疾病診斷在肺部疾病診斷方面，AI系統(tǒng)可以自動分析X光片和CT影像，準(zhǔn)確識別肺結(jié)節(jié)、肺炎病灶甚至早期肺癌特征；在神經(jīng)系統(tǒng)疾病診斷中，MRI影像的智能分析系統(tǒng)能夠精確識別腦腫瘤邊界，量化分析病灶體積變化；視網(wǎng)膜圖像分析系統(tǒng)可以自動檢測糖尿病視網(wǎng)膜病變、青光眼等疾病手術(shù)導(dǎo)航與機(jī)器人輔助手術(shù)骨科手術(shù)中基于計算機(jī)視覺的導(dǎo)航系統(tǒng)可以實時跟蹤手術(shù)器械位置，確保植入物放置的精確度誤差控制在亞毫米級別。內(nèi)窺鏡手術(shù)中AI輔助的實時影像分析能夠自動標(biāo)記病變組織，智能識別重要解剖結(jié)構(gòu)，顯著降低手術(shù)風(fēng)險。增強(qiáng)現(xiàn)實（AR）手術(shù)系統(tǒng)，更是將關(guān)鍵解剖信息直接疊加在術(shù)野中，使醫(yī)生能夠"透視"看到隱藏在組織下的重要結(jié)構(gòu)。本課件是可編輯的正常PPT課件計算機(jī)視覺醫(yī)學(xué)應(yīng)用案例病理學(xué)與細(xì)胞檢測在乳腺癌診斷領(lǐng)域，AI系統(tǒng)不僅能夠識別惡性腫瘤細(xì)胞，還能量化分析腫瘤的惡性程度和分子特征，為個性化治療方案的制定提供依據(jù)。血液檢測方面，智能顯微鏡系統(tǒng)實現(xiàn)了血細(xì)胞的自動分類計數(shù)，其檢測速度和一致性遠(yuǎn)超傳統(tǒng)人工方法。智能監(jiān)護(hù)與健康管理ICU的智能視頻分析系統(tǒng)可以24小時不間斷監(jiān)測患者的生命體征、體位變化和異常行為，及時發(fā)現(xiàn)癲癇發(fā)作等危急情況。在老年護(hù)理機(jī)構(gòu)，跌倒檢測系統(tǒng)通過分析監(jiān)控視頻，能夠在老人跌倒的第一時間發(fā)出警報；皮膚科領(lǐng)域，基于智能手機(jī)的AI診斷應(yīng)用讓患者只需拍攝患處照片，就能獲得初步的皮膚病診斷建議；康復(fù)醫(yī)學(xué)中，動作捕捉系統(tǒng)可以精確評估患者的運動功能恢復(fù)情況，為康復(fù)訓(xùn)練提供客觀指導(dǎo)。藥物研發(fā)與醫(yī)學(xué)研究在高通量藥物篩選中，AI圖像分析系統(tǒng)可以自動觀察記錄藥物對細(xì)胞形態(tài)的影響，快速識別出有潛力的候選化合物；在臨床前研究中，動物行為分析系統(tǒng)通過視頻追蹤技術(shù)，能夠精確量化實驗動物的各種行為指標(biāo)；醫(yī)學(xué)影像大數(shù)據(jù)分析方面，AI算法可以從海量影像數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)人眼難以察覺的疾病特征和規(guī)律。本課件是可編輯的正常PPT課件本講結(jié)束THANKYOU本課件是可編輯的正常PPT課件03大語言模型本課件是可編輯的正常PPT課件01.大語言模型的基本概念目錄CONTENTS02.大模型的分類03.大語言模型產(chǎn)品04.大模型與人工智能的關(guān)系本課件是可編輯的正常PPT課件大語言模型的基本概念認(rèn)識大語言模型大語言模型是指使用大量文本數(shù)據(jù)訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型，使得該模型可以生成自然語言文本或理解語言文本的含義。核心思想通過海量文本數(shù)據(jù)大規(guī)模的無監(jiān)督訓(xùn)練學(xué)習(xí)自然語言的模式和結(jié)構(gòu)，能夠精準(zhǔn)捕捉自然語言中的語法規(guī)則、語義關(guān)聯(lián)、語境信息以及語言模式等復(fù)雜特征。優(yōu)化與調(diào)整大語言模型通過不斷調(diào)整自身的參數(shù)，以最小化預(yù)測誤差，從而在一定程度上模擬人類的語言認(rèn)知和生成過程。這種模擬并非完全等同于人類的語言能力，但在許多任務(wù)上已經(jīng)達(dá)到了令人驚嘆的水平本課件是可編輯的正常PPT課件

大模型的發(fā)展歷程0102本課件是可編輯的正常PPT課件

大模型的發(fā)展歷程0102Google發(fā)表了《Attentionisallyouneed》該論文提出的Attention機(jī)制和基于此機(jī)制的Transformer架構(gòu)，大大提高了訓(xùn)練效率和模型性能，開啟了大語言模型的研究和發(fā)展時代。01Transformer革命（2017）大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練，Google的BERT-Large（3.4億）OpenAI的GPT-2（15億），我國清華大學(xué)、百度和華為起步，并嶄露頭角。02預(yù)訓(xùn)練Transformer模型時代（2018-2020）為了提高質(zhì)量，采用監(jiān)督微調(diào)（SFT）和基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RLHF）技術(shù)，2022年11月，OpenAI

GPT-3.5橫空出世，僅僅兩個月用戶就突破了1億，讓人們深刻意識到AI領(lǐng)域即將迎來重大變革，意味著大語言模型時代的到來。03后訓(xùn)練對齊(2021–2022)本課件是可編輯的正常PPT課件

