以下是关于医学文章如何使用 AI 的相关信息：
如果您需要 AI 为您的医学课题提供修改意见，可以考虑以下专业工具：
以下是一些 AI 在医学领域的应用案例：
为了在医疗保健中让 AI 产生真正的改变，我们应投资创建像优秀医生和药物开发者那样学习的模型生态系统。成为顶尖人才通常从多年密集信息输入开始，通过正规学校教育和学徒实践，从出色实践者那里学习。对于 AI 来说，当前学习方式及技术人员对待方式存在问题，应通过堆叠模型训练，而非仅依靠大量数据和生成模型。例如先训练生物学、化学模型，再添加特定医疗保健或药物设计数据点。预医学生课程从基础开始，设计新疗法的科学家也需多年学习和实践，这种方式能培养处理细微差别决策的直觉。
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
[title]问：医学课题需要AI给出修改意见原问题：我有一篇医学课题需要AI帮我给出修改意见，请推荐一个专业的ai工具如果您正在寻找一个专业的AI工具来帮助您修改医学课题，可以考虑使用以下工具：1.Scite.ai：Scite.ai是一个为研究人员、学者和行业专业人员打造的创新平台，旨在增强他们对科学文献的洞察。它提供了一系列工具，如引用声明搜索、自定义仪表板和参考检查，这些都能简化您的学术工作。[https://scite.ai/](https://scite.ai/)2.Scholarcy：Scholarcy是一款科研神器，主要是为做科研、学术、写论文的人准备的。Scholarcy可以从文档中提取结构化数据，并通过知识归纳引擎生成文章概要，精炼地呈现文章的总结信息，分析中包含关键概念、摘要、学术亮点、学术总结、比较分析、局限等板块的内容。[https://www.scholarcy.com/](https://www.scholarcy.com/)3.ChatGPT：ChatGPT是一个强大的自然语言处理模型，可以提供有关医学课题的修改意见。您可以向它提供您的文章，并提出您的问题和需求，它将尽力为您提供帮助。[https://chat.openai.com/](https://chat.openai.com/)这些工具可以帮助您从不同的角度审视和改进您的医学课题，提供专业的修改意见和建议。您可以根据自己的具体需求选择合适的工具进行尝试。内容由AI大模型生成，请仔细甄别。
|标题|简介|作者|分类|前往查看👉|封面|入库时间|<br>|-|-|-|-|-|-|-|<br>|农业：鉴别香蕉树的疾病|「疾病的分类确实很困难。」国际热带农业中心的高级科学家萨瓦拉吉先生说。他对近2万张各种香蕉植物的图片进行了AI训练，包括患病的、健康的、年轻的和老的。现在，印度、拉丁美洲和非洲的农民们可以使用他的应用程序Tumaini拍照并得到诊断结果。「如果我们知道疾病即将到来，这将对科学家、利益相关者和政府有所帮助」||工作|[农业：鉴别香蕉树的疾病](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/BEbrw3ADcin9khkfugncpxO4n3C?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99)||2023/10/30|<br>|医学：DoctorGPT：您随时的私人医生！|不仅是一个AI模型，它集成了医学专家的知识，使其能够准确地回答各种医学问题。||工作|[医学：DoctorGPT：您随时的私人医生！](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/HFxDw6u5MiboOjkkrnUcqBMgnJg?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99)||2023/10/30|<br>|医学:中医应用|该项目将人工智能与中医结合，通过观察口腔、舌苔和抓脉，生成选择题，让患者作答，最后AI会生成药方。目前用于辅助看诊，提高诊疗效率。愿景是未来实现24小时独立问诊开药。||工作|[医学:中医应用](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/DvrTwqdylijhRxk3HmtcQ3qenFe?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99)||2023/10/31|<br>|数据：数据分析prompt|castordoc（做数据发现、数据治理的一家公司）整理的适合数据团队日常使用的prompt案例||工作|[数据：数据分析prompt](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/T7bVwK9ctiDK4YkEVhWcGvd6nFf?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99)||2023/10/31|
[title]为了在医疗保健中产生真正的改变，AI需要像我们一样学习毫无疑问，AI将不可逆转地改变我们如何预防和治疗疾病。医生将把文档工作交给AI书记员；初级医疗服务提供者将依赖聊天机器人进行分诊；几乎无穷无尽的预测蛋白结构库将极大地加速药物开发。然而，为了真正改变这些领域，我们应该投资于创建一个模型生态系统——比如说，“专家” AI——它们像我们今天最优秀的医生和药物开发者那样学习。成为某个领域顶尖人才通常以多年的密集信息输入开始，通常是通过正规的学校教育，然后是某种形式的学徒实践；数年时间都致力于从该领域最出色的实践者那里学习，大多数情况下是面对面地学习。这是一个几乎不可替代的过程：例如，医学住院医生通过聆听和观察高水平的外科医生所获取的大部分信息，是任何教科书中都没有明确写出来的。通过学校教育和经验，获得有助于在复杂情况下确定最佳答案的直觉特别具有挑战性。这一点对于人工智能和人类都是如此，但对于AI来说，这个问题因其当前的学习方式以及技术人员当前对待这个机会和挑战的方式而变得更加严重。通过研究成千上万个标记过的数据点（“正确”和“错误”的例子）——当前的先进神经网络架构能够弄清楚什么使一个选择比另一个选择更好。我们应该通过使用彼此堆叠的模型来训练AI，而不是仅仅依靠大量的数据，并期望一个生成模型解决所有问题。例如，我们首先应该训练生物学的模型，然后是化学的模型，在这些基础上添加特定于医疗保健或药物设计的数据点。预医学生的目标是成为医生，但他们的课程从化学和生物学的基础开始，而不是诊断疾病的细微差别。如果没有这些基础课程，他们未来提供高质量医疗保健的能力将受到严重限制。同样，设计新疗法的科学家需要经历数年的化学和生物学学习，然后是博士研究，再然后是在经验丰富的药物设计师的指导下工作。这种学习方式可以帮助培养如何处理涉及细微差别的决策的直觉，特别是在分子层面，这些差别真的很重要。例如，雌激素和睾酮只有细微的差别，但它们对人类健康的影响截然不同。