一、项目核心目标：

基于先进的DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B大模型技术，构建并部署服务于本院的高性能智能医疗知识引擎与应用体系，旨在通过人工智能深度赋能医疗核心业务，实现“降本、增效、提质、优体验”的全面升级。

二、核心建设内容与路径：

1、坚实技术底座：

本地化部署：采用高性能硬件（配备多块NVIDIA A100 80GB GPU、32+核心CPU、128GB+内存、64TB+ SSD存储）构建本地算力集群。

模型基础：部署DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B大模型作为核心智能引擎。

系统环境：基于Linux 64位操作系统，采用三台服务器架构，分别承载应用软件、本地大模型及Nginx反向代理，确保内网安全高效运行。

2、智能场景赋能：

构建智能医疗知识库：整合多源异构临床数据，通过结构化适配、知识抽取、本体对齐、语义网络构建与多模态向量化存储，打造动态扩展、合规可验证的领域知识图谱，为临床决策提供强大语义支撑。

3、开发关键智能应用：

智能辅助生成病历：自动化分析历史病历、生成处方与清晰病历摘要。

电子病历智能化升级：实现智能纠错、健康档案整合、精准诊断建议、用药冲突监控与规范遵循。

电子病历智能分析：高效信息提取、风险预测，助力减少误诊与纠纷成本。

知识图谱应用：调阅历史档案，避免重复诊疗，支持个性化连续治疗计划。

患者服务AI助手：提供智能分诊、症状分析、风险评估、医疗知识科普与就医指南（通过小程序/公众号集成）。

4、全流程覆盖与价值实现：

覆盖范围：全面赋能院前（如分诊、科普）、院中（如辅助诊断、病历生成、用药监控）、院后（如健康管理、随访）等各个环节。

核心价值：显著降低运营成本，提升诊疗效率与精准度，优化患者就诊体验，有效降低医疗风险与纠纷发生率。

本方案详细规划了从基础设施部署、核心模型集成、知识库构建到关键智能应用开发、测试上线及后期维护的全生命周期实施路径，致力于打造一个安全、高效、智能的医院AI赋能平台。

附：项目开发进度表