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1、07解码DeepSeek,?构建医药业新质产腾讯健康李慧录 从DeepSeek看智能发展趋势 模型及DeepSeek潜在应场景探索从DeepSeek看智能发展趋势AI离我们越来越近，越来越密集的“加速”信号4“AI”概念世1950s2012CNN,?脸识别Alpha,战李世20172022Chatgpt,?C端破圈DS,?“Aha”时刻2024数据来源：1.?甲光年智库梳理，2023年；DeepSeek-R1 1987-2020年之前的主导是“数据、算、专决策范式”。2020年后，GPT-3代表技术路线“数据、算、通范式”，验证语模型的可性。GPT3/4在深度推理和问题解决有所缺，OpenAI

2、-o1通过思维链（Chain?of?Thought）增强推理能，将复杂问题分解成更、更易处理的步骤；DeepSeek R1在展现卓越推理能同时，训练和推理成本极低BERTBERT在文本分类、命名实体识别等语言理解任务表现出色。也是医疗AI小模型年代主要技术路线“大数据、小算力、专用决策”GPT 为内容创造和自动推理开辟可能性“大数据、大算力、通用模式”基于DS-v3构建推理模型，通过强化学习提升推理能力，且训练成本极低AI技术演变路线5理解Chatgpt,?个AI领域的“程奇迹”Chatbot：本交互式应Gpt3：预训练模型Prompt engineering提词程RLHF强化学习Nvidia

3、 A100（A800）性能卡SFT监督微调RDMA解决数据处理的延迟顶尖的AI才数TB质量数据数万对质量prompt增长：破圈，两个到亿户的速度“创新落后”的机会成本被不断放体验：哎哟 不错噢低成本，超出户预期的“智能”产品：典型的2B能集合?快速推出全家桶和云服务矩阵市场：典型的B端商业模式?快速市场预热和商业化6再看DeepSeek,个“程奇迹”7DeepSeek?是“深度求索”开发的系列智能模型。DeepSeek?通过持续的技术创新和市场拓展，在然语处理和型语模型取得了显著进展，在国际市场上获得了泛认可。其中：DeepSeek-V3 是在14.8万亿质量 token 上完成预训练的个强的

4、混合专家(MoE)语模型，拥有6710亿参数（激活参数370亿）。作为通语模型，其在在知识类任务（知识问答、内容成等）领域表现出DeepSeek-R1 是基于 DeepSeek-V3-Base 训练成的强化推理能模型，在数学、代码成和逻辑推断等复杂推理任务上表现优异更低的研发成本*更效资源利$5.5M?vs.?OpenAIs?$100M+使2,000?GPUs,?竞品使?10,000+?GPUs开源模型肩头部闭源60%+?指标优于Llama3.1 Claude-3.5?GPT-4o?打破模型技术壁垒重挫美国科技公司股价，英伟达市值下跌5,900亿AI的斯普特尼克时刻被美国及其盟友列各种限制数据

5、来源：*仅涵盖预训练成本，不包含研发、推理、后训练、员等其他成本；2.?Sputnik?时刻，指1957年104苏联抢先美国成功发射斯普特尼克1号造卫星，是冷战中的其中个重事件及转捩点DeepSeek的创新突破每次推理仅激活相关专家，“术业有专攻”“专事专办、要事要办 事不办 尽量不跨组解决”节省42.5%训练成本MoE?Sparse?(稀疏专家混合模型）注意机制作图书检索系统MLA?建个智能分类系统，不记具体信息，是个“简单”标签模型的占率降低传统的MHA?5-13%MLA?（多头潜在注意机制）像学霸样把注意消耗降到最低“跳记重 记住题点”“NSA?(原稀疏注意)?传统模型需要32位或者16

6、位数记录数字“机号码，记最后4位”提升训练速度同时保持精度，降低硬件门槛FPB?混合精度训练从海量数据中提炼价值信息，提升模型学习效率蒸馏垂类模型能，不输于全尺模型数据蒸馏技术道简，强化学习跳出题海和测让模型学会思考GRPO(群体相对策略优化)效果体验惊艳，成本极致压缩8为什么都爱DeepSeek?成本优势550万美元预训练成本达到GPT-4级别性能，打破“算军备竞赛”魔咒技术成本的下降，为业上下游带来更多创新的可能技术震撼算法、训练范式、推理、算利全创新DeepSeek?V3?通过快速迭代新技术，幅降低了训练和推理的成本。且它是个拥有推理能的模型，全球可开源引爆开源的论和库，以及提供简易的蒸