大模型的發(fā)展歷程0102通過整合來自不同模態(tài)的數(shù)據(jù)（如圖像、文字、音頻、視頻等），從而增強(qiáng)模型的理解能力和推理能力。2023年，OpenAI推出了GPT-4V，將語言能力與計算機(jī)視覺相結(jié)合，能夠解釋圖像、生成標(biāo)題和回答視覺問題。04多模態(tài)模型（2023-2024）2024年，OpenAI發(fā)布了O1模型，該模型通過思維鏈過程增強(qiáng)推理能力，使其能夠?qū)?fù)雜問題分解為更小的步驟，逐步推理得出答案，展示了AI在深度推理和問題解決方面的巨大潛力。05推理模型（2024）2025年1月，我國深度求索公司發(fā)布了DeepSeek-R1模型，標(biāo)志著成本效率的一大飛躍。該模型利用專家混合架構(gòu)和優(yōu)化算法，在達(dá)到同等推理效果的情況下，與許多美國模型相比，運營成本降低了多達(dá)50倍。06成本高效的推理模型（2025）

本課件是可編輯的正常PPT課件大語言模型的特點01巨大的規(guī)模強(qiáng)大的語言理解和生成能力上下文感知能力泛化能力強(qiáng)參數(shù)達(dá)到數(shù)千億。規(guī)模優(yōu)勢使得模型能夠捕捉到更加豐富的語言知識和復(fù)雜的語法結(jié)構(gòu)，為高水平的語言理解和生成能力奠定了基礎(chǔ)。能夠精準(zhǔn)解析語義，可生成高質(zhì)量的流暢文本，涵蓋文章、對話、代碼等多種形式。能夠基于前文內(nèi)容生成邏輯連貫的后續(xù)文本。這一特性使其在對話系統(tǒng)、長文生成和情境化任務(wù)中表現(xiàn)出色?？缛蝿?wù)遷移：有效應(yīng)用于未見過的具體任務(wù)，多領(lǐng)域適配：適應(yīng)多種語言風(fēng)格（如學(xué)術(shù)寫作、日常對話）和領(lǐng)域（如醫(yī)療、法律、技術(shù)文檔）020304涌現(xiàn)能力模型規(guī)模達(dá)到臨界閾值后，LLM會表現(xiàn)出令人矚目的涌現(xiàn)能力，即某些高級語言處理能力（如復(fù)雜推理、跨領(lǐng)域知識遷移）05本課件是可編輯的正常PPT課件大語言模型的特點06多模態(tài)支持?預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)?逐步推理多領(lǐng)域應(yīng)用支持文本、圖像、語音等跨模態(tài)數(shù)據(jù)的處理預(yù)訓(xùn)練階段：形成強(qiáng)大的語言表征能力。微調(diào)階段：針對特定任務(wù)，實現(xiàn)通用能力與領(lǐng)域需求的平衡。借助“思維鏈”策略，LLM能夠通過多步邏輯推導(dǎo)解決復(fù)雜問題，文本生成、教育輔導(dǎo)、醫(yī)療報告生成、法律合同審查、代碼輔助編寫等，提升了各行業(yè)的效率與智能化水平。070809本課件是可編輯的正常PPT課件大模型分類大語言模型可根據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域分為通用語言模型、多模態(tài)模型和領(lǐng)域?qū)Ｓ媚Ｐ桶磻?yīng)用領(lǐng)域劃分01大語言模型按照技術(shù)路線分為自回歸模型、自編碼模型和混合架構(gòu)模型按技術(shù)路線劃分03大模型按照開源的程度可以劃分為開源模型、半開源模型和閉源模型按開源程度劃分04根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的類型，大語言模型分為純文本模型、多模態(tài)數(shù)據(jù)模型和多語言模型。按訓(xùn)練數(shù)據(jù)類型劃分02大語言模型的分類本課件是可編輯的正常PPT課件國內(nèi)主要模型1DeepSeek（深度求索）

2文心一言/3通義千問

/qianwen/4訊飛星火

/5智譜清言

/6豆包

/7盤古大模型

/product/pangu大語言模型產(chǎn)品本課件是可編輯的正常PPT課件國外主要模型1

GPT系列/2Llama系列/3Geminihttps://ai.google/discover/gemini4Claude/claude大語言模型產(chǎn)品本課件是可編輯的正常PPT課件GPT介紹OpenAI公司于2018年推出首個GPT模型，該模型基于Transformer架構(gòu)，擁有1.17億參數(shù),2022年發(fā)布的ChatGPT，迅速成為里程碑性的產(chǎn)品，2023年的GPT-4及后續(xù)版本支持多模態(tài)輸入（文本、圖像），參數(shù)規(guī)模和性能進(jìn)一步提升。GPT有著很大的歷史地位與影響，包括技術(shù)突破的里程碑、技術(shù)范式的革新者、產(chǎn)業(yè)變革的催化劑，是本輪AI產(chǎn)業(yè)革面發(fā)展的核心推動力量。DeepSeek介紹深度求索公司2023推出首個開源模型DeepSeekCoder，2024年12月-2025年1月，先后推出DeepSeek-V3和DeepSeek-R1的開源推理模型，成本僅為OpenAI同類模型的1/20，由于其開源與低成本，引發(fā)了全球下載熱潮。成為大模型發(fā)展歷史上重要的里程碑產(chǎn)品，其歷史地位與作用包括全球AI格局重塑、推動AI普惠化、成為競爭力全球領(lǐng)先地位、對于保障我國國家信息安全和科技安全具有重要的戰(zhàn)略意義。大語言模型產(chǎn)品本課件是可編輯的正常PPT課件

大語言模型是AI的子領(lǐng)域，屬于自然語言處理領(lǐng)域，是人工智能技術(shù)的重要組成部分，是技術(shù)發(fā)展到深度學(xué)習(xí)階段的核心成果之一。從屬關(guān)系LLM是基于AI技術(shù)框架深化發(fā)展而來的，是以大量的AI技術(shù)為基礎(chǔ)的，同時也推動了人工智能技術(shù)的發(fā)展。技術(shù)實現(xiàn)層面的聯(lián)系大模型與人工智能01020304本課件是可編輯的正常PPT課件

