Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

我想用AI写病例

Answer

人工智能 (AI) 在医疗保健领域具有广阔的应用前景,包括辅助医生编写病例。以下是一些如何使用 AI 编写病例的方法:

  1. 自然语言处理 (NLP) 生成病例摘要: AI 模型可以分析电子健康记录 (EHR) 和其他临床数据,提取关键信息并生成结构化的病例摘要。这可以帮助医生快速了解患者病情,提高工作效率。

  2. 基于模板的病例生成: 基于模板的 AI 系统可以自动生成病例报告,医生只需选择适当的模板并补充相关信息即可。这可以节省医生的时间,并确保病例报告的完整性和一致性。

  3. 个性化病例推荐: AI 可以根据患者的病情和病史,推荐相关的病例供医生参考。这可以帮助医生更好地诊断和治疗患者。

  4. 辅助编码和计费: AI 可以帮助医生进行编码和计费,提高准确性和效率。

  5. 医学术语识别和规范化: AI 可以识别和规范化医学术语,确保病例报告的标准化和一致性。

  6. 临床决策支持: AI 可以分析病例数据,为医生提供临床决策支持,例如建议治疗方案或预测患者预后。

  7. 病例研究和分析: AI 可以帮助医生进行病例研究和分析,发现新的医学知识和规律。

目前,AI 在编写病例方面的应用仍处于研究和开发阶段。一些公司和研究机构正在开发 AI 病例写作工具,但尚未广泛应用于临床实践。

以下是一些使用 AI 编写病例的潜在好处:

  • 提高工作效率: AI 可以帮助医生节省编写病例的时间,让他们可以将更多时间花在患者身上。
  • 改善病例质量: AI 可以确保病例报告的完整性、一致性和准确性。
  • 促进知识共享: AI 可以帮助医生分享病例信息和知识,促进医学进步。
  • 降低医疗成本: AI 可以帮助降低医疗成本,例如减少编码和计费错误。

当然,使用 AI 编写病例也存在一些潜在挑战:

  • 数据质量: AI 模型的性能依赖于数据质量。如果数据不完整或不准确,AI 模型可能会生成错误或误导性的病例报告。
  • 伦理问题: 使用 AI 编写病例可能会引发一些伦理问题,例如患者隐私和医生责任。
  • 技术接受度: 一些医生可能不愿接受 AI 辅助病例写作,因为他们担心这会降低他们的自主性和专业性。

总体而言,AI 在编写病例方面具有广阔的应用前景,但仍需进一步研究和开发才能克服现有的挑战。随着 AI 技术的不断进步,我们可以期待 AI 将在未来发挥更大的作用,帮助医生提高工作效率、改善病例质量、促进知识共享和降低医疗成本。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

如何使用 AI 来做事:一份带有观点的指南

[解锁自己。](https://oneusefulthing.substack.com/p/how-to-use-ai-to-unstick-yourself)从一个任务中被一个困难的挑战分散注意力是非常容易的。AI提供了一种让你自己有动力的方式。为了回应你的答案,AI很容易“产生幻觉”并生成看似合理的事实。它可以生成完全错误的内容,而且非常令人信服。让我强调一下:AI连续且良好地撒谎。它告诉你的每一件事或信息可能都是不正确的。你需要检查所有的东西。你需要全部检查一下。特别危险的是要求它为互联网提供参考、引用、引文和信息(对于未连接到互联网的模型)。因为GPT-4通常更加扎实,因为Bing的互联网连接意味着它实际上可以拉入相关事实。[这是一份避免幻觉的指南](https://oneusefulthing.substack.com/p/how-to-get-an-ai-to-lie-to-you-in),但它们不可能完全消除。

问:如何利用AI写课题

请记住,AI工具可以作为辅助,但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用AI进行课题写作时,应保持批判性思维,并确保研究的质量和学术诚信。内容由AI大模型生成,请仔细甄别。