7、馏式，让世界上不管的实验室，快速掌握OpenAI原来封闭的顶尖模型推理能MIT许可证，商权限吸引开发者垂直适配从编程辅助（DeepSeek-Coder）到医疗诊断（R1临床接），展现业落地能9DeepSeek天然适合医疗业模型发展的“基”01DeepSeek极致成本降低，显著降低本地化部署的成本，极激活本地数据计算资源02DeepSeek是最开源的模型，便于医疗业开发者使和优化，垂类模型不输于模型算法框架03医疗业拥有量数据资源，是模型训练和应的重要撑数据资源04医疗信息化家数千家，为模型应提供良好的态基础态资源05医疗业均学历，具备开展模型研究和应的才优势才资源06医院、企业、监管、患者痛点

8、多，场景丰富，市场潜巨市场前景DeepSeek创新技术引发新变化医疗业独特优势10DeepSeek虽好，但也不是“六边形战”在落地过程中，仍需结合定的应框架（RAG、作流、Agent等）和程优化来保障模型应企业级端到端效果DS幻觉率更，另外实际测试应中有指令遵循较弱、拒答率等问题医疗领域幻觉例甚达20-30%2幻觉=“创造税“底层模型各有所长幻觉情况111数据来源：1.?Vectara?HHEM智能幻觉测试；2.?腾讯健康内部测试数据，通过质量医学病历数据模型及DeepSeek潜在应场景探索DeepSeek?会给医药企业带来哪些变化？DeepSeek有哪些应场景？能产哪些价值？13提升新药研发

9、和临床管理效率数字化内部流程提效数据驱动的多渠道营销更个性化、互动业学术化推重塑患者流程患者招募试验设计优化执效率提升交叉证据络构建内部档提效数字化知识库管理合规风险智能提醒内容产辅助管理营销素材营销内容策划客户精细化标签个性化与医互动多源信息来源互动性、个性化患者流程多重购买渠道患者服务多渠道营销产与供应链新药研发与临床试验学术化推65岁以上占从2014年的10.1%升2023年的14.9%，医疗需求激增1龄化收失衡加剧，控费边际效应减弱2职医保：结余稳健但增速下滑居民医保：收失衡加剧医保捉襟见肘收受限与成本攀药品收占从改前的40%25%，财政补助仅覆盖损失的60%3现流危机2023年医疗机

10、构应收账款回款天数平均为152天，2022年增长2天4医院艰难国家层已开展10批集采，平均降幅50%-60%，极端降幅超90%5药品集采5研发成本激增成功率低美国创新药临床成功率仅5.1%研发回报率低研发回报下滑6医疗业临前所未有的挑战新产要素在数据，“问数据，要数字”数据来源：1.甲光年智库梳理，2023年；2医疗保障事业发展统计快报，国家医保局;3.解读财务分析报告：透视公医院财务状况，医院管理论坛报，2024年12;4.2023年药品流通业运统计分析报告,国家商务部;5.求解集采制度改标：“降价”是集采的惟考量,澎湃新闻；6.创新药研发周期理论，创新药研发回报率研究，申银宏源；美国数据1

11、4*65+岁%14.1%7.9%出增速2023收增速5.5%4.4%202414.9%10.1%20142023亿美元11.9%201021.7%2018单个创新药上市成本IRR3.2%10.1%20102018业视：DeepSeek对于医疗体系有那些影响？患者为“消费者化”：医疗信息透明化，患者有更多主动权“数字健康”和态“破壁跨圈”，产更多数据个性化诊疗和健康管理患者电病历和数据管理新模型语义理解加速医学数据治理和流通医院数据开放和流通数据价值在模型背景下进步被凸显精细化运营管理（DRG/DIP）Ds推理思考能以及医保控费压医院学习/培训模式发改变医临床决策影响模式发改变科研与学术式和效率