1．技術(shù)突破：主要包括參數(shù)規(guī)模效應(yīng)和多模態(tài)擴(kuò)展。2．應(yīng)用場景擴(kuò)展：推動生產(chǎn)力工具發(fā)展、推動對各個行業(yè)賦能、日常工作優(yōu)化高效3．引發(fā)AI研究范式轉(zhuǎn)變從“任務(wù)專用模型”轉(zhuǎn)向“通用基座模型+垂直微調(diào)”的技術(shù)路線。從“算法設(shè)計”向“數(shù)據(jù)工程、算力優(yōu)化、對齊（Alignment）”的全鏈條研究。大模型對AI發(fā)展的推動作用1．與“強(qiáng)人工智能”的差距主要在模型解釋性和“幻覺”兩方面存在差距2．技術(shù)挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)依賴性高：數(shù)據(jù)的不足或偏差會影響大模型的性能和泛化能力。算力瓶頸：由于大模型的訓(xùn)練和使用對算力要求很高，制約了LLM的普及和應(yīng)用。倫理風(fēng)險：LLM可能生成虛假信息，其廣泛應(yīng)用需解決AI倫理問題，確保技術(shù)的合理和負(fù)責(zé)任使用。。問題與挑戰(zhàn)大模型與人工智能030304本課件是可編輯的正常PPT課件本講結(jié)束THANKYOU本課件是可編輯的正常PPT課件04醫(yī)療大模型本課件是可編輯的正常PPT課件02.核心技術(shù)03.多模態(tài)技術(shù)04.應(yīng)用場景05.挑戰(zhàn)與未來展望01.醫(yī)療大模型概述目錄CONTENTS本課件是可編輯的正常PPT課件02.核心技術(shù)03.多模態(tài)技術(shù)04.應(yīng)用場景05.挑戰(zhàn)與未來展望01.醫(yī)療大模型概述目錄CONTENTS本課件是可編輯的正常PPT課件醫(yī)療大模型的定義與特征010203定義特征與通用大模型的區(qū)別醫(yī)療大模型是基于大型語言模型的醫(yī)療垂直應(yīng)用，專注于醫(yī)學(xué)知識處理與決策支持，為醫(yī)療領(lǐng)域提供智能化解決方案。醫(yī)學(xué)領(lǐng)域行為對齊，確保模型在醫(yī)療場景中的行為符合醫(yī)學(xué)規(guī)范和診療流程。人類價值觀對齊，使模型的決策和建議符合人類的倫理道德和價值觀念。多模態(tài)數(shù)據(jù)處理能力，能夠處理文本、影像、基因組等多種醫(yī)療數(shù)據(jù)。專業(yè)性強(qiáng)，熟悉醫(yī)學(xué)術(shù)語和診療邏輯，更精準(zhǔn)地處理醫(yī)療問題。數(shù)據(jù)來源主要為電子病歷和醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)，具有高度的醫(yī)學(xué)領(lǐng)域針對性。本課件是可編輯的正常PPT課件醫(yī)療大模型概述010203認(rèn)識醫(yī)療大模型預(yù)訓(xùn)練技術(shù)案例分析醫(yī)療大模型是專門針對醫(yī)療領(lǐng)域的大語言模型，能夠處理醫(yī)療文本、醫(yī)學(xué)影像等多種類型的數(shù)據(jù)，為醫(yī)療決策提供支持。預(yù)訓(xùn)練技術(shù)是醫(yī)療大模型的核心，通過在大規(guī)模醫(yī)療數(shù)據(jù)上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，模型能夠?qū)W習(xí)到醫(yī)療領(lǐng)域的知識和規(guī)律。通過分析具體的預(yù)訓(xùn)練醫(yī)療大模型案例，可以更好地理解其技術(shù)實現(xiàn)和應(yīng)用效果。本課件是可編輯的正常PPT課件02.核心技術(shù)03.多模態(tài)技術(shù)04.應(yīng)用場景05.挑戰(zhàn)與未來展望01.醫(yī)療大模型概述目錄CONTENTS本課件是可編輯的正常PPT課件預(yù)訓(xùn)練技術(shù)通過自監(jiān)督學(xué)習(xí)（如掩碼語言建模）學(xué)習(xí)通用語言表示，為后續(xù)任務(wù)提供強(qiáng)大的語言基礎(chǔ)。目標(biāo)GatorTron（臨床記錄預(yù)訓(xùn)練），在臨床記錄處理方面表現(xiàn)出色，提升了醫(yī)療文本的處理效率和準(zhǔn)確性。案例自監(jiān)督學(xué)習(xí)通過預(yù)測被掩蓋的詞匯來學(xué)習(xí)語言模式，使模型能夠理解語言的上下文和語義。方法010203本課件是可編輯的正常PPT課件方法SFT（有監(jiān)督微調(diào)）通過標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，提高模型在特定任務(wù)上的性能。IFT（指令微調(diào)）使模型更好地理解和執(zhí)行指令。RLHF（人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)）通過人類反饋優(yōu)化模型決策。案例Med-PaLM2（USMLE考試準(zhǔn)確率86.5%），展示了微調(diào)技術(shù)在提升模型醫(yī)學(xué)知識水平方面的顯著效果。作用微調(diào)技術(shù)使模型能夠針對醫(yī)療任務(wù)進(jìn)行優(yōu)化，提高其在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的準(zhǔn)確性和可靠性。微調(diào)技術(shù)本課件是可編輯的正常PPT課件提示詞工程作用通過設(shè)計提示詞模板引導(dǎo)模型輸出，實現(xiàn)零樣本適配醫(yī)療任務(wù)，無需大量標(biāo)注數(shù)據(jù)。案例MedPrompt提升GPT-4在MedQA數(shù)據(jù)集表現(xiàn)，顯著提高了模型在醫(yī)療問答任務(wù)中的性能。方法設(shè)計有效的提示詞模板，使模型能夠更好地理解任務(wù)需求并生成準(zhǔn)確的輸出。本課件是可編輯的正常PPT課件02.核心技術(shù)03.多模態(tài)技術(shù)04.應(yīng)用場景05.挑戰(zhàn)與未來展望01.