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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

Answer

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 GPT-4V 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,GPT-4V 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。

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

References

解读 GPT-4V 《多模态的新时代》

在第4.1节中,通过图18-19展示了GPT-4V在医学图像理解方面的有效性。此外,我们进行了详细的调查,探讨了GPT-4V在放射学报告生成中的应用,如图75-78所示。在这种情况下,我们为GPT-4V提供了各种医学图像,并要求它生成完整的放射学报告。由于评估生成报告的准确性需要领域知识,我们寻求了医学专业人士的评估。图75展示了两个准确的例子:一个涉及腹部X射线图像,另一个涉及右膝的MRI。在两种情况下,GPT-4V正确识别了研究并提供了准确的诊断。接下来在图76中,我们观察了GPT-4V为手/腕的X射线图像生成的放射学报告。虽然GPT-4V根据第一张X射线图像成功诊断了推荐的管理措施,但它错过了第二张X射线图像中明显的远侧桡骨骨折。尽管如此,生成的报告保持了高质量的格式,可以作为模板,从而减轻了医学专业人士在起草报告时的工作负担。在图77中,我们探讨了涉及胸部CT和大脑MRI的两个额外示例。在胸部CT的情况下,GPT-4V错误地识别了左侧而不是右侧的提及的结节,并且还产生了测量误差。处理交错的图像-文本对的能力还允许GPT-4V引用先前的医学扫描和诊断历史,这对于医学专业人士的诊断过程被证明是至关重要的。图78显示了从多个胸部X射线扫描中理解症状进展的示例2。这些插图突显了GPT-4V作为放射学报告生成的AI助手的潜力。然而,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是至关重要的。

Others are asking
问题定义: 1. 核心问题陈述:创作一份个人参赛的、以光伏业务中财务工作与AI结合进行业务赋能为主题的展示类参赛方案框架。 2. 关键上下文信息:公司举办AI创新大赛,个人参赛,主题方向为工作和AI结合限定在业务赋能,公司业务是光伏领域。 3. 问题的具体范围界定:聚焦光伏业务中财务工作与AI结合进行业务赋能的展示方案框架创作。 答案要求: 1. 内容范围: - 必须包含:整体参赛方案思路、光伏财务业务与AI结合的具体方向、展示方案大致框架。
很抱歉,您提供的知识库内容中没有与光伏业务中财务工作与 AI 结合进行业务赋能的参赛方案框架相关的信息。但以下是为您生成的一个可能的参赛方案框架示例: 一、整体参赛方案思路 本次参赛方案旨在探索如何将 AI 技术应用于光伏业务中的财务工作,以实现更高效、精准和智能化的业务赋能。通过深入分析光伏行业的特点和财务工作的需求,结合先进的 AI 技术,提出创新的解决方案,提升财务工作的效率和质量,为公司的光伏业务发展提供有力支持。 二、光伏财务业务与 AI 结合的具体方向 1. 财务预测与分析 利用机器学习算法对光伏项目的成本、收益进行预测,为投资决策提供数据支持。 分析市场趋势和政策变化对财务状况的影响,提前制定应对策略。 2. 风险评估与管理 运用大数据和人工智能技术,对光伏项目的风险进行实时监测和评估。 建立风险预警模型,及时发现潜在的财务风险。 3. 成本优化与控制 通过智能算法优化供应链管理,降低采购成本。 分析生产过程中的能耗数据,实现成本的精细化控制。 4. 财务报表自动化生成与审计 利用自然语言处理技术自动生成财务报表,提高工作效率。 运用 AI 辅助审计,提高审计的准确性和效率。 三、展示方案大致框架 1. 项目背景与目标 介绍光伏行业的发展现状和公司的业务情况。 阐述将财务工作与 AI 结合的目标和意义。 2. 技术方案与实现 详细介绍所采用的 AI 技术和算法。 展示技术方案的实现过程和关键步骤。 3. 应用案例与效果 分享实际应用案例,展示 AI 在财务工作中的具体应用场景。 分析应用效果,如成本降低、效率提升、风险控制等方面的成果。 4. 未来展望与挑战 展望 AI 在光伏财务领域的未来发展趋势。 探讨可能面临的挑战及应对策略。 5. 总结与结论 总结方案的核心内容和创新点。 强调对公司光伏业务的价值和贡献。 以上框架仅供参考,您可以根据实际情况进行进一步的细化和完善。
2025-03-28
帮我推荐几个好用的AI工具
