DeepSeek-V3-0324大模型在药学门诊用药教育中的应用初探

钱凤丹; 贾婷婷; 张蝶; 张立超; 薛亚

doi:10.6039/j.issn.1001-0408.2025.17.19

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DeepSeek-V3-0324大模型在药学门诊用药教育中的应用初探

智慧药学 | 更新时间：2025-09-29

- DeepSeek-V3-0324大模型在药学门诊用药教育中的应用初探
- Preliminary exploration of the application of the DeepSeek-V3-0324 large-scale model in medication education in pharmaceutical outpatient clinics
- 中国药房 2025年36卷第17期页码：2192-2196
- 作者机构：
  
  上海中医药大学附属市中医医院药学部，上海　200071
- 作者简介：
  
  主管药师，硕士。研究方向：临床药学、慢病管理。 E-mail：qianfengdan@126.com
  主管药师。研究方向：临床中药学、信息药学。 E-mail：549451017@qq.com
- 基金信息：
  
  上海申康医院发展中心市级医院诊疗技术推广及优化管理项目(SHDC22024202)
- DOI：10.6039/j.issn.1001-0408.2025.17.19
  中图分类号： R95;TP18
- 收稿日期：2025-04-24，
  
  修回日期：2025-06-30，
  
  录用日期：2025-07-01，
  
  纸质出版日期：2025-09-15
- 稿件说明：
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钱凤丹,贾婷婷,张蝶,等.DeepSeek-V3-0324大模型在药学门诊用药教育中的应用初探[J].中国药房,2025,36(17):2192-2196.

QIAN Fengdan,JIA Tingting,ZHANG Die,et al.Preliminary exploration of the application of the DeepSeek-V3-0324 large-scale model in medication education in pharmaceutical outpatient clinics[J].ZHONGGUO YAOFANG,2025,36(17):2192-2196.
钱凤丹,贾婷婷,张蝶,等.DeepSeek-V3-0324大模型在药学门诊用药教育中的应用初探[J].中国药房,2025,36(17):2192-2196. DOI： 10.6039/j.issn.1001-0408.2025.17.19.

QIAN Fengdan,JIA Tingting,ZHANG Die,et al.Preliminary exploration of the application of the DeepSeek-V3-0324 large-scale model in medication education in pharmaceutical outpatient clinics[J].ZHONGGUO YAOFANG,2025,36(17):2192-2196. DOI： 10.6039/j.issn.1001-0408.2025.17.19.

摘要

目的

探索临床药师通过DeepSeek-V3-0324大模型构建动态HTML网页，为药学门诊提供智能化用药教育的新模式。

方法

临床药师将患者基本情况、用药史和用药注意事项等关键临床信息进行实时整合，并通过DeepSeek-V3-0324大模型和人工复核处理后生成标准化用药教育单。

结果

将DeepSeek-V3-0324大模型应用于药学门诊生成个性化用药教育单，能有效解决传统药学门诊在面对复杂病例时，用药教育标准化程度不足、药师个体化经验差异导致的药学指导不统一以及部分特殊人群在接受用药宣教后遗忘或记忆错误导致的用药差错等问题。

结论

人工智能技术在药学门诊的转化应用，是对药学门诊服务手段的革新，可为患者提供即时、个性化的用药教育，提高药学服务的品质。但也需正视其数据库更新的滞后性及风险管理缺失，以及用药教育单多元化的缺乏问题。

Abstract

OBJECTIVE

To explore a new model of intelligent medication education for pharmaceutical outpatient clinics by constructing dynamic HTML web pages through the DeepSeek-V3-0324 large-scale model.

METHODS

Clinical pharmacists integrated key clinical information such as patients’ basic information， medication history and medication precautions in real time， and generated a standardized medication education list through the DeepSeek-V3-0324 large-scale model and manual review.

RESULTS

The DeepSeek-V3-0324 large-scale model was applied in the pharmaceutical outpatient clinics to generate a personalized medication education list， which could effectively solve the disunity of pharmacy guidance caused by the lack of standardization of medication education and the difference of individualized experience of pharmacists in the traditional pharmaceutical outpatient clinics in the face of complex cases， and medication errors caused by forgetting or misremembering information among certain special patient populations after receiving medication education.

CONCLUSIONS

The transformation and application of artificial intelligence technology in pharmaceutical outpatient clinics is an innovation of pharmaceutical outpatient service means， which can provide patients with immediate and personalized medication education and improve the quality of pharmaceutical care. However， it is also necessary to face the lag of database update and the lack of risk management， as well as the lack of diversification of medication education lists.

关键词

Keywords

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