醫(yī)療大模型概述目錄CONTENTS本課件是可編輯的正常PPT課件核心模塊架構(gòu)基座大模型+視覺/音頻編碼器+模態(tài)對齊模塊，實現(xiàn)多模態(tài)數(shù)據(jù)的融合處理。功能多模態(tài)技術(shù)使模型能夠處理多種類型的數(shù)據(jù)，提供更全面的醫(yī)療信息分析。優(yōu)勢融合多種模態(tài)數(shù)據(jù)，提升模型對復(fù)雜醫(yī)療問題的理解和分析能力。010203本課件是可編輯的正常PPT課件應(yīng)用于CT、病理圖像等醫(yī)學(xué)影像分析，輔助醫(yī)生進(jìn)行診斷和治療決策。醫(yī)學(xué)影像分析整合文本、影像、基因組數(shù)據(jù)，為醫(yī)療決策提供更全面的依據(jù)。跨模態(tài)數(shù)據(jù)整合Med-Gemini（谷歌多模態(tài)醫(yī)療大模型），展示了多模態(tài)技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的強(qiáng)大應(yīng)用潛力。案例本課件是可編輯的正常PPT課件02.核心技術(shù)03.多模態(tài)技術(shù)04.應(yīng)用場景05.挑戰(zhàn)與未來展望01.醫(yī)療大模型概述目錄CONTENTS本課件是可編輯的正常PPT課件智能預(yù)問診癥狀采集→病歷生成→分診輔助，提高預(yù)問診的效率和準(zhǔn)確性。流程自動化采集患者癥狀，生成初步病歷，輔助醫(yī)生進(jìn)行分診。優(yōu)勢案例南京鼓樓醫(yī)院（導(dǎo)診準(zhǔn)確率86%），證明了智能預(yù)問診在實際醫(yī)療場景中的有效性。本課件是可編輯的正常PPT課件健康管理案例CHANGE大模型（新生兒缺陷預(yù)測），通過大數(shù)據(jù)分析預(yù)測新生兒缺陷風(fēng)險。作用提供個性化健康管理建議，預(yù)防疾病，促進(jìn)健康。方法利用醫(yī)療大模型分析患者的健康數(shù)據(jù)，預(yù)測疾病風(fēng)險并提供干預(yù)建議。本課件是可編輯的正常PPT課件案例MedSeek（執(zhí)業(yè)醫(yī)師考試陪練、病例模擬），為醫(yī)學(xué)教育提供智能化工具。優(yōu)勢提供個性化的學(xué)習(xí)路徑和模擬病例，幫助醫(yī)學(xué)生提高學(xué)習(xí)效果。方法利用醫(yī)療大模型生成醫(yī)學(xué)教育內(nèi)容，提供智能輔導(dǎo)和評估。智能醫(yī)學(xué)教育本課件是可編輯的正常PPT課件AlphaFold（蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測）、AIco-scientist（藥物重定位），推動醫(yī)學(xué)科研的發(fā)展。案例加速醫(yī)學(xué)科研進(jìn)程，提高科研效率和準(zhǔn)確性。作用利用醫(yī)療大模型分析醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)，預(yù)測科研結(jié)果，輔助科研決策。方法本課件是可編輯的正常PPT課件藥物研發(fā)KIRA6篩選（急性髓系白血?。?，通過大數(shù)據(jù)分析篩選潛在藥物。案例提高藥物研發(fā)效率，降低研發(fā)成本。優(yōu)勢利用醫(yī)療大模型分析藥物數(shù)據(jù)，預(yù)測藥物效果，輔助藥物研發(fā)。方法010203本課件是可編輯的正常PPT課件醫(yī)學(xué)影像輔助診斷案例uAI-ChestCare（肺結(jié)節(jié)CT分析），輔助醫(yī)生進(jìn)行醫(yī)學(xué)影像診斷。作用提高醫(yī)學(xué)影像診斷的準(zhǔn)確性和效率。方法利用醫(yī)療大模型分析醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)，提供診斷建議。010203本課件是可編輯的正常PPT課件02.核心技術(shù)03.多模態(tài)技術(shù)04.應(yīng)用場景05.挑戰(zhàn)與未來展望01.醫(yī)療大模型概述目錄CONTENTS本課件是可編輯的正常PPT課件風(fēng)險與倫理010203數(shù)據(jù)隱私誤診責(zé)任劃分算法決策透明度數(shù)據(jù)隱私是醫(yī)療大模型面臨的重要問題，聯(lián)邦學(xué)習(xí)等技術(shù)可提供解決方案。明確誤診責(zé)任劃分，確保醫(yī)療安全和法律責(zé)任。提高算法決策透明度，使醫(yī)生和患者能夠理解模型的決策依據(jù)。本課件是可編輯的正常PPT課件未來方向深化多模態(tài)融合技術(shù)，提升醫(yī)療大模型的綜合分析能力。多模態(tài)融合深化推動醫(yī)療大模型在基層醫(yī)療的應(yīng)用，實現(xiàn)醫(yī)療資源的普惠化?；鶎俞t(yī)療普惠應(yīng)用創(chuàng)新與突破持續(xù)創(chuàng)新和突破，探索醫(yī)療大模型在更多領(lǐng)域的應(yīng)用潛力。本課件是可編輯的正常PPT課件應(yīng)用場景智能預(yù)問診系統(tǒng)能夠根據(jù)患者的癥狀和病史，快速生成初步診斷建議，提高醫(yī)療效率。智能預(yù)問診基于醫(yī)療大模型的健康管理應(yīng)用，能夠為用戶提供個性化的健康管理方案，促進(jìn)健康生活方式的養(yǎng)成。健康管理智能醫(yī)學(xué)教育醫(yī)療大模型可用于智能醫(yī)學(xué)教育，生成教學(xué)內(nèi)容、模擬病例等，提高醫(yī)學(xué)教育的質(zhì)量和效率。本課件是可編輯的正常PPT課件應(yīng)用場景在醫(yī)學(xué)科研領(lǐng)域，醫(yī)療大模型能夠輔助研究人員進(jìn)行文獻(xiàn)檢索、數(shù)據(jù)分析等工作，加速科研進(jìn)程。智能醫(yī)學(xué)科研醫(yī)療大模型可用于藥物研發(fā)的多個環(huán)節(jié)，如藥物靶點發(fā)現(xiàn)、藥物設(shè)計等，提高研發(fā)效率和成功率。藥物研發(fā)醫(yī)療大模型結(jié)合計算機(jī)視覺技術(shù)，能夠?qū)︶t(yī)學(xué)影像進(jìn)行智能分析和輔助診斷，提高診斷的準(zhǔn)確性和效率。