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基于DeepSeek本地化部署技术与医疗场景优化实践

一、核心架构设计

1. 本地化部署与数据安全

• 私有化服务器部署：将DeepSeek模型部署在宠物医院本地服务器，所有诊疗数据（如宠物病历、影像报告）均存储于院内，避免云端传输风险
• 数据加密机制：采用AES-256加密算法对医疗数据加密，结合RBAC（基于角色的访问控制）权限系统，确保仅授权人员可访问敏感信息。

2. 模型选型与优化

• 模型版本选择：优先选用 DeepSeek-R1推理模型（model='deepseek-reasoner'），其在医学逻辑推理任务中表现优异，适合宠物疾病诊断场景
• 轻量化适配：对模型进行4-bit量化（显存需求降至4-8GB），适配中小型宠物医院的GPU设备（如NVIDIA RTX 3060）

二、功能模块对接方案

1. 智能诊断辅助系统

• 病历自动生成：

  • 对接宠物医院HIS系统，通过DeepSeek API解析医生口述录音或手写记录，生成结构化电子病历（XML/JSON格式）
  • 示例API调用：

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