如何使用 AI 来做事:一份带有观点的指南

草拟任何东西的初稿。博客文章、论文、宣传材料、演讲、讲座,选择自己的冒险、剧本、短篇小说——你可以说出来,人工智能做得很好,而且相当好。你所要做的就是提示它。提示制作不是魔法,但基本提示会导致无聊的写作,[但提高提示并不难,只需与系统互动。](https://www.oneusefulthing.org/p/on-boarding-your-ai-intern)你会发现,作为作家,只需稍加练习,人工智能系统就会更有能力。让你的写作变得更好。将你的文本粘贴到人工智能中。要求它改进内容,或就如何为特定受众提供更好的建议。要求它以截然不同的风格创建10个草稿。要求它使事物更生动,或者添加例子。用它来激发你做得更好的工作。帮助你完成任务。AI可以做你没有时间做的事情。像实习生一样使用它写邮件,创建销售模板,给你一个商业计划的下一步,等。[这是我在30分钟内可以用它支持产品发布所能完成的事情](https://oneusefulthing.substack.com/p/superhuman-what-can-ai-do-in-30-minutes)。

Others are asking
作为财务人员,可以开发什么样的AI助手
作为财务人员,可以开发以下类型的 AI 助手: 1. 税务方面: 利用引刀 AP 创建网页实现智能解答税务问题。 结合飞书避免信息泄露和实现自动回复。 2. 日常工作方面: RPA 流程自动化机器人,可替代电脑办公中的重复有逻辑工作,如开票、网银流水下载等,为企业降本增效。 财经数据分析助手,能分析和解释财经数据,提供投资建议。 风险评估模型,进行财务风险评估和预测。 自动化金融报告编制,自动化编制和解读财务报告。
2025-04-01
个人AI助手可以有什么方向的应用
个人 AI 助手的应用方向广泛,包括但不限于以下几个方面: 1. 教育培训: 数字教师:如让牛顿亲自授课《牛顿运动定律》,让白居易讲述《长恨歌》背后的故事。可以与历史人物对话交流,不受时空限制,实现一对一辅导,提高学生参与感,还能根据学生情况提供定制化学习计划和资源,缓解教育资源不平等问题。 数字陪伴:作为孩子的玩伴,给予赞美等社会奖励,促进儿童成长和提高学习成绩。 2. 宠物相关: AI 宠物助手:基于自然语言处理和计算机视觉,帮助主人照顾宠物,如自动识别宠物情绪、提供饮食建议、监测健康状况等。 AI 宠物互动玩具:利用 AI 技术开发智能互动玩具,增强宠物娱乐体验,如会自主移动并引起宠物注意、会发声和互动的玩具等。 AI 宠物图像生成:使用生成式 AI 模型,根据文字描述生成宠物形象图像,帮助主人定制个性化形象。 AI 宠物医疗诊断:利用计算机视觉和机器学习技术,开发辅助诊断系统,通过分析症状图像和病历数据提供初步诊断建议。 AI 宠物行为分析:基于传感器数据和计算机视觉,分析宠物行为模式,帮助主人了解宠物需求和习性。 3. 信息检索与分析: Google Gemini 的 Deep Research:智能信息检索与分析工具,基于主题快速检索全网资源并生成综合报告,支持导出为 Google Docs 文档格式,适合学术研究、内容创作、行业分析等场景,整合了 Google 核心数据源,结合模型多模态处理能力,可处理大量上下文信息。 第四范式发布的桌面端 AI 搜索工具:基于人工智能技术的全能搜索助手,提升用户在本地文件、即时通信、网盘等各类在线应用中的搜索体验,可通过简单描述查询意图进行模糊搜索,支持实时预览搜索结果。
2025-04-01
教师AI应用培训
以下是关于教师 AI 应用培训的相关内容: 一、培训经历 有人积极参与了由 XX 大学教育技术中心组织的为期一个月的“AI 教育应用”在线培训项目。培训内容主要包括: 1. 人工智能基础理论:涵盖机器学习、深度学习等基本概念和技术原理。 2. AI 教育应用场景分析:通过案例研究,探讨 AI 技术如何支持个性化学习、智能评估等教育实践。 3. 教学设计与实施:学习如何利用 AI 工具设计创新的教学活动,并有效应用于课堂教学中。 在培训中,个人在专业知识、技能方面有所提升,对教学理念、方法有了新的认识或改变,并且在实际工作中开始应用学到的知识和技术。