醫(yī)學(xué)影像智能輔助診斷010203本課件是可編輯的正常PPT課件本講結(jié)束THANKYOU本課件是可編輯的正常PPT課件第5章AI文本生成應(yīng)用本課件是可編輯的正常PPT課件01.文本生成大模型CONTENTS02.提示詞的使用03.AI文檔生成04.AI醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析目錄本課件是可編輯的正常PPT課件推理大模型推理大模型不僅能夠生成文本，還能進(jìn)行邏輯推理和判斷，適用于復(fù)雜的文本任務(wù)，如法律文書生成等。語言大模型以生成流暢、連貫的自然語言為核心目標(biāo)，基于Transformer架構(gòu)，通過海量非結(jié)構(gòu)化文本（如網(wǎng)頁、書籍）訓(xùn)練。語言大模型5.1文本生成大模型本課件是可編輯的正常PPT課件（1）生成多樣性可模擬不同文體風(fēng)格（如新聞、詩歌、對話），支持多輪交互與上下文語義追蹤。（2）語義理解擅長捕捉語境中的隱含信息，例如情感傾向與文化背景適配。（3）應(yīng)用場景：適用于內(nèi)容創(chuàng)作（營銷文案、小說）、智能客服、翻譯與摘要等語言主導(dǎo)型任務(wù)。1.技術(shù)特點與核心能力：5.1.1語言大模型本課件是可編輯的正常PPT課件操作5.1新聞風(fēng)格請寫一篇XXXX大學(xué)2025年田徑運動會的新聞稿，200字左右。提示詞：生成效果圖：本課件是可編輯的正常PPT課件操作5.2詩歌風(fēng)格請生成一首贊美XXXX大學(xué)校園風(fēng)景的七言律詩。提示詞：生成效果圖：本課件是可編輯的正常PPT課件操作5.3對話風(fēng)格請使用教師和學(xué)生對話的方式，解釋一下BMI指數(shù)。提示詞：生成效果圖：本課件是可編輯的正常PPT課件操作5.4情感傾向與文化背景適配請以李清照的風(fēng)格，寫一首詞，描述XXXX大學(xué)的景色，詞牌為浣溪沙。提示詞：生成效果圖：本課件是可編輯的正常PPT課件操作5.5營銷文案請寫一個營銷文案，推銷一下無創(chuàng)血糖儀，200字。提示詞：生成效果圖：本課件是可編輯的正常PPT課件操作5.6小說請寫一個李時珍穿越到XXXX大學(xué)，并在主樓前留下雕像的故事，1000字。提示詞：生成效果圖：本課件是可編輯的正常PPT課件2.國內(nèi)外主流模型國外國內(nèi)GPT-4oDeepSeek-V3文心一言4.5本課件是可編輯的正常PPT課件（1）GPT-4o是OpenAI開發(fā)的多模態(tài)語言模型發(fā)布時間：2025年5月13日“o”代表“omni”，意為全能的官網(wǎng)：OpenAI暫未對中國大陸開放GPT-4o的官方服務(wù)頁面截圖：模型介紹：本課件是可編輯的正常PPT課件（2）DeepSeek-V3DeepSeek-V3是由深度求索公司研發(fā)的一款基于混合專家架構(gòu)的大型語言模型。發(fā)布時間：2024年12月26日總參數(shù)規(guī)模達(dá)6710億，每次推理僅激活370億參數(shù)官網(wǎng)：頁面截圖：模型介紹：本課件是可編輯的正常PPT課件（3）文心一言文心一言是百度推出的人工智能大語言模型，具備強(qiáng)大的自然語言處理能力。目前版本有：文心大模型4.5和X1都具備推理能力，同時也都具有較強(qiáng)的語言處理能力，相對來說，X1更偏向推理大模型，4.5則更偏向語言大模型（同時兼具強(qiáng)大的多模態(tài)能力）。官網(wǎng)：頁面截圖：模型介紹：本課件是可編輯的正常PPT課件（4）通義千問通義千問是阿里云自主研發(fā)的超大規(guī)模語言模型。目前最新版本是Qwen3官網(wǎng)：頁面截圖：模型介紹：本課件是可編輯的正常PPT課件操作5.7對AI醫(yī)生的看法操作要求：分別登錄DeepSeek（）文心一言（）通義千問（）使用提示詞：請闡述一下對AI醫(yī)生的看法。將生成的結(jié)果，進(jìn)行復(fù)制，并保存到3個Word文檔中。登錄“豆包”，將生成的結(jié)果文檔上傳，使用提示詞：比較這3個文檔對于AI醫(yī)生觀點的相同點與不同點，并給出優(yōu)劣排序?qū)⑸傻慕Y(jié)論再次復(fù)制，并保存到Word文檔中。本課件是可編輯的正常PPT課件（1）邏輯嚴(yán)謹(jǐn)性通過思維鏈顯式輸出中間推理步驟，確保答案可驗證。（2）多步驟分析支持復(fù)雜問題拆解（如數(shù)學(xué)證明、代碼調(diào)試），調(diào)用外部工具（如Python解釋器）驗證結(jié)果。（3）應(yīng)用場景：適用于代碼生成、金融風(fēng)險評估、科學(xué)計算（如分子動力學(xué)模擬）等高精度推理任務(wù)。1.技術(shù)特點與核心能力：5.1.2推理大模型本課件是可編輯的正常PPT課件2.國內(nèi)外主流模型國外國內(nèi)OpenAI-o1DeepSeek-R1通義千問Qwen3本課件是可編輯的正常PPT課件（1）OpenAI-o1OpenAI-o1是OpenAI于2024年9月推出的新一代推理型大型語言模型。o1模型引入了類似人類“思維鏈”的推理方式，能夠在回答問題前進(jìn)行更長時間的思考，逐步分解問題并優(yōu)化解決方案頁面截圖：模型介紹：本課件是可編輯的正常PPT課件（2）DeepSeek-R1DeepSeek-R1是深度求索公司開發(fā)的推理大模型，基于純強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練框架與符號邏輯融合架構(gòu)，內(nèi)置Z3定理證明器，可解決幾何證明與數(shù)學(xué)競賽級題目。頁面截圖：模型介紹：本課件是可編輯的正常PPT課件（3）通義千問Qwen3通義千問Qwen3是阿里巴巴達(dá)摩院發(fā)布的最新一代大語言模型，采用混合專家（MoE）架構(gòu)。頁面截圖：模型介紹：本課件是可編輯的正常PPT課件操作5.8使用DeepSeek進(jìn)行思維鏈推理驗證問題：有三個盒子，分別是紅盒、藍(lán)盒、綠盒，其中一個盒子里放有寶石。紅盒上寫著‘寶石不在我這里’，藍(lán)盒上寫著‘寶石在紅盒里’，綠盒上寫著‘寶石不在我這里’，已知只有一句話是真的，問寶石在哪個盒子里？

