中证沪港深互联互通综合金融指数报1183.15点,前十大权重包含中国银行等
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中证沪港深互联互通综合金融指数报1183.15点,前十大权重包含中国银行等

本文源自:金融界 金融界7月23日消息,上证指数低开低走,中证沪港深互联互通综合金融指数 (沪港深通金融综合,H30484)报1183.15点。 数据统计显示,中证沪港深互联互通综合金融指数近一个月下跌1.64%,近三个月上涨4.06%,年至今上涨4.78%。 据了解,中证沪港深行业指数系列将中证沪港深 500、中证沪港深互联互通中小综合以及中证沪港深互联互通综合指数样本按行业分类标准分别分为 11 个行业,再以各行业全部证券作为样本编制指数,以反映中证沪港深指数系列中不同行业公司证券的整体表现。该指数以2004年12月31日为基日,以1000.0点为基点。 从指数持仓来看,中证沪港深互联互通综合金融指数十大权重分别为:汇丰控股(10.04%)、建设银行(6.48%)、友邦保险(5.92%)、中国平安(4.86%)、招商银行(4.36%)、工商银行(3.7%)、香港交易所(2.94%)、中国银行(2.85%)、兴业银行(2.6%)、中国平安(2.51%)。 从中证沪港深互联互通综合金融指数持仓的市场板块来看,香港证券交易所占比50.09%、上海证券交易所占比42.84%、深圳证券交易所占比7.07%。 从中证沪港深互联互通综合金融指数持仓样本的行业来看,金融占比100.00%。 资料显示,该指数系列样本每半年调整一次,样本调整实施时间分别为每年6月和12月的第二个星期五的下一交易日。权重因子随样本定期调整而调整,调整时间与指数样本定期调整实施时间相同。在下一个定期调整日前,权重因子一般固定不变。特殊情况下将对该指数系列样本进行临时调整。当样本退市时,将其从指数样本中剔除。样本公司发生收购、合并、分拆等情形的处理,参照计算与维护细则处理。当中证沪港深500指数、中证沪港深互联互通中小综合指数和中证沪港深互联互通综合指数样本发生变动时,将进行相应调整。
中国AI医疗影像十年纪:泡沫、死亡与信仰
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中国AI医疗影像十年纪:泡沫、死亡与信仰

前段时间,安德医智发了篇PR稿件,说自己“起死回生”、“拿着1.5亿元又回来了”。 这家曾经估值超5亿美金的行业偶像,在2021年时遭遇资金链断裂,随后公司银行账户被冻结,创始人名下的房产被冻结,员工们集体申请劳动仲裁。 安德医智那篇PR稿件发布后,在行业里却几乎波澜不惊,它以为自己重新回到了牌桌,但其实这个行业早已今非昔比,很多的“执”都是昨日旧梦。 两三年前,那时正是AI医疗影像行业高歌猛进的时刻,科亚医疗一年融资4轮,数坤科技、推想医疗、鹰瞳科技皆拿下大额融资,4家头部企业估值皆超过10亿美金。 我亲历过那场狂欢。 在鹰瞳科技的办公室里,创始人张大磊告诉我,有财务投资人曾给鹰瞳估到了300亿元的投资意向,但他选择了拒绝;在数坤科技位于北京北四环的总部,创始人马春娥告诉我,“数坤没有对手,我们的对手只有时间”。 在科亚医疗办公室里,董事长王立伟一边抽着电子烟一边说,“我们的估值至少还能涨上20倍”;在推想医疗办公室里,创始人陈宽告诉我,“不要只看到当前的繁荣,这个行业还有太多的问题没有解决,要等你都走过去之后,它才会变成一段自然而然好像注定就会发生的经历”。 