基于DeepSeek-R1-70b的医疗AI训练推理框架的详细解析
一、引言
1.1 研究背景与意义
在全球数字化转型的浪潮中，医疗行业作为关乎民生福祉的关键领域，正经历着深刻的变革。随着人工智能（AI）技术的飞速发展，其在医疗领域的应用日益广泛，成为推动医疗行业智能化转型的重要力量。医疗 AI 通过对海量医疗数据的分析和处理，能够辅助医生进行疾病诊断、制定治疗方案、预测疾病风险等，为提高医疗效率和质量提供了新的途径。
近年来，医疗 AI 的发展取得了显著的成果。从医学影像诊断到临床决策支持，从药物研发到健康管理，AI 技术的应用无处不在。在医学影像诊断领域，AI 算法能够快速准确地识别医学影像中的病变，帮助医生提高诊断效率和准确性；在临床决策支持方面，AI 系统可以根据患者的病历信息和临床数据，为医生提供个性化的治疗建议，辅助医生做出更科学的决策；在药物研发领域，AI 技术能够加速药物靶点的发现和药物分子的设计，缩短药物研发周期