以下为您推荐一些好用的 AI 工具: AI 新闻写作工具: 1. Copy.ai:功能强大,提供丰富的新闻写作模板和功能,可快速生成新闻标题、摘要、正文等内容,节省写作时间并提高效率。 2. Writesonic:专注于写作,提供新闻稿件生成、标题生成、摘要提取等功能,智能算法能根据用户信息快速生成高质量新闻内容,适合新闻写作和编辑人员。 3. Jasper AI:主打博客和营销文案,也可用于生成新闻类内容,写作质量较高,支持多种语言。 内容仿写 AI 工具: 1. 秘塔写作猫:https://xiezuocat.com/ 是 AI 写作伴侣,能推敲用语、斟酌文法、改写文风,还能实时同步翻译,支持全文改写、一键修改、实时纠错并给出修改建议,智能分析文章属性并打分。 2. 笔灵 AI 写作:https://ibiling.cn/ 是智能写作助手,支持多种文体写作,如心得体会、公文、演讲稿、小说、论文等,支持一键改写/续写/扩写,智能锤炼打磨文字。 3. 腾讯 Effidit 写作:https://effidit.qq.com/ 是由腾讯 AI Lab 开发的智能创作助手,能提升写作者的写作效率和创作体验。 写代码或辅助编程的 AI 产品: 1. GitHub Copilot:由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出,支持多种语言和 IDE,能为程序员快速提供代码建议。 2. 通义灵码:阿里巴巴团队推出,提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力。 3. CodeWhisperer:亚马逊 AWS 团队推出,由机器学习技术驱动,可为开发人员实时提供代码建议。 4. CodeGeeX:智谱 AI 推出的开源免费 AI 编程助手,基于 130 亿参数的预训练大模型,能快速生成代码。 5. Cody:代码搜索平台 Sourcegraph 推出,借助强大的代码语义索引和分析能力,了解开发者的整个代码库。 6. CodeFuse:蚂蚁集团支付宝团队推出的免费 AI 代码助手,基于自研的基础大模型进行微调。 7. Codeium:由 AI 驱动,通过提供代码建议、重构提示和代码解释帮助软件开发人员提高编程效率和准确性。 更多相关工具可查看: 1. 更多 AI 写作类工具:https://www.waytoagi.com/sites/category/2 2. 更多辅助编程 AI 产品:https://www.waytoagi.com/category/65 以上工具功能和适用场景可能不同,您可根据自身需求选择最适合的工具。内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-28
有没有好的AI爬虫工具
以下是为您推荐的一些 AI 爬虫工具: FireCrawl 开源爬虫工具:无需站点地图,可抓取任何网站的所有可访问子页面。抓取内容可转换为 Markdown 格式,支持 JavaScript 动态内容,并提供易用 API,简化内容爬取和转换。链接:https://x.com/imxiaohu/status/1780592067586269465 MediaCrawler:支持小红书、抖音、快手、B 站和微博等平台内容抓取,集成 IP 代理池防封,支持视频、图片、评论等多种数据格式保存。链接:https://github.com/NanmiCoder/MediaCrawler 、https://x.com/imxiaohu/status/1769569874601546034?s=20
2025-03-28
推荐一些优质AI信息源,X上的
以下是为您推荐的一些优质 AI 信息源: 1. 在,Grok 能通过 X 平台实时了解世界,还能回答多数其他 AI 系统拒绝的棘手问题,独具幽默回答模式,可避免恶意提问,留下邮件可申请早期测试。 2. 「AI 研究报告》中文版,这是对 2022 年 10 月2023 年 10 月 AI 现状及进展最为全面的报告。 3. 即刻 App 的“”等免费圈子,这里有前沿信息线索,很多 Twitter 上的开发者大牛也会在此分享。 此外,AI 知识库的信息来源还有赛博蝉星公众号、国外优质博主的 blog 或 Twitter 等,推荐大家订阅获取最新信息并投稿。对于初学者入门,推荐看 Open AI 的官方 Cookbook,小琪姐做了中文精读翻译,也可查看 cloud 的相关内容。还有经典必读文章,如介绍 GPT 运作原理、Transformer 模型、扩散模型等的文章,以及软件 2.0 时代相关内容。
2025-03-28
AI阅读习惯养成APP