后来,这个行业的企业上市进展不顺利、商业化遇阻、投资人撤离,企业也只有收缩裁员活下去。最近一年,在公开信息里,无任何一家企业获得新融资,而在水面下的消息里,《健闻咨询》访谈了解到,几家头部企业的年收入皆在1亿元-2亿元区间,离盈利还有较远的距离。 今年7月份,我和一家头部企业的高管上午约在重庆北滨路见面,盛夏的嘉陵江边,昨夜的灯火彷佛刚下了楼台。他告诉我,“照这种局面下去,这个赛道未来最终只会剩下1-2家企业”。 医疗行业的人可能是最容易感知时光流逝的,如果从一批企业创立的时间算起,中国AI医疗影像行业的发展已经过去了十年。 十年过去,有很多人离开了,也有很多人留下。巅峰产生虚伪的拥护,黄昏见证虔诚的信徒。 行业还在,还有多少人能找到来时路。 2014-2016:推开医疗的门 2014年底,25岁的深圳青年陈宽做了一个大胆的决定——放弃美国芝加哥大学经济学系的博士学位,踏上回国创业的飞机。更让家人和朋友不解的是,这位师从四位诺奖得主的金融才子给自己选定的方向,是和华尔街毫不沾边的AI医疗影像。 很多年后,陈宽所创立的推想医疗专门拍摄了一条将约12分钟的微纪录片,讲述了一位80多岁的农村老人,历经几代传承,坚持在乡间义诊的故事。这位老人是陈宽的舅公,他为陈宽踏入医疗行业提供了某种合理化的解释,就像这条纪录片的名字一样——《推开医疗的门》。 2015年,国内医疗信息化的资源和目光都还聚焦在互联网医疗赛道,对于仍处概念阶段的医疗AI行业来说,这扇门实在不容易推开。 据陈宽回忆,创业之初,他和另一位创始人王少康背着包跑了全国40多家医院,才在四川找到一家愿意合作的意向客户。为了做出有说服力的产品,他们租住在医院旁一幢被火锅店和垃圾堆包围的破旧小楼里,四天没有洗澡,做出了公司第一款可用于肺结节CT影像精准识别的AI模型,最终得到了一线医生的认可。 就在推想医疗成立的同一年,另一位医疗AI的拓荒者也出现了。他叫张大磊,毕业于第二军医大学,爱好编程,毕业后先后在微软、PPTV、新浪等互联网公司担任技术高管。从个人履历来看,张大磊横跨医学和信息技术两大知识领域,又有中外大厂的管理背景,是这个行业的完美创业者。 那一年,张大磊33岁,他把新公司取名为Airdoc(中文名称为“鹰瞳科技”),寓意健康服务应该和空气一样,公平获取且随处可得。在尝试了医学图像影像识别、病理识别、甚至医疗单据识别等方向后,张大磊把方向定在了用AI做视网膜病变分析。眼底检查是判断早期血管病变、高血压、糖尿病的有效手段,这是他学医时写在教科书里的考点。 彼时,一墙之隔的互联网医疗赛道正如日中天,2015年的投融资交易总额超过100亿人民币,而AI医学影像行业的融资总额仅为0.58亿。这一年,张大磊拿到了两家创投公司共计152万元的天使投资,陈宽烧的则是自己大学时期的奖学金,属于他的幸运要熬到2016年才会降临。 但不管是陈宽还是张大磊,对“仅仅做信息中介”的互联网医疗模式并不感冒。在陈宽看来,医疗的核心问题是产能,而非渠道,互联网医疗只会让原本就很忙的医生变得更忙。张大磊也数次直言,“对连接医师毫无兴趣”。 回过头来看,2015年前后扎堆成立了不少AI医疗企业,且大多数都集中在AI医学影像领域。而推想医疗和鹰瞳科技这两家企业,分别代表了AI医学影像早期最为拥挤的两条支线赛道——肺结节和糖网筛查,绝大多数医疗AI公司的产品都和这两个方向有关。 其中的原因在于,这两类场景都有经过标注的成熟数据集,且深度学习的代码也都是开源的,即便对于初创公司来说,技术门槛也几乎为零。其次,肺结节和眼底OCT都有“强边缘”的特征,适合利用深度学习进行自然图像分析。