以下是一些 AI 在高校基础医学教学中的应用案例：
此外，为了在医疗保健中产生真正的改变，AI 应像人类一样学习，例如成为顶尖医疗人才需要多年密集信息输入、正规学校教育和学徒实践，AI 也应通过合理的模型训练方式而非仅依靠大量数据来提升。
对于中学生学习 AI ，有以下建议：
|标题|简介|作者|分类|前往查看👉|封面|入库时间|<br>|-|-|-|-|-|-|-|<br>|教学：帮助学生做好组会准备|我只使用了Claude + Gamma.app。其中Claude已经足够好用，帮我节省绝大部分时间||教育|[教学：帮助学生做好组会准备](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/NevewTW8diwSBik8AWAcH8iknQg?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99&chunked=false)||2023/11/12|<br>|医疗：蛋白质结构预测和蛋白质合成|用于生成漂亮图片的AI也可以帮助科学家研究并设计新的蛋白质||教育|[医疗：蛋白质结构预测和蛋白质合成](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/VjNbwghn2ioQQsk2IuZcKuIMn3e?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99&chunked=false)||2023/11/12|<br>|做调研：我用这条prompt，2小时帮同学干完了3篇调研报告|先确定整个调研报告的大纲目录。这个因为我们老师发了示例报告，所以我直接把目录截图下来用手机识别。搞定。||教育|[做调研：我用这条prompt，2小时帮同学干完了3篇调研报告](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/MzAawmzfwiD25wkoUsacTa6PnOd?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99&chunked=false)||2023/11/12|<br>|做调研：用ChatGPT做调研|随着最近的OpenAI聊天机器人ChatGPT热潮仍在继续，我们决定研究几种方法，这个著名的聊天机器人如何帮助您创建用户体验调查——或任何其他调查||教育|[做调研：用ChatGPT做调研](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/VBvMw8T0tiRHCkkskyKcbkW9nVc?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99&chunked=false)||2023/11/12|<br>|医疗：健康生物制药的研究|AI在日常工作生活中很有用，这些技术也极大加速了医疗健康生物制药的研究，AI已经在抗癌，抗衰老，早期疾病防治等的研究应用中起着重要作用||教育|[医疗：健康生物制药的研究](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/C2R1wLWQhizJAykI7bKcKLljn3d?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99&chunked=false)||2023/11/12|
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。
我总结了以下中学生学习AI的建议：1.从编程语言入手学习可以从Python、JavaScript等编程语言开始学习，这些是AI和机器学习的基础。学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的AI学习打下基础。2.尝试使用AI工具和平台可以使用ChatGPT、Midjourney等AI生成工具，体验AI的应用场景。探索一些面向中学生的AI教育平台，如百度的"文心智能体平台"、Coze智能体平台等。3.学习AI基础知识了解AI的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。学习AI在教育、医疗、金融等领域的应用案例。4.参与AI相关的实践项目可以参加学校或社区组织的AI编程竞赛、创意设计大赛等活动。尝试利用AI技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。5.关注AI发展的前沿动态关注AI领域的权威媒体和学者，了解AI技术的最新进展。思考AI技术对未来社会的影响，培养对AI的思考和判断能力。总之，中学生可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手，全面系统地学习AI知识和技能，为未来的AI发展做好准备。内容由AI大模型生成，请仔细甄别