以下是为您提供的关于 AI 阅读习惯养成的相关内容: AI 稍后读助手的设计思路: 1. 简化“收集”: 实现跨平台收集功能,支持电脑(web 端)、安卓、iOS 多端操作。 输入一个 URL 即可完成收集,借鉴微信文件传输助手的方式,通过聊天窗口输入更符合用户习惯。 2. 自动化“整理入库”: 系统在入库时自动整理每条内容的关键信息,包括标题、摘要、作者、发布平台、发布日期、收集时间和阅读状态。 阅读清单支持跨平台查看,提高可访问性。 3. 智能“选择”推荐: 根据当前收藏记录和用户阅读兴趣进行相关性匹配,生成合适的阅读计划。 同在字节生态中的 Coze、飞书、飞书多维表格可以构建完整的 AI 工作流:通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体对话,在聊天窗口完成链接输入和阅读计划输出;由 Coze 调用大模型、插件完成内容整理和推荐;利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据,无需开发插件和 APP 即可实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划推荐。 关于 DeepSeek R1 的纯强化学习: DeepSeek R1 引入纯强化学习(RL),不依赖大量人类标注数据,通过自我探索和试错学习。在“冷启动”阶段,通过少量人工精选的思维链数据初步引导,建立符合人类阅读习惯的推理表达范式,随后主要依靠强化学习,在奖励系统反馈下(对结果准确率与回答格式进行奖励)自主探索推理策略,不断提升回答准确性,实现自我进化。准确率奖励用于评估最终答案是否正确,格式奖励强制结构化输出,让模型把思考过程置于<think></think>标签之间。如 Alpha Zero 只训练三天就完胜 Alpha Go Lee,Alpha Go 结合监督学习和强化学习,受人类局限,Alpha Zero 纯强化学习,具有创造性风格。大模型 AI 在纯强化学习下展现出超出想象的成长潜力,DeepSeek R1 更注重学习推理底层策略,培养通用推理能力,实现跨领域知识迁移运用和推理解答。
2025-03-28
如何详细的学习AI
以下是详细的学习 AI 的方法: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,如图像、音乐、视频等,可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解其工作原理和交互方式,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 对于中学生学习 AI,建议: 1. 从编程语言入手学习: 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 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: 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,无论是新手还是中学生,学习 AI 都可以从编程基础、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。
2025-03-28
我想用AI写病例
人工智能 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 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。
2024-05-09
如果我要把多篇会议纪要整理成一片行业调研报告,需要如何做
要将多篇会议纪要整理成一篇行业调研报告,您可以按照以下步骤进行: 1. 让 AI 阅读学习:提供一篇优秀的行业调研报告,让 AI 总结其中的方法论,输出一份“行业调研报告”的研究方法和操作框架。 2. 问 AI:询问文章在收集行业数据时所使用的一手数据和二手数据,并让其推荐一些靠谱的行业资料收集网站。 3. 要求 AI:表明您想参考以上内容写一份特定“XXX 行业调研报告”,让其作为“行业调研报告撰写专家”,为您推荐 10 个“XXX 行业”信息网站和 5 个“XXX 行业”研究微信公众号,并输出一份“XXX 行业调研报告”框架。 4. 要求 AI:针对上述“XXX 行业调研报告”框架,丰富每一章节内容,每章内容字数大于 200 字。 5. 经过以上 4 个步骤,AI 会为您生成一个“XXX 行业调研报告”的初稿。之后,您可以根据自身需求,让 AI 进一步完善每一个章节的内容,并结合自己的独特经验和知识,对文章内容进行润色和调整。 需要注意的是,要使调研报告有深度,可以通过以下两个途径: 1. 自身对行业比较了解,整理深度洞察和见解。 2. 一步一步深度咨询 AI,借助 AI 的海量知识,一边学习、一边研究、一边洞察总结。(通过借助 AI,可以加速我们的学习和研究能力) 操作示例可获取“kimi 对话原文”链接: 欢迎与 JessieZTalk 交流,在 AIGC 的路上共同进步!
