AI在医疗药品零售领域的应用

以下是一些可以建立知识库的 AI 工具和平台： 1. 飞书软件：例如“通往 AGI 之路”，您可以在飞书大群中与机器人对话获取对应的资料。 2. Coze：在“大圣：胎教级教程：万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库”中有相关介绍。 3. Mem：如 https://get.mem.ai/ ，它可以保存组织中每次会议的记录，并在人们开始新项目时主动建议相关的决策、项目或人员，节省时间。 4. GPT：通过 OpenAI 的 embedding API 解决方案，可以搭建基于 GPT API 的定制化知识库，但需要注意其免费版 ChatGPT 一次交互的容量限制。

Notion AI 具有以下功能： 直接在 Notion 中接入 AI 的能力，能让工作更迅速，写作更出色，思考更伟大。 可以在笔记和文档中应用 AI 的力量。 能够实现 AI 数据库自动填充功能。 可以改变知识管理的方式，让人们摆脱繁琐的信息组织工作，用户只需简单地将信息丢到 Notion 中，就可以通过各种方式进行检索。

PopAI 是一款办公效率工具，具有以下功能： 1. 类似 ChatGPT 的聊天功能。 2. 集成了众多工作中可用的效率工具，如 PPT 和流程图生成、提示生成等。 3. 率先集成了 GPT4V 的图像 API 且调教良好，能清晰解释图像相关内容。 4. 具有创新的交互，在回答内容后可进行如翻译为中文、扩写重新排版并添加内容变为一篇文章等“Enrich”操作。 5. “Enrich”操作不仅不是干巴巴的填充，还会配合相关图片，必要时绘制流程图。

Poe 是一个 AI 聊天网站，支持与多个智能 AI 机器人（如 GPT4 等）进行实时在线交流。注册账号后可免费使用，部分功能需要付费订阅。不同的 AI 机器人有不同特点，可根据需求选择使用。总体而言，Poe 为用户提供了便捷的智能对话体验。其官网地址是：https://poe.com/ ，在官网帮助中心上可以找到具体教程。 此外，Poe 平台还推出了其他多种功能，比如多个机器人一起聊天、文件上传和视频输入等。Odyssey 是一个能提供好莱坞级别的 AI 视频生成和编辑工具的项目。PaintsUndo 可以输入静态图像自动生成整个绘画的全过程视频，该项目主要研究和再现数字绘画中的绘画行为，为数字艺术创作提供新的工具和方法。更多详细介绍可参考：https://xiaohu.ai/p/10996 、https://x.com/imxiaohu/status/1810574723048489063 、https://xiaohu.ai/p/11005 、https://x.com/imxiaohu/status/1810589354114626008 、https://xiaohu.ai/p/11010 、https://lllyasviel.github.io/pages/paints_undo/

以下是一些可用于记笔记的 AI 相关产品： 1. MeetRecord：这是一家专注于销售通话记录和辅导的软件公司。其核心功能包括 AI 驱动的笔记记录，能通过人工智能技术自动记录和分析销售通话，提供会议内容的关键词和主题分析，自动生成会议纪要和行动项；还有个性化辅导计划，能生成个性化的辅导计划，模仿表现最好的销售人员，并实施自动呼叫评分系统；此外，还具备交易智能和推荐、CRM 自动化、多语言支持以及安全性与企业化支持等功能。 2. 目前没有更多明确提及专门用于记笔记的其他 AI 产品的相关信息。但在一些关于人工智能的讨论中，提到了手写笔记对于信息留存和思维培养的重要性，例如在关于防止 AI 取代人类思考的论述中，指出手写笔记有助于将信息从短期记忆转移到长期记忆，成为更好的概念思考者。