同时,也会遇到一些困难和挑战,并通过相应的方法克服。 二、相关资料和资源 1. 深圳市福田区 AI 先锋队的相关信息。 2. 教师 AI 应用手册。 3. 清华大学 104 页《Deepseek 从入门到精通》的更新内容。 4. 热门 AI deepseek 推荐及案例征稿通知的更新。 5. 爱好者交流 g 群和微信群的更新。 6. 案例 24、25、26 的更新。 三、课程示例 1. AI 辅助下的“科技伦理”主题研讨课: 课程目标:思维激发,利用 AI 生成开放性问题,引发对技术发展伦理问题的深度思考;多维分析,通过 AI 提供的多维数据,全面分析技术发展的潜在风险和社会影响;批判思考,培养学生的批判性思维能力,建立负责任的科技使用态度。 课程实施流程:AI 生成开放性问题,如自动驾驶事故责任归属、社交媒体算法影响、AI 就业影响等;多维数据分析,整合新闻报道、学术论文、社会调查、法律法规等多源数据;课堂辩论,基于数据支持的小组辩论与交流;反思总结,梳理 AI 技术机遇与挑战,形成负责任使用态度。 案例亮点:问题导向,AI 生成的开放性问题激发深度思考,避免表面化讨论确保讨论主题的时效性和挑战性;数据支持,多维数据分析支持全面客观的判断,避免片面和主观的决策倾向;能力培养,通过辩论提升批判性思维和表达能力,促进深层次的思想碰撞和交流。 四、适合对象和活动 1. 适合对象:初次接触 AI,期待掌握 AI 基本对话方式,借助相关工具提高效率的教师。 2. 活动: 12 月 9 日星期六 10:00 12:00,“人人都是 AI 高手——藏在手机 APP 里的 AI”,挖掘每天使用的淘宝、B 站等 APP 里藏着的人工智能,想象让教育和 AI 融合的另一种可能性。 “AI 基础工作坊——用 AI 刷新你的工作流”,从理解以 GPT 为代表的 AI 工作原理开始,了解 AI 的优势短板,学习如何写好提示词去获得更高质量的内容;同时基于一线教师工作场景,分享优秀提示词与 AI 工具,帮您解决日常工作、育人以及教学中的常见问题,提高工作效率,刷新你的工作流。
2025-04-01
ai和office软件结合的插件有哪些
以下是一些 AI 和 Office 软件结合的插件: 1. Excel Labs:这是一个 Excel 插件,新增了基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能,可用于数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot:微软推出的 AI 工具,整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件,能通过聊天形式完成用户需求,如数据分析和格式创建。 3. Formula Bot:提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能,用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI:支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件,能进行公式生成、生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 随着技术发展,未来可能会有更多 AI 功能集成到 Office 软件中,进一步提高工作效率和智能化水平。内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-01
ai建模