12、医数据驱动的精细化监管：如药占/集采vs?药品经济学数据安全和合规重构多元付体系（商业参与度更强）监管15DeepSeek对于医疗体系有那些影响？-患者患者为“消费者化”：医疗信息透明化，患者有更多主动权模型成为患者信息来源“数字健康”和态“破壁跨圈”，如可穿戴设备与AI分析相结合模型汇聚和分析数据个性化诊疗和健康管理获取服务的路径发改变患者超级产品增长1亿户所时间模型成为新的信息来源16户触达潜在户“模型会替代搜索引擎，成为新代精准流量?”户认知户为户依从性标群画像/潜在群标签（如年龄、性别、主诉、现病史等）腾讯医典腾讯视频体系性患者宣教个性化患者建议健康智能体健康智能体精准服务推荐线下就诊

13、“泛教育”“量定制”“信息服务”链路闭环腾讯健康健康智能体健康药箱视频号程序公众号健康智能体“个健康助理”患者服务：模型重塑患者旅程17患者服务：从“千篇律”到“精准匹配”信息和服务词条亮引献以腾讯健康为例识别户现病史、药和健康情况标签，关联就诊&药事服务分析户现病史，健康状况，推荐关联科室医结合户咨询药信息，提供药事以及药品购买的服务个性化推荐医疗信息智能分析户病情、并精准推荐宣教18户数据+AI模型内容查看饮建议健康/药提醒运动break健康咨询睡眠信息精准传递为户为收到户阅读提醒运动数据收集&反馈健康反馈 根据户数据/输，动成健康建议、今运动/饮规划 健康状况周期性AI反馈 腾讯健康可健

14、拉起医在线咨询、药品复购健康新提醒户情绪曲线哇塞，饮建议都有了今天再也没有选择困难了今天是活满满的天今天也不要忘记好好照顾哦！哇塞，提醒我要记得吃药！原来喝得喝够了才能减肥啊新知识get!好累啊脑快转不动了舞动极光太好玩了10分钟，我感觉活过来了是不是真多要过午不？可是我的真的好饿啊幸好我问了AI健康助理拍照药盒可以直接键下单，太便了！昨天健康回顾+健康历举例健康提醒 根据户数据，动推送饮建议或者运动 根据户健康规划，动推送活动/饮提醒 药提醒 动更新健康信息 动统计运动数据 跟进运动贴（拉伸、补）个健康助理：个性化回复户有关健康咨询 结合户拍摄的药盒、检查报告，动解读、动提醒 结合户数据，动

15、成相关建议健康服务作有点累呢！想放松下要不在忍会，我定会瘦有点困了，表提醒我该睡觉了噪帮助我眠医典科普检验报告/健康数据健康提醒睡眠数据收集&反馈 动统计睡眠数据 睡眠情况分析/健康结患者新旅程：终端+数据+AI+服务，AI串联全流程，激发新需求19“精益求精”户画像“细致微”为管理“极致简化”服务路径DeepSeek对于医疗体系有那些影响？-医学习/培训模式发改变交互性、个性化学习模式医临床决策影响模式发改变从经验驱动基于医学搜索、循证医学证据的驱动科研与学术式和效率通过模型进科研课题筛选、献收集、数据结构化提取和分析、摘要及初稿撰写等医基于DeepSeek推理模型，整合患者的信息，辅助医深

16、度问诊、鉴别诊断、病情分析和建议，提出治疗、预防等建议基于Deepseek模型，再现医临床思维链路的推理模型动成病情分析、IDC动编码分析准确率达90%，为医提供权威决策持指出权威出处（如指南、专家共识等）基于DeepSeek病历讨论助科研助20医画像AI问答助话术智能推荐拜访记录成学术推：千千，让销售拜访更专业、更效21代表培训：AI?辅导，实战中提升专业能22法辅导!培训!考试!辅导培训考试真实世界对未反映真实平：培训与拜访脱节，实战能难考察考试流于形式：通过正常段完成公司任务代表抵触情绪：影响作积极性难以规模化：培训师与精有限反馈更真实：通过真实拜访和讲过程发现问题激发代表学习的驱：发现

17、问题，发改进提升代表作效率：代表把作和学习结合在起可规模化：借助AI规模化打分，不再有培训瓶颈限制线上线下拜访AI打分与建议代表学习改进，在下次拜访中做的更好语动转录拜访字新式?AI辅助实践，实践中提升能持参照范创作，或基于以疾病为中的，故事-关键信息-市场细分等框架创作多种创作模式AI辅助成多种风格内容标题AI辅助成内容的基础纲，可进调整或细化AI成标题、内容AI辅助成内容的基础纲，可进调整或细化AI成内容纲基于已确定的创作模式、标题、纲，补全正可限制内容素材均来企业知识库，保证专业度与合规性整合联合搜索+企业知识库多渠道营销：借助模型，提合规内容产与互动效率23DeepSeek对于医疗体系

