基于DeepSeek与ADDIE模型的AI赋能辅助技术在妇产科标本送检流程优化中的应用研究

本研究针对妇产科标本送检流程中的错误率高、效率低下问题，通过整合DeepSeek人工智能数据分析与ADDIE教育模型，开发了一套智能辅助培训与流程优化系统。研究团队通过分析444例标本返回事件，实现了错误模式识别、精准干预和结构化培训。干预后，标本返回率从2.28%显著降至0.87%（p?

　　

本研究利用人工智能（AI, Artificial Intelligence）赋能的辅助技术，通过将DeepSeek的数据驱动智能与ADDIE（Analysis, Design, Development, Implementation, Evaluation）教育模型相结合，旨在优化妇产科（Obstetrics and Gynecology）的标本提交流程，减少错误并提升操作效率。研究采用预测分析、互动培训和自动反馈机制，对2024年发生的444例标本返回事件进行了深入分析。DeepSeek成功识别出错误模式，并实现了有针对性的干预，而ADDIE框架则支撑了系统化的护士培训和流程改进。干预后成效显著：标本返回率从2.28%大幅降低至0.87%（p?