請對上述問題進(jìn)行思維鏈推理驗證。本課件是可編輯的正常PPT課件操作5.9使用通義千問Qwen3求解復(fù)雜數(shù)學(xué)應(yīng)用題問題：某工廠生產(chǎn)零件，第一天生產(chǎn)的數(shù)量是總數(shù)的1/3多10個，第二天生產(chǎn)的數(shù)量是剩余的1/2少5個，第三天生產(chǎn)了最后剩下的50個。問零件總數(shù)是多少？

請使用多步驟分析與外部工具調(diào)用解決該問題。本課件是可編輯的正常PPT課件操作5.10使用豆包AI進(jìn)行金融風(fēng)險評估個人征信報告：請對文檔中的個人征信報告進(jìn)行進(jìn)行金融風(fēng)險評估。本課件是可編輯的正常PPT課件指令型模型提問技巧推理型模型提問技巧在使用指令型模型時，需要掌握一定的提問技巧，以便更準(zhǔn)確地獲取模型的回答，提高文本生成的質(zhì)量。推理型模型的提問技巧與指令型模型有所不同，需要根據(jù)模型的特點和任務(wù)需求進(jìn)行調(diào)整。5.2提示詞的使用本課件是可編輯的正常PPT課件1.三元組指令法是一種旨在提升指令清晰度與準(zhǔn)確性的方法，其核心在于將指令拆解為主體、動作、對象這三個關(guān)鍵元素。1）主體（Subject）：用于明確指令的執(zhí)行者或目標(biāo)對象；2）動作（Action）：主要描述需要執(zhí)行的具體操作或任務(wù)；3）對象（Object）：指定動作所涉及的直接對象或相關(guān)內(nèi)容。5.2.1指令型模型提問技巧本課件是可編輯的正常PPT課件操作5.11使用三元組指令法對AI提問問題：作為三甲醫(yī)院呼吸科醫(yī)生，根據(jù)患者主訴“咳嗽伴發(fā)熱5天”，生成包含現(xiàn)病史、體格檢查、初步診斷的急診病歷模板，并使用SOAP格式。SOAP格式是一種在醫(yī)療領(lǐng)域廣泛應(yīng)用的病歷書寫和病情記錄框架，它通過系統(tǒng)性的結(jié)構(gòu)來組織患者信息，確保醫(yī)療記錄的完整性、邏輯性和規(guī)范性，便于醫(yī)護(hù)人員之間的溝通、醫(yī)療質(zhì)量的把控以及后續(xù)的診療參考。本課件是可編輯的正常PPT課件三元組指令法的擴(kuò)展其核心要素拓展為：：[醫(yī)學(xué)場景]+[專業(yè)身份]+[具體任務(wù)]+[合規(guī)要求]+[輸出標(biāo)準(zhǔn)]本課件是可編輯的正常PPT課件操作5.12使用三元組的擴(kuò)展法對AI提問問題：：在急診胸痛中心場景下，作為心內(nèi)科規(guī)培醫(yī)生，針對45歲男性患者（持續(xù)胸痛2小時，心電圖V1-V4導(dǎo)聯(lián)ST段抬高），生成符合ACLS指南的初步處理方案，要求包含鑒別診斷、緊急處置流程、轉(zhuǎn)運監(jiān)護(hù)要點，并標(biāo)注關(guān)鍵時間節(jié)點。本課件是可編輯的正常PPT課件2.關(guān)鍵詞約束法關(guān)鍵詞約束法：是通過在提示詞中精準(zhǔn)設(shè)定關(guān)鍵詞或關(guān)鍵信息，以此引導(dǎo)和規(guī)范內(nèi)容生成的方法。該方法有助于指令型模型更準(zhǔn)確地把握任務(wù)要求，從而輸出更貼合預(yù)期的文本。其核心邏輯在于，借助明確的關(guān)鍵詞劃定內(nèi)容生成的邊界與方向，有效規(guī)避歧義并減少無關(guān)信息產(chǎn)生。本課件是可編輯的正常PPT課件操作5.13關(guān)鍵詞約束法對AI提問問題：生成2型糖尿病患者的飲食建議，要求嚴(yán)格限制GL>20的食物，剔除紅棗、蜂蜜等高GI選項，并標(biāo)注每餐碳水化合物交換份數(shù)。本課件是可編輯的正常PPT課件3.任務(wù)分解的醫(yī)學(xué)范式對于復(fù)雜醫(yī)學(xué)任務(wù)，將其拆解為多個步驟，依次生成對應(yīng)內(nèi)容，以此提升文本的條理性分步執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)依據(jù)臨床診療路徑，將任務(wù)劃分為不同階段，針對性地生成各階段內(nèi)容。按臨床路徑拆分在生成各步驟文本時，通過在提示詞中添加銜接指令，要求模型自動生成過渡語句，增強(qiáng)文本連貫性。如使用“基于上述評估結(jié)果，下一步需...”等表述，實現(xiàn)不同步驟內(nèi)容間的自然銜接。新增銜接指令在與模型交互時，提供必要的背景信息能夠助力生成更貼合實際需求的針對性文本。提供背景信息本課件是可編輯的正常PPT課件操作5.14分步執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)問題：以生成髖關(guān)節(jié)置換術(shù)報告為例，可將任務(wù)分解為以下三個子任務(wù)，并分別構(gòu)建提示詞：（1）描述本次髖關(guān)節(jié)置換術(shù)的術(shù)前檢查結(jié)果及準(zhǔn)備工作；（2）詳述髖關(guān)節(jié)置換術(shù)的具體操作步驟；（3）記錄髖關(guān)節(jié)置換術(shù)后患者的生命體征及康復(fù)建議。本課件是可編輯的正常PPT課件操作5.15按臨床路徑拆分問題：在生成急性心梗處理方案時，可按照臨床診療流程拆分為以下三項子任務(wù)：（1）急診評估，包括TIMI評分計算；（2）再灌注策略選擇，對比PCI與溶栓方案；（3）二級預(yù)防方案，制定雙聯(lián)抗血小板與他汀用藥計劃。本課件是可編輯的正常PPT課件操作5.16新增銜接指令問題：接診疑似腦卒中患者后，首先需快速進(jìn)行生命體征監(jiān)測（包括血壓、心率、血氧飽和度等），同時通過FAST評分（Face面部下垂、Arm肢體無力、Speech言語障礙、Time及時就醫(yī)）判斷卒中可能性。隨后立即完善頭顱CT檢查，區(qū)分缺血性或出血性腦卒中，并結(jié)合患者既往病史（如高血壓、糖尿病、房顫等）及發(fā)病時間，初步明確病因和病情嚴(yán)重程度。基于上述初步評估結(jié)果，下一步需根據(jù)卒中類型啟動針對性急救處理，以避免病情進(jìn)一步惡化。