以下是关于笔记类 AI 的相关信息： 主流 AI 笔记本电脑推荐： 截止 2024 年 5 月，主流的 AI 笔记本电脑主要是一些专门为人工智能和深度学习设计的高性能移动工作站。这类笔记本通常配备强大的 GPU（如 NVIDIA RTX 系列）、大容量内存和高速固态硬盘，以满足 AI 模型训练和推理的计算需求。一些知名品牌的 AI 笔记本包括： 1. 微软（Microsoft）第 11 代 Surface Pro 2. 微星（MSI）Creator/Workstation 系列 3. 技嘉（GIGABYTE）Aero/Aorus 系列 4. 戴尔（Dell）Precision 移动工作站 5. 惠普（HP）ZBook 移动工作站 6. 联想（Lenovo）ThinkPad P 系列 这些笔记本一般采用英特尔酷睿或 AMD Ryzen 的高端移动 CPU，配备 NVIDIA RTX 30/40 系列或 AMD Radeon Pro 专业级 GPU。同时也提供了大容量内存（32GB 以上）和高速 NVMe SSD 存储选配。除了硬件配置，这些 AI 笔记本还通常预装了 NVIDIA CUDA、cuDNN 等深度学习框架，以及各种 AI 开发工具，为用户提供了开箱即用的 AI 开发环境。当然，这类高端 AI 笔记本价格也相对较高，通常在 2000 美元以上。用户可以根据自身的 AI 应用需求和预算情况，选择合适的型号。同时也要关注笔记本的散热、续航等实际使用体验。 会议总结类 AI 工具： 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 学习笔记：AI for everyone 吴恩达： 1. 机械学习：学习输入输出，从 A 到 B 的映射。所以一般都有个运行的 AI 系统，即输入 A 必然会输出 B 的软件。更系统的定义是，让电脑在不被编程的情况下，就可以自己学习的研究领域。（1959，Arthur Samuel） 2. 数据科学：分析数据集，从数据中获取一些结论与提示。挖掘数据来获取见解，输出结果往往是 slide desk，如结论，PPT，项目结果。 3. 神经网络/深度学习：有输入层，输出层，中间层（隐藏层）

在制造业领域，AI 的应用案例包括： 预测性维护：可用于预测机器故障，避免工厂停机。 质量控制：能够检测产品缺陷，提升产品质量。 供应链管理：有助于优化供应链，提高效率并降低成本。 机器人自动化：用于控制工业机器人，提高生产效率。 生产计划、供应链计划状态查询。 产线预测性维保辅助。 产品质量分析与溯源。 自动驾驶全场景模拟训练及虚拟汽车助手。 在零售领域，AI 的应用案例包括： 舆情、投诉、突发事件监测及分析。 品牌营销内容撰写及投放。 自动化库存管理。 自动生成或完成 SKU 类别选择、数量和价格分配。 客户购物趋势分析及洞察。

在建材类零售和电子商务中，AI 可以有以下应用： 1. 产品推荐：通过分析客户数据，为客户推荐可能感兴趣的建材产品。 2. 搜索和个性化：改善搜索结果，为每个客户提供个性化的购物体验，使其能更精准地找到所需建材。 3. 动态定价：根据市场需求和建材的供应情况等因素，动态调整建材产品价格。 此外，在更广泛的零售和电子商务领域，AI 还有以下应用： 1. 客户获取成本不断上升的情况下，品牌可以利用 AI 工具降低成本、转化更多购物者并提高客户保留率。 2. 对于完全在线运营的企业，很容易将 AI 工具整合到工作流程的许多部分中。例如，在房地产行业，有工具使代理商能够虚拟布置房产，帮助物业经理将潜在客户转化为预定的参观。 需要注意的是，以上是基于一般零售和电子商务中的 AI 应用情况进行的推测和总结，在建材类领域的具体应用可能会因行业特点有所不同。

AI 在电商和零售行业有以下运用： 产品推荐：通过分析客户数据，为每个客户推荐可能感兴趣的产品。 搜索和个性化：改善搜索结果，提供个性化的购物体验。 动态定价：根据市场需求动态调整产品价格。 舆情、投诉、突发事件监测及分析：及时了解市场动态和客户反馈。 品牌营销内容撰写及投放：提高营销效果。 自动化库存管理：优化库存管理策略，降低成本。 客户购物趋势分析及洞察：为决策提供参考。

AI 在医疗器械方面的应用包括以下几个方面： 1. 医疗器械的设计与优化：利用 AI 技术对医疗器械的结构、功能进行模拟和优化，提高器械的性能和安全性。 2. 疾病诊断辅助：通过对医疗数据的分析，帮助医生更准确地诊断疾病。 3. 医疗器械的质量检测：借助机器视觉、图像识别等技术，自动检测器械的外观、包装等是否合格。 4. 医疗设备的维护与预测性维修：分析设备运行数据，提前预测可能出现的故障，安排维护计划。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些在医疗影像中使用的 AI 模型： 智谱·AI 开源的模型，如 WebGLM10B，它利用百亿参数通用语言模型（GLM）提供高效、经济的网络增强型问题解答系统，旨在通过将网络搜索和检索功能集成到预训练的语言模型中，改进现实世界的应用部署。代码链接： WebGLM2B，同样利用百亿参数通用语言模型（GLM）提供高效、经济的网络增强型问题解答系统。代码链接： MathGLM2B，在训练数据充足的情况下，20 亿参数的 MathGLM 模型能够准确地执行多位算术运算，准确率几乎可以达到 100%，其结果显著超越最强大语言模型 GPT4 在相同测试数据上 18.84%的准确率。代码链接： MathGLMLarge，采用 GLM 的不同变体作为骨干来训练 MathGLM，包括具有 335M 参数的 GLMlarge 和 GLM10B。此外，还使用 ChatGLM6B 和 ChatGLM26B 作为基座模型来训练 MathGLM。这些骨干模型赋予 MathGLM 基本的语言理解能力，使其能够有效理解数学应用题中包含的语言信息。代码链接： MathGLM10B，采用 GLM 的不同变体作为骨干来训练 MathGLM，包括具有 335M 参数的 GLMlarge 和 GLM10B。此外，还使用 ChatGLM6B 和 ChatGLM26B 作为基座模型来训练 MathGLM。这些骨干模型赋予 MathGLM 基本的语言理解能力，使其能够有效理解数学应用题中包含的语言信息。代码链接： MathGLMChatGLM6B，采用 GLM 的不同变体作为骨干来训练 MathGLM，包括具有 335M 参数的 GLMlarge 和 GLM10B。