上海长征医院影像科主任、中华医学会放射学分会主任委员刘士远曾表示,用AI筛选肺结节,类似于“在黑纸上找白点”。 可即便是这么简单的功能应用,基于AI强大的数据处理能力,依然能够给医院端带来效率的巨大提升。 以肺部CT图像为例,一个病人的肺部CT图像在300-500幅上下,按照一天100个病人来计算,阅片总量在3-5万幅之间。在AI介入以前,这3-5万张片子需要影像科医生一张一张地看,寻找6毫米以下的肺部结节,并给予诊断报告。而有了AI软件的辅助后,医生可以让AI先扫一遍,再根据AI的识别结果进行参考给出报告。 “早期医院同时用了几款软件,效果都不是很好,准确率不高。”一位东部省份三甲医院的影像科医生告诉《健闻咨询》,这几家公司后来都派了技术人员在医院驻点,第一时间对问题进行处理。与此同时,医生也会在系统中做出正确的标记,帮助公司训练AI模型。“最后,我们留了两家公司的产品,辅助诊断的准确率基本都在95%以上。” 从某种意义上来说,在初创的草莽时期,AI医疗影像企业的命运,既不取决于技术,也不取决于服务,而是取决于和医院的客情关系。“因为医院手中既有最真实的医疗数据,也有能对数据进行标注的医生资源”,一位医疗行业的投资人表示,这意味着,谁能够谈下更多的三甲医院,谁合作的医院专科能力更强,谁就能做出更有竞争力的产品。 在这一阶段,唯一的例外是科亚医疗。这家成立于2016年初的AI医疗影像公司,悄悄绕开了肺结节和糖网筛查这两片红海,选择了冠心病诊断。 这和创始人宋麒的经历有关,在创立科亚医疗之前,他曾在美国AI医疗独角兽HeartFlow工作了一年,这家公司的明星产品是一种被称为CT-FRR的冠心病无创诊断技术。而宋麒后来所做的事是在CT-FRR的技术框架上加入AI元素,让算力代替人力,把诊断时间缩短到了10分钟以内。 科亚医疗的勇敢会在日后获得命运的奖赏。不管最后成败,它都会在中国的医疗AI发展史上留下属于自己的一笔。 2017-2019:落地 2017年是医疗AI从概念走向落地的转折点。 这一年,原国家食药监总局发布新版《医疗器械分类目录》,明确将能够对病变部位进行自动识别,并提供明确诊断提示的诊断软件,按照第三类医疗器械进行管理。如不能直接给出诊断结论,则纳入二类医疗器械范畴。 政策利好下,光是做肺结节筛查软件的公司就激增至200多家,所以这一年也被称为“肺结节年”。除了前文提及的推想医疗,深睿医疗和依图医疗皆成名于此时。这两家企业日后的恩怨纠葛将成为我们理解国内医疗AI的一个注脚,但当下,我们先对它们做一个简要的介绍。 依图医疗成立于2017年3月,是“AI四小龙”之一依图科技旗下的全资子公司。 2017-2019年间,依图科技将其作为核心业务培养,投入超2亿元人民币,背靠大树的依图医疗也还算争气,从肺结节筛查切入后,于2018年发布了全球首个基于医疗AI的癌症筛查智能诊疗平台,涵盖了肺癌、结直肠癌、乳腺癌等多个高发癌种。 深睿医疗的成立时间比依图医疗晚了不到一周,团队核心由百度和西门子的高管跨界组成,董事长雷鸣为百度创始“七剑客”之一,在AI领域根基深厚;CEO乔昕则任职于西门子医疗事业部大中华区副总裁,手握大量医疗人脉。虽然不像依图医疗那样有母公司输血,但凭借创始团队的光鲜履历,深睿医疗在三年内拿到了超过3亿元融资,迅速成长为行业头部企业。 “当时我们确实特别看好这块,核心判断就是AI医疗影像既可以给头部医院提升效率,也可以给基层医院提升能力。”一家医疗创投公司的合伙人告诉《健闻咨询》,2017年是医疗AI第一波高潮的开始,有的机构一出手就投了2-3家创业公司,“大家都觉得AI赋能医疗的逻辑没毛病,悬念无非是哪几家公司会跑出来。” 