本課件是可編輯的正常PPT課件操作5.17提供背景信息問題：以生成藥物治療方案為例，除了明確病癥，還需補(bǔ)充患者年齡、性別、過敏史、基礎(chǔ)疾病等關(guān)鍵信息，從而讓模型輸出更精準(zhǔn)的內(nèi)容。提示詞：為一名60歲男性冠心病患者生成藥物治療方案，該患者對磺胺類藥物過敏，且患有高血脂。本課件是可編輯的正常PPT課件操作5.17提供背景信息問題：以生成藥物治療方案為例，除了明確病癥，還需補(bǔ)充患者年齡、性別、過敏史、基礎(chǔ)疾病等關(guān)鍵信息，從而讓模型輸出更精準(zhǔn)的內(nèi)容。提示詞：為一名60歲男性冠心病患者生成藥物治療方案，該患者對磺胺類藥物過敏，且患有高血脂。本課件是可編輯的正常PPT課件1.開放式問題設(shè)計原則1）多維度引導(dǎo)使用“如何/為什么/哪些因素”等提問方式，引導(dǎo)模型進(jìn)行多層級思考。例如，將原問題：“如何提高基層心血管診斷率？”優(yōu)化為：“從設(shè)備配置、人員培訓(xùn)和患者教育三個維度，分析提升社區(qū)醫(yī)院心血管疾病早期識別能力的關(guān)鍵干預(yù)點。”2）情景嵌入技術(shù)通過設(shè)置具體場景參數(shù)，讓問題更貼近實際需求。例如，為幫助模型結(jié)合特定情境進(jìn)行推理，可以使用以下提示詞：“在醫(yī)療資源有限的中西部農(nóng)村地區(qū)，如何設(shè)計低成本的心血管篩查方案？”5.2.2推理型模型提問技巧本課件是可編輯的正常PPT課件5.2.2推理型模型提問技巧2.提供相關(guān)案例與數(shù)據(jù)通過設(shè)置具體場景參數(shù)，讓問題更貼近實際需求。例如，為幫助模型結(jié)合特定情境進(jìn)行推理，可以使用以下提示詞：“在醫(yī)療資源有限的中西部農(nóng)村地區(qū)，如何設(shè)計低成本的心血管篩查方案？”3.引導(dǎo)模型對比分析要求模型對不同醫(yī)學(xué)觀點、治療方法或技術(shù)進(jìn)行對比分析，有助于培養(yǎng)其批判性思維。例如，為了讓模型全面剖析兩種治療方式，可以使用以下提示詞：“對比傳統(tǒng)化療與靶向治療在肺癌治療中的應(yīng)用，分析療效、副作用、治療周期和成本效益。”本課件是可編輯的正常PPT課件AI文檔生成技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景，能夠顯著提高文檔創(chuàng)作的效率和質(zhì)量，為醫(yī)學(xué)工作者提供強(qiáng)大的輔助工具。本節(jié)將詳細(xì)介紹AI文檔生成的基本功能及其在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的多種應(yīng)用實例。門診排班表生成通過AI文檔生成工具可以自動生成門診排班表，優(yōu)化排班流程，提高醫(yī)療資源的利用效率。文獻(xiàn)閱讀AI文檔生成工具能夠輔助文獻(xiàn)閱讀，快速提取文獻(xiàn)中的關(guān)鍵信息，為研究人員提供參考。5.3AI文檔生成本課件是可編輯的正常PPT課件文本生成與編輯：根據(jù)用戶提供的關(guān)鍵詞或描述，快速生成文本內(nèi)容，并支持續(xù)寫、潤色、語法校對等功能。格式規(guī)范與排版：自動應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)化的文檔格式，包括字體、段落、標(biāo)題等，確保文檔的專業(yè)性和一致性。多模態(tài)輸入支持：結(jié)合文本、語音等多種輸入方式，支持語音轉(zhuǎn)寫和智能識別。智能糾錯與優(yōu)化：自動檢測并糾正文本中的錯誤，優(yōu)化語言表達(dá)。模板驅(qū)動生成：對于結(jié)構(gòu)化較強(qiáng)的文檔，如病歷、報告等，提供預(yù)定義的模板，填充數(shù)據(jù)后即可生成完整文檔。5.3.1基本功能介紹本課件是可編輯的正常PPT課件要求：根據(jù)《中國糖尿病防治指南（2024版）》內(nèi)容，生成一篇科普文章：步驟：我們首先將《中國糖尿病防治指南（2024版）》的word文檔，上傳給AI模型，然后輸入“提示詞”為：“請根據(jù)上傳文檔，提取核心診療建議，生成1000字的科普文章，目標(biāo)受眾為糖尿病患者，科普深度為初級，將專業(yè)術(shù)語轉(zhuǎn)化為比喻表達(dá)?！?.3.2應(yīng)用實例：健康宣教科普文章生成本課件是可編輯的正常PPT課件5.3.3應(yīng)用實例：標(biāo)準(zhǔn)化病歷生成素材：有一篇醫(yī)生與患者的對話的Word文檔步驟：將該word文檔上傳給AI模型，輸入“提示詞”為：“請生成一個標(biāo)準(zhǔn)化病歷，將自然語言描述映射到SNOMEDCT標(biāo)準(zhǔn)術(shù)語庫。”本課件是可編輯的正常PPT課件5.3.4應(yīng)用實例：智能糾錯與格式規(guī)范素材：有一篇存在格式和文字錯誤的Word文檔步驟：將該word文檔上傳給AI模型，輸入“提示詞”為：“生成一個標(biāo)準(zhǔn)化病歷，進(jìn)行智能糾錯與格式規(guī)范，并列出修正要點。”本課件是可編輯的正常PPT課件5.3.5應(yīng)用實例：門診排班表生成素材：有一篇門診排班表具體要求的Word文檔步驟：將該word文檔上傳給AI模型，輸入“提示詞”為：“請按文檔要求，生成一個值班表，日期從2025-4-7至2025-4-13，以整體一張表格形式輸出（上午和下午分成單獨2列）”本課件是可編輯的正常PPT課件5.3.6應(yīng)用實例：文獻(xiàn)閱讀素材：有4篇有關(guān)“2型糖尿病的中醫(yī)治療文獻(xiàn)”的PDF文檔。步驟：將4篇文檔上傳給AI模型，輸入“提示詞”為：“請整合上傳文獻(xiàn)的關(guān)鍵信息，生成綜合性2000字的報告”本課件是可編輯的正常PPT課件AI數(shù)據(jù)分析工具能夠?qū)︶t(yī)學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行快速分析和處理，提取有價值的信息，為醫(yī)療決策提供支持。01在實際應(yīng)用中，AI數(shù)據(jù)分析工具可用于疾病預(yù)測、治療效果評估等，提高醫(yī)療服務(wù)的質(zhì)量和效率。

