2月28日上午，医学信息工程学院召开DeepSeek智能技术赋能医信创新专题研讨会，针对DeepSeek智能平台使用进行交流研讨，全体教师围绕该平台的教学融合、科研赋能等场景展开深度交流，共同探索人工智能工具与医信学科发展的创新结合点。

会议伊始，信息工程教研室殷书彦老师作《从理论到应用：DeepSeek核心技术与高校科研赋能》专题报告，系统讲解了DeepSeek的技术特性与教科研应用潜力。殷老师介绍，DeepSeek提供V3和R1两种模型，分别适用于快速生成与深度推理任务，数据更新分别覆盖至2024年7月和2023年10月，同时支持联网搜索功能，例如可实时获取最新临床指南与药物信息。此外，DeepSeek支持本地化部署，确保数据安全与服务稳定性，并可通过重新训练与挂载知识库（RAG）实现医学领域的定制化应用。

随后，梁晓玲老师演示了DeepSeek的文件上传与深度思考功能，展示了平台对PPT、Word等文件的智能解读能力。她通过实际案例说明，DeepSeek能够快速识别并修正演示文稿中的错误，显著提升了工作效率，为教学和科研中的文档处理提供了高效工具。

接下来，全体教师结合自身教学科研及日常使用实践，分享了DeepSeek的应用心得。刘洪教授等各教研室老师提到，DeepSeek在教案生成与借鉴方面表现出色，能够快速生成结构清晰、内容丰富的教学方案，极大减轻了教师的备课负担。DeepSeek在医学类信息查询中的优势，以往需要查阅大量文献和资料的问题，现在只需向DeepSeek提问一次，平台便能自动归纳总结并提供清晰明了的解答，显著提升了科研效率。在数据处理与分析方面，利用DeepSeek对多学生数据处理高效快速便捷。在教学场景中，各位老师介绍了如何通过DeepSeek引导学生自主学习。学生可以向平台提问，获取即时反馈和扩展知识，从而激发学习兴趣与主动性。此外，还有老师分享了DeepSeek在诗词散文快速生成中的应用，为医学人文课程增添了创意与活力。值得一提的是，在大家的扩展探索中还可利用DeepSeek整合网络信息进行股市走向预测，极大减少信息收集时间。

会议最后，黄和院长作总结发言。他强调，DeepSeek的应用需紧扣“教学提质、科研攻坚”两大目标，全体教师应积极探索AI技术与医信教育的深度融合。在教学方面，要将DeepSeek深度融入课程设计与实践环节，提升学生自主学习与创新能力。在科研方面，鼓励教师积极应用DeepSeek进行创新应用课题研究。黄和院长最后指出，DeepSeek不仅是工具，更是教学科研范式革新的催化剂。全体教师需以“技术破壁、教学落地”为目标，让AI真正服务于智能医学教育与实践。