在那个时期,绝大多数投资人和创业公司信奉的都是互联网那套“小步快跑,快速迭代”的逻辑,“一个95%准确的东西和一个97%准确的东西,客户是感受不出差异的,但如果是谁家出了一个新的功能,我们肯定马上就会照抄过来。”一家头部医疗AI的工程师向《健闻咨询》回忆称。 也正因为如此,在2017-2018年的第一轮产业高潮里,有两家企业的成长轨迹更值得我们关注。他们和科亚医疗一样,从出道之初就为这个行业贡献了最为宝贵的东西——差异化。 2017年,在美国IBM担任高管的马春娥和年长她8岁,同在IBM担任技术主管的丈夫毛新生前后脚辞职,回国创立了数坤科技。从教育背景看,两人都是计算机硕士学历,是纯纯的技术派。“数坤”这个名字是熟读《道德经》的毛新生起的,寓意“数据里有乾坤”。 数坤的第一款王牌产品,瞄准的既不是肺,也不是眼底,而是人类最重要的器官——心脏。临床上,心内科会用冠脉CTA对疑似冠心病患者进行诊断。在没有AI介入的情况下,一例冠脉CTA的三维重建平均耗时在半小时以上。针对这一痛点,数坤研发出了冠脉CT造影图像血管狭窄辅助分诊软件,只需要5分钟就能替代医生完成三维图像的分割、测量和狭窄位置标注。 这款产品的研发难度在当时可谓“鹤立鸡群”,主要体现在不论是高质量的临床数据,还是人工标注的专业度,以及三维视角下的算法框架,都是市面上的稀缺资源,需要付出巨大的代价才能获得。也正因为如此,产品一经面世,就受到了医院端的狂热追捧。 在后来的一次公开论坛上,马春娥分享了一个让人哭笑不得的案例。有一次,数坤的工作人员去某医院准备撤走试用到期的产品,没想到客户直接趴在了服务器上不让搬走,问能不能再续一个月。 类似的故事还发生在主攻颅内肿瘤的安德医智身上。 2018年,曾在GE医疗从事销售工作的梁伟民以52岁的“高龄”出道创业,长年奔走于临床一线,让他敏锐地捕捉到了神经影像在诊断准确性上的痛点。...
AI伴侣也很甜?复旦郑骁庆:存在侵犯隐私和情感依赖等风险,相关法律有待完善
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AI伴侣也很甜?复旦郑骁庆:存在侵犯隐私和情感依赖等风险,相关法律有待完善

搜狐科技《思想大爆炸——对话科学家》栏目第82期,对话复旦大学计算机科学技术学院副教授郑骁庆。 嘉宾简介: 郑骁庆,复旦大学计算机科学技术学院副教授、博士生导师,复旦大学自然语言处理实验室成员,美国麻省理工学院International Faculty Fellow,加州大学洛杉矶分校访问研究员,主要研究方向为自然语言处理和机器学习。在CL、ICML、NeurIPS、ICLR、ACL、EMNLP等自然语言处理和人工智能领域的顶级国际会议和期刊发表论文数十篇。 划重点: 1.生成式语言大模型的爆发让AI“伴侣”具备了强大的语言理解、语言生成和模仿人类语言风格的能力。 2.AI“伴侣”能够提供稳定、可靠、持续性的情感支持,在辅助医疗和陪护方面也有较大的优势。 3.AI“伴侣”目前无法与人发展出真正意义上的双向情感关系,这种单方面的情感交流在心理学上是用户对人工智能系统的一种投射效应。 4.未来虚拟人的出现,可能会造成用户对AI的过度依赖,从而影响现实中人际关系的合理发展,而一旦对AI过度依赖的人群变多,可能会导致整个社会人际关系的疏离。 5.保护用户数据隐私是AI“伴侣”开发公司的底线,目前相关的法律责任界定尚不明确。此外,道德和伦理问题也是必须予以重视的考量因素。 出品|搜狐科技 作者|周锦童 编辑|杨锦 “人是假的,陪伴是真的。” 