以下是关于 AI 建模的相关信息: 术语方面: 生成对抗网络(Generative Adversarial Network) 生成方法(Generative Approach) 生成式模型(Generative Model) 生成式建模(Generative Modeling) 生成矩匹配网络(Generative Moment Matching Network) 生成式预训练(Generative PreTraining) 生成随机网络(Generative Stochastic Network) 生成权重(Generative Weight) 生成器(Generator) 生成器网络(Generator Network) 遗传算法(Genetic Algorithm) 几何间隔(Geometric Margin) 工具方面: provisual.app:这是一个 3D 模型在线可视化平台,具有易于使用、无需特殊技能或软件、可节省时间和成本等优点。平台功能包括在线协作、实时渲染、无限视角、材质和纹理编辑、高质量输出等。适用于产品设计、营销、教育等场景,目标客户为营销机构、创意机构、包装公司、在线商店、设计院的设计师、美术师等。 tripo3d.ai:这是一个人工智能驱动的 3D 建模平台,可以使用文本或图像在几秒钟内生成高质量且可直接使用的 3D 模型。 meshy:相关网址为 https://www.meshy.ai/ 案例方面:作者 GongWang 分享的“潦草建模🌊Ai 生成场景模型”,使用的生成工具为 Midjourney V6,放大工具为 Comfy Ui、Magnific Ai、Upscayl,深度图工具为 Leia Pix,法线图工具为 Shadermap。
2025-04-01
AI视频换脸
以下是一种每个人都可以用 10 分钟轻松制作 AI 换脸、AI 数字人视频的方法: 1. 整体流程介绍: 数字人视频的整体制作流程大致分为三步,包括创建视频内容(通过输入文稿内容确定数字人播出的内容)、生成数字人(通过工具以及视频内容生产数字人形象及播放语音)、AI 换脸(通过 AI 工具将数字人的脸转换成指定宣传的形象,以便以自己的品牌形式宣传)。 2. AI 换脸步骤: 点击右下角的创建实例按钮,创建并启动实例(即启动一台服务器),在容器实例列表中可看到创建的实例。 点击快捷工具中顶部的 JupyterLab 打开工具,通过终端启动 facefusion。 点击顶部的“+”号选项卡,新打开一个终端窗口,在终端区域启动一个终端选项卡。 在打开的终端窗口中,输入 3 条命令:查看文件列表(输入“ls”并按回车)、进入 facefusion 目录(输入“cd facefusion”并按回车)、启动 facefusion(输入“python./run.py executionproviders cuda cpu”),注意后面的参数“executionproviders cuda cpu”非常重要,如果不加“cuda”,默认不使用 GPU 能力,推理将非常慢。 当出现提示信息时,说明启动成功。 打开 facefusion 软件,需要返回实例列表,点击自定义服务按钮,会打开一个新的浏览器窗口,通过 web 浏览器来访问 facefusion 提供的 UI 界面。 在 facefusion 软件界面上,上传准备好的图片、视频后,在右侧可以看到预览效果。点击下方的开始按钮,执行换脸处理。 3. 效果及成本: 执行完成后,在输出的位置会出现处理后的视频,输出窗口的右上角有一个下载按钮,点击可导出变量后的视频到本地。 总成本方面,时间大约 10 分钟左右,制作数字人视频免费,数字人换脸约 0.8 元。数字人换脸时长方面,经实际测试 1 分 28 秒的视频,总转换时间在 200 秒。GPU 服务器此次整体运行时长所需花费 0.97 元,facefusion 软件运行其实只占服务器运行时长的一部分,所以换脸的成本应该在 0.8 元左右。 变脸前和变脸后的视频示例: 变脸前的视频: 变脸后的视频:
2025-04-01
目前通过AI工具的结合是否可以根据已调研完成的病例数据输出一份医学报告
目前,通过 AI 工具的结合,在一定程度上可以根据已调研完成的病例数据输出医学报告。例如 GPT4V 在医学图像理解方面显示出了有效性,能够为各种医学图像生成完整的放射学报告。在一些案例中,如腹部 X 射线图像和右膝的 MRI 图像,GPT4V 能正确识别研究并提供准确诊断。但也存在一些错误,比如在手部/腕部 X 射线图像中错过远侧桡骨骨折,在胸部 CT 中错误识别结节位置和产生测量误差。尽管生成的报告能保持高质量格式,可作为模板减轻医学专业人士起草报告的工作负担,但由医学专业人士评估生成的报告以确保其正确性和准确性仍是至关重要的。
2025-02-20