18、有那些影响？-医院电病历和数据管理构建专病知识库，为药物研发和精准医学提供持模型语义理解加速医学数据治理和流通医院数据开放和流通数据要素商业化变数据价值在模型背景下进步被凸显精细化运营管理（DRG/DIP）DS推理思考能以及医保控费压（需求，难度）药品定价策略医院PR先，但过去“纸数据、标数据”等困境能得到极缓解，医院数据的应价值可以得到释放医学数据结构化提取、标准化24新药研发：借助模型，提升药品研发的效率和速度 检索药监、献、临床指南、申报家数量等选择潜在靶点（需RAG未公开数据）知识图谱可关联临床试验数据与RWE试验，去观察有潜的适应症研发向探索 患者分层：基于模型的语义理解能，从历史数

19、据中识别符合组标准的“数字孪”患者群体，提招募效率 剂量探索：通过强化学习算法模拟不同剂量案的效果，缩短1期的试验周期试验设计优化 去中化试验持：居家数据采集与依从性管理 院外数据的动采集和综合分析试验执多元 医院侧：电病历动化 CRO/企业：辅助档处理、数据分析等重复作 企业：申报材料的准备执效率提升25“若临床时间缩短1年，研发回报率IRR提升9.5%；若研发成本降低20%，IRR升10.1%”1数据来源：创新药研发周期理论，创新药研发回报率研究，申银宏源；美国数据企业AI知识库：打造企业版ima，提升内部流程效率持多格式知识沉淀，打破知识分散困境“理解准”、“检索准”、“回答准”灵活权限

20、设置，保证企业资产安全知识萃取+模型推理，超越基础RAG，充分应企业知识结构，动学习理解企业信息，强化掌握知识要点关联准确率更，模型幻觉更低，更适合作场景严肃问答知识获取可融作流程（如财务报销），让知识可即时取26智能办公：AI辅助的智能本助27档智能助：档智能助：档的doc、表格、思维导图等各作件中，通过AI提户作效率档创作档创作本编辑本编辑表格公式成表格公式成持然语成250+内置函数遵循户指令，进各种场景的本创作对已有内容进续写、润、校阅、翻译和总结全方面支持在线会议智能办公：智能会议助28会控会控理解户指令，与会议APIAPI交互会议总结会议总结帮助户效获取会议内容会议问答会议问答快速精

21、准获取答案关联问题推荐关联问题推荐更好了解会议关联信息还有更多的领域有待深和发掘30库存优化需求预测AI质检设备预警供应商评估采购优化信息化程度，标化数据多“户容忍度”更，性能敏感的场景，越容易落地任务数量少，单任务复杂度也低,?重复性作复杂度更低的任务，更快速形成“平替”产哪些场景和任务能够更效的落地结合？创意类、发散性思考类、快速检索等有数据是第要素提升新药研发和临床管理效率数字化内部流程提效数据驱动的多渠道营销更个性化、互动业学术化推重塑患者流程患者招募试验设计优化执效率提升交叉证据络构建内部档提效数字化知识库管理合规风险智能提醒内容产辅助管理营销素材营销内容策划客户精细化标签个性化与医

22、互动多源信息来源互动性、个性化患者流程多重购买渠道腾讯数据腾讯健康药箱患者服务多渠道营销产与供应链新药研发与临床试验学术化推云深智药DeepSeek?会给医药企业带来哪些变化？“技术为，业务为舵”懂业务者锚定价值，好奇驱动突破31模型虽好，使需谨慎数据授权和管理 避免透露个信息：如机号码、地址、财务状况（理财建议）等 检查隐私条款是否允许数据次利数据隐私和安全 访问权限分级 数据隔离机制安全与权限控制 内容准确性验证：专业内容需交叉验证、追溯来源 版权意识：避免直接商模型成的代码、案或设计使场景与内容风险 明确应场景：不是所有场景需要AI 混合部署策略:?“该省省，该花花”模型选择和微调：“满”虽好，但所需推理资源逆天 并发处理ROI优化个应企业应 避免透露公司敏感信息：如内部件、政策草案、经济数据等法律风险虚假信息32智能将如何改变医患互动？科技助医互联为健共建医疗健康新态感谢