近日，基础医学院智能医学工程专业师生团队联合部署的本地化AI学习助手——“智医工程师”（DeepSeeker-MIE）正式在校内网上线（http://zyai.sdsmu.edu.cn，校外使用需要登录VPN）。该平台基于深度求索（DeepSeek）的通用大模型框架开发，通过师生协作完成本地化部署及医学知识库训练，成为学校内首个由本科生主导设计、面向智能医学教育场景的AI辅助学习系统。
“智医工程师”以DeepSeek R1开源架构为基础，由2023级智能医学工程本科生倪皓恺为负责人的学生团队（指导教师刘建明、王淦）成功实现模型本地化部署。并在通用模型基础上，搭建了智能医学工程专业课程专属模型和知识库，覆盖了《智能医学概论》《医学图像处理》《机器学习与人工智能技术》等核心课程。系统支持动态知识库扩展，通过本地知识库训练，让模型能精准理解“医学+AI”的双重语境，用户输入问题时添加“#”符号即可触发关联知识库检索功能，结合通用模型推理能力，显著提升专业问题解答的准确性与深度。
通过本次平台设计部署，智能医学工程专业学生通过真实项目实践，不仅掌握了模型部署、知识库构建等前沿技术，更深刻理解了医学与人工智能的融合逻辑，这种“做中学”模式是医工交叉人才培养的重要举措。后续“智医工程师”将吸引更多本科生参与完善、优化模型性能，训练更多个性化的知识库和模型，服务于更多专业的课程学习，为医工交叉领域创新型人才培养提供全新范式，为学校科技创新发展增添新动能。