现如今,生活节奏快、压力大,情感得不到宣泄,孤独感随之而来,如果这时有一个能够随时随地倾诉的“树洞”,或许能给单调的生活平添一丝慰藉。 正因如此,新型类人情感聊天机器人——AI“伴侣”日益流行起来。不过,尽管AI“伴侣”表现出很强的现实性、适应性和互动性,但也面临着隐私泄露、伦理以及过度情感依赖等问题。 AI“伴侣”是如何工作的?有哪些优势和弊端?使用时如何规避风险摆脱情感依赖?带着这些问题,搜狐科技对话了复旦大学计算机科学技术学院副教授、博士生导师郑骁庆。 生成式语言模型技术的突破性进展促进了AI“伴侣”所需的三项核心能力的提升 现如今,市面上已经有100多款常见的AI“伴侣”,像myanima.AI、Eva AI、Nomi.AI和Replika等等,这些聊天机器人是由AI驱动的程序,通过文本、语音和图像等多种模态与人类进行互动。 “这些应用程序实际上具备了一定的模拟人类情感反应和社交互动的能力,会让用户觉得有被陪伴的感觉。”郑骁庆如是说。 郑骁庆表示:“这种聊天机器人是基于深度学习自然语言处理技术构建的,目前最先进的语言大模型是将语言理解、语言生成和和世界知识压缩进具有亿万级参数的人工神经网络中,取得了空前的成功。此前我们认为机器要理解或生成人类语言非常困难,仍然需要长时间的探索,但近两年生成式语言大模型的爆发突破了这一技术瓶颈。” 生成式语言大模型为AI“伴侣”提供了三大基础能力。首先是在语言理解能力方面。AI“伴侣”已经能够处理非常复杂的句子结构,甚至可以理解某些语义表达中的隐藏含义。 其次是自然语言生成能力方面,现在AI“伴侣”不仅具有连贯性和逻辑性,还可以根据上下文调整风格和语调,模仿人类的语言风格。 AI“伴侣”最后一个非常重要的能力是长程上下文处理能力,模型可以保持长时间的对话上下文,这使得它们在多轮对话中表现得更像人类。这在AI伴侣方面尤为重要,能够保持交流过过程中角色性格和属性的一致性,包括处理在人与人交互时经常使用指代和省略等情况。 AI“伴侣”还可以通过此前交互过程中检索到的某些内容,回忆出完整交流历史,在交流的过程中,结合对话历史和当前交互内容生成拟人的回复,并且具备一定的角色扮演能力。 这种角色扮演能力使得用户在互动过程中感受到虚假的“真实”存在。这种体验有时会被误认为是一种情感联系。 “在此基础上,我们也看到许多公司对AI‘伴侣’进行了针对性的定制优化,这些公司根据系统和产品实际应用的用户交互记录,对模型设计和输出方面进一步地调整、优化,从而满足用户的期望和个性化定制需求。”郑骁庆解释道。 AI“伴侣”能够提供稳定、可靠、持续性的情感支持,但不能发展真正的双向情感关系 郑骁庆指出:“AI‘伴侣’在情感支持方面有着独特的优势,这是一种无理由的支持和陪伴,在与它交互的过程中,可以自由地表达自己的感受和想法,无需担心他人的误解、批评和评判,对某些心理焦虑或存在沟通障碍的人来说非常有意义。” 此外,作为一个机器,它可以24小时全天候地提供支持,无需担心交流的时间、地点,也不用担心是否会打扰到其他人,随时随地都可以为用户提供情绪宣泄和倾诉的去处,而且AI“伴侣”作为程序化的机器,能够提供稳定、可靠、持续性的情感支持。 不仅如此,AI“伴侣”在辅助医疗和陪护方面也有很大的优势,比如心理疾病的辅助医疗、对老年人的陪护等等,而且随着技术的不断发展,虚拟数字人的出现也可以满足用户对去世亲人的思念和缅怀的需求。 那么,这是否意味着我们可以与AI“伴侣”建立一个非常深度的情感链接了呢? 对此,郑骁庆却持否定态度:“我不认为目前可以与AI‘伴侣’建立深度的情感链接,说白了它就是个‘机器’,本质上只是对人某种情感交流的一种机械性地模仿,还不能与人进行完全的双向情感互动。” 