2025-03-24
请帮我生成一个获取橡胶行业调研报告的提示词
以下是为您生成的获取橡胶行业调研报告的提示词: 首先,确定调研报告的大纲目录,可以参考相关示例报告或行业标准。然后,明确整体的语言风格,一般为“逻辑清晰、层层递进、条理分明”。 在让 AI 生成内容时,不要过于限制其发挥,例如不要过度要求每个章节的结构和语言风格完全符合示例。可以设置循环结构,让 AI 按照目录逐步生成章节内容,生成一段后您进行审核,同意后再进行下一段,否则重新生成。 对于需要搜索网络信息的章节,可以在相应位置打上标签,让 AI 自主判断是否调用插件搜索信息后再撰写。为了让 AI 有更好的选择性搜索,可以选择合适的插件,如 webpolit 插件。 提示词的其他部分按顺序完成即可。
2025-03-20
如何用coze实现一个心理学调研的智能体?最好能够支持音频调用
要使用 Coze 实现一个支持音频调用的心理学调研智能体,您可以按照以下步骤进行操作: 1. 进入 Coze,点击「个人空间 工作流 创建工作流」,打开创建工作流的弹窗。 2. 根据弹窗要求,自定义工作流信息。 3. 点击确认后完成工作流的新建,左侧「选择节点」模块中,实际用上的有: 插件:提供一系列能力工具,拓展 Agent 的能力边界。本案例涉及的思维导图、英文音频,因为无法通过 LLM 生成,就需要依赖插件来实现。 大模型:调用 LLM,实现各项文本内容的生成。本案例的中文翻译、英文大纲、单词注释等都依赖大模型节点。 代码:支持编写简单的 Python、JS 脚本,对数据进行处理。 4. 编辑面板中的开始节点、结束节点,则分别对应分解子任务流程图中的原文输入和结果输出环节。 5. 按照流程图,在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点,即可完成工作流框架的搭建。 在配置子任务节点时: 1. 关于模型选择,没有强制必须用某个模型的说法。而是根据自己的习惯、实测的响应速度、生成质量、调用费用,进行综合选择。比如 Doubao Function Call 模型,对于插件调用、Coze 内 json 格式输出比较擅长;MiniMax 处理文字速度很快;GLM 对于用户提示词的理解比较好。每个模型都有自己擅长的特点,而且每家模型都在不断的迭代。所以模型的选用,需要根据实测情况综合调整。 2. 一般选择豆包·function call 32k。“function call”代表有着更好的 Coze 的工具调用能力,“32k”代表模型的上下文窗口大小,即模型在处理文本时能够考虑的单词或标记的数量。如果输出和输入的类型不是纯文本时,比如是 array、object 结构,请根据实测情况,考虑替换上豆包 function call 版本,其他的 LLM 可能会输出格式比较混乱。
2025-03-12
角色:你是一名软件开发公司的运营经理 背景:现在要准备入局AI导航网站市场,通过AI导航网站实现布局产品流量入口,来获取AI风口的流量。 任务:请你完成AI导航网站的国内外市场调研 要求:调研内容包括AI网站导航的市场、竞品、用户分析以及产品规划、团队人员需求及资源需求、有哪些风险点
