“智慧医生” 系统依托强大的大数据与人工智能算法，能够在极短时间内，对用户提供的症状信息进行深度分析，迅速匹配与之可能关联的疾病信息，从而为用户提供专业、可靠的初步病情判断。这一功能为用户后续就医提供了有力参考，极大地提升了就医效率，让医疗服务更加便捷、高效。
"智慧医生"药店版：助力药师快速根据顾客症状推荐对症药品，精准关联常见药物，减少用药咨询时间，提升药店服务专业度与客户满意度。
在药店日常经营过程中，药师常常会遇到顾客因无法清晰描述具体病因，导致购药指导困难的情况。例如，一位顾客仅告知药师自己咳嗽、流涕、发热，却无法准确说明症状的具体细节。此时，药师便可借助 “智慧医生” 平台，输入顾客表述的症状信息，平台会快速分析并反馈可能的疾病类型。基于此，药师能够为顾客提供更专业、精准的购药指导，有效避免顾客盲目买药，切实提升药店的服务质量和专业形象。
“智慧医生” 基于 DeepSeek R1 满血版模型
基座模型：“智慧医生” 以 DeepSeek-R1 671B 作为基础模型，该模型具备强大的语言理解和生成能力，在处理复杂任务时表现卓越，能够进行高精度的复杂推理和深度理解，为系统的稳定运行和精准服务奠定了坚实基础。
强化学习：在 DeepSeek-R1 基础上，“智慧医生” 直接通过强化学习（RL）对模型进行优化，并引入监督微调（SFT）数据参与训练。在训练过程中，设计了与推理能力相关的奖励机制，如逻辑正确性、解题步骤合理性等，以此引导模型生成更复杂的推理轨迹。同时，依托《医学百科》引入大量且高质量数据以及上百种医学类书籍进行混合式训练，随后继续通过 RL 进一步优化，不断提升模型性能。
模型创新：与传统方法依赖大量标注数据不同，“智慧医生” 直接通过 RL 对模型进行优化。通过独特的奖励机制，引导模型生成更复杂的推理轨迹，减少对人工标注的依赖。同时，利用高质量数据在关键阶段进行 “校准”，有效提升了模型效率与性能，实现了技术创新突破。
“智慧医生” 模型知识来源
医学百科：
“智慧医生” 的知识储备源于丰富且权威的医学知识库，其中《医学百科》作为医学知识的宝库，涵盖了海量的医学基础理论、疾病知识、诊疗方法等内容，为模型训练提供了坚实的医学理论基石，确保系统输出的医学信息准确、可靠。
医学书籍：
项目团队整合了联合用药手册、中西医诊断及合理用药手册、药物不良反应手册、药物相互作用手册、药师处方、药物配伍禁忌手册、常见病联合用药手册、药物使用方法手册、临床输液配伍禁忌手册等上百种医学类书籍用于强化学习。这些手册详细阐述了各类疾病的最佳药物治疗方案、联合用药的精妙策略以及药物使用过程中的关键注意事项，让 “智慧医生” 在推荐用药时，能够精确到每一个细节，确保患者用药安全、有效。
