一、技术引擎：R1的三大核心能力重构医疗调度逻辑

DeepSeek R1通过强化学习、数学推理、混合架构三重技术突破，构建了医疗场景专属的智能调度系统。其自主研发的GRPO算法（组内相对策略优化）突破传统Critic模型局限，在某院门急诊场景中，可实时响应急诊超声插入请求，设备空闲率下降15%，响应延迟控制在2秒内。该算法通过差异化奖励函数（急诊+10分、设备连续使用超4小时-3分），实现医生负荷、设备利用率、患者优先级的三维平衡——在北京协和医院，超声设备日均利用率从68%提升至85%，急诊等待时间缩短66%。

1. GRPO强化学习算法
   DeepSeek R1采用GRPO（Group Relative Policy Optimization）算法，摒弃传统Critic模型，通过组内相对优势估计优化策略。该算法在动态调整资源分配、处理多变量约束（如设备使用率、医生排班、患者优先级）时具有显著优势，能够实现实时决策优化。

   • 示例：在预约排班场景中&#x