以下是对您需求的调研分析: 一、市场分析 目前,AI 领域发展迅速,AI 导航网站作为获取相关信息和资源的入口,具有较大的市场潜力。随着人们对 AI 技术的关注度不断提高,对于便捷、高效的 AI 资源导航需求也在增加。 二、竞品分析 暂未获取到直接关于 AI 导航网站的竞品详细信息。 三、用户分析 用户可能包括对 AI 技术感兴趣的个人、开发者、研究人员、企业等。他们希望通过导航网站快速找到所需的 AI 工具、资源、案例等。 四、产品规划 1. 提供全面、准确的 AI 网站分类和链接,涵盖工具、研究成果、应用案例等。 2. 设立用户评价和推荐系统,帮助用户筛选优质资源。 3. 提供个性化推荐功能,根据用户的浏览历史和偏好推送相关内容。 五、团队人员需求 1. 技术人员:负责网站的开发和维护,如前端开发、后端开发等。 2. 内容编辑:收集、整理和更新 AI 网站信息。 3. 运营人员:负责推广、用户互动和数据分析。 六、资源需求 1. 服务器和带宽资源,以保证网站的稳定运行和快速响应。 2. 数据采集和更新的工具和技术。 七、风险点 1. 市场竞争激烈,可能面临已有成熟竞品的压力。 2. AI 技术发展迅速,需要及时更新网站内容,以保持竞争力。 3. 可能存在版权和法律合规方面的风险。 4. 用户获取和留存的挑战,需要提供优质的服务和用户体验。
2025-03-11
在汉语言文学师范领域中是否存在具有商业价值的问题,利用 AI 技术进行市场调研和分析,探索可能的创业方向
在汉语言文学师范领域,利用 AI 技术进行市场调研和分析是有可能发现具有商业价值的问题和创业方向的。 首先,通过对教育市场的大数据分析,AI 可以帮助了解汉语言文学师范专业的就业趋势和需求变化,例如特定地区对该专业教师的需求增长情况,或者新兴教育模式对该专业人才培养的新要求。 其次,利用自然语言处理技术,分析学生和家长对汉语言文学师范教育的反馈和期望,从而发现潜在的教育服务需求,比如个性化的辅导课程、线上教学平台的优化等。 再者,借助 AI 预测模型,可以评估汉语言文学师范相关教材和教育资源的市场需求,为开发创新的教育产品提供依据。 总之,结合 AI 技术,在汉语言文学师范领域进行深入的市场调研和分析,有机会挖掘出具有商业潜力的问题和创业方向。
2025-02-27
调研一下AI安全治理这个方向的国内外的团队和人。包括AI安全治理的子方向,每一个子方向国内外有哪些科研院所的哪些团队在做相关方向的工作,以及这些团队有哪些骨干成员,他们有哪些观点。以及这个团队有哪些治理成果,尽量详细
以下是关于 AI 安全治理方向的国内外团队和人的相关调研: 国外团队和人员: OpenAI:首席科学家 Ilya 对模型安全较为关注,提出了通过“指令层次结构”来修复“忽略所有先前指令“攻击的方法,并已在 GPT40 Mini 中得到部署。 Anthropic:在多重越狱方面的工作表明了“警告防御”的潜力,在前面和后面添加警告文本,以警示模型不要被越狱。 Gray Swan AI 的安全专家:试用“断路器”,专注于重新映射有害表示,效果比标准拒绝训练更好。 图灵奖得主 Hinton:支持对 AI 监管,认为大模型及其驱动的 AI 必须引入安全性监管,防止其失控或对人类造成伤害,并在网上签署了联名公开信。 英国:创建了世界上第一个人工智能安全研究所 AISA,具有在部署前对高级模型进行评估、建立国家能力并开展研究、协调国际合作伙伴等核心功能,还发布了 Inspect 框架用于 LLM 安全评估,并宣布与美国等效机构签署谅解备忘录,计划在美国旧金山设立办事处。 国内团队和人员:目前调研内容中未提及国内相关团队和人员的具体信息。 在观点方面,Bengio、Hinton、姚期智等著名研究者认为大模型及其驱动的 AI 必须引入安全性监管,确保大模型是 Safety 的,防止其失控或对人类造成伤害,并签署了联名公开信表达对于 AI 失控的担忧,呼吁学术界和工业界对大模型进行监管。吴恩达和 Lecun 则认为模型的能力不足以使其脱离人类的限制。 治理成果方面,英国通过其高级研究与发明机构(ARIA)花费 5900 万英镑开发“守门员”,负责了解和减少在能源、医疗保健和电信等关键领域中其他人工智能代理的风险。英国政府还计划设立一个“AI 安全研究实验室”。美国能源部一直在利用其内部测试床评估人工智能可能对关键基础设施和能源安全带来的风险。LLM 测试初创公司 Haize Labs 与 Hugging Face 合作创建了首个红队抵抗组织基准,汇编了常用的红队数据集并根据模型评估它们的成功率。Scale 根据私人评估推出了自己的稳健性排行榜。
