最近在整理这三个月的学习路线想起当时刚决定转方向那会儿的状态。怎么说呢转 AI医疗其实是个不断“追新”“补旧”的过程。追新是 AI 这边过几天就冒出新东西补旧是医疗那边的流程、术语、合规你得从头啃。我原来做 [你的背景后端/产品/临床……]勉强算是跨了半个行——但反过来说两边都懂一点的人比两边只懂一边的人稀缺得多。代价也很明显AI 部分过时得快医疗部分积累得慢你得两头追。不过现在机会确实多医院、药企、医疗信息化公司都在招这个方向那就先试试呗hhh。图片 1三个月路线总览三阶段一览图图片 2-3第一个月——恶补基础医疗侧搞懂医院的核心系统HIS/EMR/LIS/PACS 分别是什么、谁在用背下 30 个高频术语主诉、病程记录、出院小结、随访、DRG……AI 侧LLM 基础 Prompt RAG 原理不用啃论文先把吴恩达的课过一遍动手用 RAG 做一个“药品说明书问答”小 demo踩坑实录一开始我直接拿真实病历做测试后来才知道患者数据脱敏是红线中的红线医疗 AI 第一课不是技术是合规。✅ 这个月结束你应该能跟一个医生聊他的一天听懂 80% 的工作流独立搭一个带知识库的问答 demo。图片 4-5第二个月——深入场景 原理选一个真实临床场景吃透我选的是病历文书医生最大的痛点之一从主诉到出院小结每份文书谁写、写多久、卡在哪一步手写一个极简 ReAct 循环不用框架理解 Agent 的本质再上 LangGraph学医疗特有的技术问题幻觉在医学场景零容忍怎么办RAG 检索引用 医生审核环节、院内网部署为什么用不了云端 API踩坑实录我做的第一版生成出院小结医生看了一眼就说“格式不对我们入院记录是 SOAP 格式的”。AI 觉得流畅没用得按病历书写规范来——这种细节文档里根本没有只有蹲在科室里才知道。✅ 这个月结束你应该能为一个具体临床场景写出“痛点 → 方案 → 验证指标”的一页纸说出 3 种降幻觉手段各自的代价。图片 6-7第三个月——实战项目 面试做一个能写进简历的完整项目病历质控助手 / 出院小结生成 / 随访话术生成三选一必须有前后对比指标如“写一份出院小结从 20 分钟到 5 分钟”准备 3 道高频面试题医学场景 LLM 幻觉怎么兜底标准答案不是“用 RAG”是分层什么场景允许 AI 直接输出、什么场景必须医生确认数据合规怎么处理脱敏、院内部署、数据不出院怎么说服医生用你的工具答案在流程嵌入不在功能多少踩坑实录面试被问“你这个项目的验收标准是谁定的”我答“我自己定的”直接挂。医疗项目的指标要跟科室主任对齐这是和普通 AI 岗最大的区别。✅ 这个月结束你应该有1 个带量化指标的简历项目 说得出踩过哪些坑。如何学习AI大模型作为一名热心肠的互联网老兵我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】一、全套AGI大模型学习路线AI大模型时代的学习之旅从基础到前沿掌握人工智能的核心技能二、640套AI大模型报告合集这套包含640份报告的合集涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。三、AI大模型经典PDF籍随着人工智能技术的飞速发展AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型如GPT-3、BERT、XLNet等以其强大的语言理解和生成能力正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。四、AI大模型商业化落地方案作为普通人入局大模型时代需要持续学习和实践不断提高自己的技能和认知水平同时也需要有责任感和伦理意识为人工智能的健康发展贡献力量。