02應(yīng)用實例數(shù)據(jù)分析工具5.4AI醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析本課件是可編輯的正常PPT課件5.4.1AI數(shù)據(jù)分析工具1.深度學(xué)習(xí)框架工具名稱核心特點/應(yīng)用描述TensorFlow廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像分析和疾病預(yù)測，支持多種深度學(xué)習(xí)模型的構(gòu)建與訓(xùn)練。PyTorch以其靈活性和易用性受到醫(yī)學(xué)研究者的青睞，適用于醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的復(fù)雜模型開發(fā)。Keras基于TensorFlow的高級API，簡化了深度學(xué)習(xí)模型的開發(fā)流程，適合快速原型開發(fā)。本課件是可編輯的正常PPT課件5.4.1AI數(shù)據(jù)分析工具2.機(jī)器學(xué)習(xí)工具工具名稱核心特點/應(yīng)用描述Scikit-learn提供了一整套機(jī)器學(xué)習(xí)算法，適用于醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的分類、回歸和聚類分析。Weka一個開源的機(jī)器學(xué)習(xí)工具，提供了多種數(shù)據(jù)預(yù)處理、分類和聚類算法，適合醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的初步分析。本課件是可編輯的正常PPT課件5.4.1AI數(shù)據(jù)分析工具3.數(shù)據(jù)分析平臺工具名稱核心特點/應(yīng)用描述JupyterNotebook支持交互式編程和數(shù)據(jù)分析，方便醫(yī)學(xué)研究者進(jìn)行數(shù)據(jù)探索和