2025-02-20
AI在医学的应用
AI 在医学领域有以下应用: 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:加速药物研发过程,如识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 3. 个性化医疗:分析患者数据,为每个患者提供个性化治疗方案。 4. 机器人辅助手术:控制手术机器人,提高手术精度和安全性。 此外,AI 在医疗健康生物制药的研究中也发挥着重要作用,例如: 1. 提前三年诊断胰腺癌。 2. 发现与胶质母细胞瘤相关的新靶基因。 3. 帮助抗衰老,筛查高效的药物候选物。 4. 寻找阿尔兹海默症的治疗方法。 5. 早期诊断帕金森。 在 2024 年,AI 在医疗领域的应用与发展趋势包括: 1. 利用大模型生成合成数据,如微调 Stable Diffusion 中的 UNet 和 CLIP 文本编码器,从大量真实胸部 X 射线及其相应报告中生成大型数据集。
2025-03-17
ai 医学 文献
以下是为您提供的关于 AI 医学文献的相关信息: 在医疗保健方面,AGI 会带来重大变革。医疗诊断将更精准快速,能综合海量医学文献、患者症状和检查结果给出诊断和治疗方案。在一些问诊场景中,ChatGPT 的表现甚至超过真人医生。未来患者可能先与 AI 健康助手交流,AI 能降低医疗咨询门槛,缓解医生短缺问题。在医学成像诊断上,AI 已显示出高水平,AGI 会进一步提升能力,减少漏诊误诊。治疗方面,AGI 可定制优化方案,参与手术规划和操作。远程医疗也会因 AGI 更实用,精神健康领域 AGI 可能充当心理疗愈师角色,但也存在对其治疗效果和隐私的顾虑,需要医疗监管机构制定标准。 在蛋白质结构预测和合成方面,ChatGPT 引发的范式转移涉及该领域,过去两周有大量突破。用于生成漂亮图片的 AI 可帮助科学家研究并设计新的蛋白质,如 AlphaFold 等多个系统在蛋白质结构预测方面表现出色,还有新的 AI 系统能创造自然界中不存在的蛋白质,以及用于识别个体细胞中蛋白质模式等的新工具。相关文献参考:https://www.sciencedaily.com/releases/2023/05/230504121014.htm 、https://www.wevolver.com/article/pestoanewaitoolforpredictingproteininteractions 、https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0958166923000514 。 如果您有一篇医学课题需要 AI 帮您给出修改意见,可以考虑使用以下工具: 1. Scite.ai:是为研究人员等打造的创新平台,提供引用声明搜索等工具,简化学术工作。 2. Scholarcy:是科研神器,能提取结构化数据,生成文章概要等。 3. ChatGPT:强大的自然语言处理模型,可提供修改意见。 这些工具可从不同角度审视和改进您的医学课题,您可根据具体需求选择合适的工具尝试。但请注意内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-27
能分析医学化验单的AI有哪些?
