医疗行業怎麼用 DeepSeek
這個領域有 189 個微調模型、16 個開源項目、242 個插件。 下面是能直接上手的清單，以及研究進展、中文實踐、和落地前必須知道的事。
微調模型
189
開源項目
16
插件
242
論文
6
能直接用的模型
| 模型 | 下載 | ★ | 授權 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek-V4.1-Flash-1017-FP8-GGUF | 4.5K | 1 | 未声明 |
| DeepSeek医疗微调模型 | 2.2K | 47 | 未声明 |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-gptq-4bit | 917 | 16 | 未声明 |
| DeepSeek-R1-Medical-COT-LORA-i1-GGUF | 598 | — | apache-2.0 |
| DeepSeek-R1-Medicalai-923-i1-GGUF | 211 | — | mit |
| DeepSeek-R1-Medical-COT-zh-guff | 198 | 1 | 未声明 |
| xdata-finetune-deepseek-reason-test-medical | 189 | 1 | 未声明 |
| rlve-opd-teacher-R1Distill-066-MostNumEdge_N | 168 | — | 未声明 |
| WomboCombo-R1-Coder-14B-Preview | 155 | 4 | 未声明 |
| DeepSeek-R1-Medical-COT-QWEN2.5-i1-GGUF | 139 | — | apache-2.0 |
| Qwen-VL-Coder-R1-7B | 136 | — | 未声明 |
| DeepSeek-R1-Medical-Distill-Llama-8B | 98 | 2 | 未声明 |
按下載量排序。商用前先看授權列。
開源項目
| 專案 | ★ | 狀態 |
|---|---|---|
| EmoLLM | 1,798 | slow |
| PigHealthSmartMedicine | 196 | slow |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-Medical-Fine-tu | 168 | stale |
| RunSleuth-Evidence-Grounded-ML-Training-Fail | 27 | active |
| sympcheck-helper | 14 | stale |
| DeepSeek_Doctor | 13 | stale |
| MentalBloom | 8 | stale |
| diab_health_sys01 | 2 | slow |
| shrey2003/deepseek-ocr2-dockerized | 1 | stale |
| waha-n8n-clinic-bot | 1 | slow |
| AI-Receptionist-For-Hospital-Clinic | 1 | slow |
| diab_health_sys02 | 1 | slow |
研究進展
- An evaluation of DeepSeek Models in Biomedical Natural Language Processing
- Can DeepSeek Reason Like a Surgeon? An Empirical Evaluation for Vision-Language Understand
- Medical Reasoning in LLMs: An In-Depth Analysis of DeepSeek R1
- DeepSeek performs better than other Large Language Models in Dental Cases
- LLMs in Disease Diagnosis: A Comparative Study of DeepSeek-R1 and O3 Mini Across Chronic H
- DeepSeek in Healthcare: A Survey of Capabilities, Risks, and Clinical Applications of Open
中文實踐
- DeepSeek来了，DeepSeek应用哪些行业？
- 如何把DeepSeek R1模型微调成为某个场景的模型
- DeepSeek R1模型微调怎么做？从入门到实战
- 解锁DeepSeek模型微调：从小白到高手的进阶之路
- 这可能是全网最保姆的DeepSeek微调教学
- 一步步教会你微调 DeepSeek R1
落地前必須知道的
- 医疗场景对幻觉零容忍。模型能写病历摘要，不能做诊断结论。
- 国内医疗 AI 需二类/三类器械审批，微调模型不等于可上线的医疗产品。
- 患者数据上云前先看《个人信息保护法》和医院的数据出境规定。