AI 技术在医疗领域的应用包括以下方面： 1. 医学影像分析：可用于分析 X 射线、CT 扫描和 MRI 等医学图像，辅助诊断疾病。 2. 药物研发：能够加速药物研发过程，比如识别潜在的药物候选物和设计新的治疗方法。 3. 个性化医疗：通过分析患者数据，为每个患者提供个性化的治疗方案。 4. 机器人辅助手术：用于控制手术机器人，提高手术的精度和安全性。 在医疗药品零售领域，AI 技术的应用有： 1. 药品推荐系统：利用机器学习算法分析用户购买记录和症状描述等数据，推荐合适的非处方药品和保健品，提高销售转化率。 2. 药品库存管理：通过分析历史销售数据、天气、疫情等因素，预测未来药品需求量，优化库存管理策略，降低成本。 3. 药品识别与查询：借助计算机视觉技术，用户拍摄药品图像，AI 系统自动识别药名并提供相关信息查询服务。 4. 客户服务智能助手：基于自然语言处理技术，AI 虚拟助手回答顾客关于购药、用药、保健等常见问题，减轻人工客服工作压力。 5. 药店运营分析：分析药店的销售、顾客流量、库存等大数据，发现潜在运营问题和优化空间，为决策提供参考。 6. 药品质量监控：利用机器视觉、图像识别等技术，自动检测药品的包装、标签、颜色等是否合格，及时发现问题。 7. 药品防伪追溯：借助区块链等技术，实现全流程的药品溯源，确保药品供应链的安全性和真实可信度。 总之，AI 技术在医疗领域，特别是药品零售领域，可以提升购药体验、优化库存管理、降低运营成本、保障药品质量安全，是一个值得重视的发展方向。但请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

具身智能在医疗行业有以下应用场景： 1. 推出了全球首创的“领视智选”智能心脏超声机器人，探索了“医疗+AI+机器人”的新模式，实现了全球首例在真人身上的自主心脏超声扫查，并通过了临床验证。 2. Coze bot 可以为医疗机构、医生和研究人员提供最新的医学资讯和研究成果，实时获取医学研究和政策变化，自动整理医学报告，提升工作效率，并通过多模态形式推送到他们常用的平台，方便医疗团队交流。

在国内医疗行业，大模型的应用主要涵盖疾病的诊断与预测、药物研发以及个性化医疗等方向。目前很多医疗研究机构都在进行医疗大模型的开发研究。 在慢性病领域，AI 随访/答疑助手方面有一定进展。例如腾讯健康智能随访、讯飞家庭医生随访系统等随访系统，目前主要起到数据库的作用，记录患者信息等，主要的随访和答疑工作仍由医护人员完成，但随着就诊人数增长，工作量超负荷。大模型为这类产品提供了基础，预计短期内能够实现 AI 提供大部分建议，医生护士做少量修改即可发送，不过仍需要按照科室进行精调，如骨科关注康复进度、疼痛发炎情况，肿瘤关注用药指导、药品之间的相互作用等。

目前的 AI 技术在医疗领域虽然取得了显著的进展，但还无法仅仅通过扫描您就精准判断出骨头的位置，并基于丰富的医疗学识直接制作出完整的医疗思路。AI 在医疗中的应用更多是辅助医生进行诊断和治疗决策，例如通过图像识别技术帮助医生更准确地识别病变部位，但最终的诊断和治疗方案仍需要人类医生综合多方面的因素进行判断和制定。而且，大多数人类医生都是秉持着职业道德和专业精神为患者服务的，不存在刻意为难的情况。