以下是一些能够分析医学化验单的 AI 工具: 1. Scite.ai:这是一个为研究人员、学者和行业专业人员打造的创新平台,提供引用声明搜索、自定义仪表板和参考检查等工具,能简化学术工作。 2. Scholarcy:一款科研神器,能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,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。 3. ChatGPT: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。 需要注意的是,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-17
有什么好的医学AI软件
以下是一些好的医学 AI 软件: 1. Scite.ai:这是一个为研究人员、学者和行业专业人员打造的创新平台,提供引用声明搜索、自定义仪表板和参考检查等工具,能简化学术工作。 2. Scholarcy:一款科研神器,能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,包含关键概念、摘要、学术亮点等板块内容。 3. ChatGPT:强大的自然语言处理模型,可提供医学课题的修改意见。 此外,还有一些与医学相关的 AI 应用: 1. 微医 APP:AI 医疗健康管理平台,利用 AI 技术分析用户的健康数据,为用户提供个性化的健康管理方案。 2. 彩云天气专业版:AI 天气预报定制服务,根据用户需求提供个性化天气预报服务。 在 AI 公司的产品方面,也有一些与医学相关或具有创新性的: 1. MedARC:一种新颖、开放和协作的医学 AI 研究方法。 2. DeepFloyd:最新最先进的开源文本图像模型,生成的图像具有高度真实感。 内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-12
我要查找医学论文文献,用哪种AI最合适?
如果您要查找医学论文文献,以下几种 AI 工具可能较为合适: 1. Scite.ai:这是一个为研究人员、学者和行业专业人员打造的创新平台,能增强对科学文献的洞察,提供引用声明搜索、自定义仪表板和参考检查等工具,简化学术工作。 2. Scholarcy:一款科研神器,能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,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。 3. ChatGPT: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。 此外,在论文写作领域,还有以下常用的 AI 工具和平台: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,可自动提取文献信息,帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,能提供相关文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提高语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可帮助精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,便于进行数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,可进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,提供丰富模板库和协作功能,简化论文编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 使用这些工具时,要结合自己的写作风格和需求,选择最合适的辅助工具。请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-11
现在国内可用的医学大模型有哪些
目前国内可用的医学大模型有以下这些: 1. 8 月正式上线的部分大模型: 北京企业机构: 百度(文心一言):https://wenxin.baidu.com 抖音(云雀大模型):https://www.doubao.com 智谱 AI(GLM 大模型):https://chatglm.cn 中科院(紫东太初大模型):https://xihe.mindspore.cn 百川智能(百川大模型):https://www.baichuanai.com/ 上海企业机构: 商汤(日日新大模型):https://www.sensetime.com/ MiniMax(ABAB 大模型):https://api.minimax.chat 上海人工智能实验室(书生通用大模型):https://internai.org.cn 能生成 Markdown 格式的:智谱清言、商量 Sensechat、MiniMax 目前不能进行自然语言交流的:昇思(可以对文本进行是否由 AI 生成的检测,类似论文查重,准确度不错)、书生 受限制使用:MiniMax(无法对生成的文本进行复制输出,且只有 15 元的预充值额度进行体验,完成企业认证后可以进行充值) 特色功能:昇思——生图,MiniMax——语音合成 阿里通义千问、360 智脑、讯飞星火等均不在首批获批名单中。据悉,广东地区获批公司分别为华为、腾讯,科大讯飞系其他地区获批产品。 2. LLM 开源中文大语言模型及数据集集合中的医学大模型: XrayGLM,首个会看胸部 X 光片的中文多模态医学大模型: 地址:https://github.com/WangRongsheng/XrayGLM MeChat,中文心理健康支持对话大模型: 地址:https://github.com/qiuhuachuan/smile MedicalGPT 地址:https://github.com/shibing624/MedicalGPT 此外,大模型在医疗行业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,例如麻省理工学院利用 AI 发现新型广谱抗生素 Halicin 等案例充分展示了其在医疗领域的巨大潜力,目前很多医疗研究机构都在进行医疗大模型的开发研究。
2025-01-06