这种单方面的情感交流在心理学上是用户对系统的一种投射效应,人类需要与他人合作、交流,需要理解别人的情感,在长期进化的过程中,人类倾向于对这种拟人化的对象产生某种情感联系。 “在不断交互的过程中,这种投射效应会不断被强化,让用户产生某种情感联系的错觉。”郑骁庆进一步如是说。 AI“伴侣”存在着隐私泄露、过度情感依赖、伦理等问题,有关法律责任还不明确 当然,除了上述优势外,AI“伴侣”肯定是会存在相应的弊端和风险的。 在郑骁庆看来,首先需要担心的就是用户对AI“伴侣”情感过分依赖的问题,这可能会让用户分不清虚拟和现实。就像前些时间著名音乐人包小柏用AI技术“复活”去世的女儿一样引发争议,虽然满足了对去世女儿思念的情感慰藉,但可能会沉迷其中,难以自拔。 “随着虚拟技术的不断发展,未来会从语言的交互慢慢扩展到眼神、动作、表情等全方位、多模态的交互,这种虚拟人的出现,会造成用户对AI的过度依赖的风险,从而影响现实中人际关系的合理发展,而一旦对AI过度依赖的人群变多,可能会导致整个社会人际关系的疏离。”郑骁庆如是说。 谈及隐私问题时,郑骁庆坚定地表示:“保护用户数据隐私是AI‘伴侣’系统开发公司的底线。” 产品的成功研发需要收集大量的个人数据来对用户投其所好,包括情感状态、习惯偏好、互动需求等。使用这些数据优化产品的过程中涉及大量的隐私数据会。 此外,开发公司因管理不善或者遭受黑客的攻击都可能导致数据泄露,所以因AI“伴侣”可能造成数据泄露导致侵犯个人隐私的问题非常值得关注。 此外,郑骁庆称目前相关的法律责任还不明确。“虽然有在未经过他人同意情况下不能对个人进行画像,以及不能泄露他人隐私的相关规定。但这些规定较为宽泛且原则性。一旦使用AI“伴侣”导致用户出现心理健康问题或经济损失等纠纷时,目前还缺少具体的法律依据来明确界定责任。” AI“伴侣”所引发的道德和伦理问题也不容忽视。不同国家对AI“伴侣”的接受程度存在显著差异,这种差异深受各自文化传统的影响。因此,在考虑AI“伴侣”的应用和发展时,必须将这些文化因素纳入考量范围。...
中证沪港深互联互通中小综合金融指数报1408.12点,前十大权重包含中国人民保险集团等
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中证沪港深互联互通中小综合金融指数报1408.12点,前十大权重包含中国人民保险集团等

本文源自:金融界 金融界7月23日消息,上证指数低开低走,中证沪港深互联互通中小综合金融指数 (沪港深通中小金融综合,H30474)报1408.12点。 数据统计显示,中证沪港深互联互通中小综合金融指数近一个月下跌2.21%,近三个月下跌3.07%,年至今下跌8.59%。 据了解,中证沪港深行业指数系列将中证沪港深 500、中证沪港深互联互通中小综合以及中证沪港深互联互通综合指数样本按行业分类标准分别分为 11 个行业,再以各行业全部证券作为样本编制指数,以反映中证沪港深指数系列中不同行业公司证券的整体表现。该指数以2004年12月31日为基日,以1000.0点为基点。 从指数持仓来看,中证沪港深互联互通中小综合金融指数十大权重分别为:渣打集团(10.39%)、保诚(9.91%)、常熟银行(2.21%)、太平洋(2.04%)、苏州银行(2.04%)、国金证券(1.85%)、长沙银行(1.79%)、中国人民保险集团(1.77%)、民生银行(1.69%)、第一创业(1.61%)。 从中证沪港深互联互通中小综合金融指数持仓的市场板块来看,香港证券交易所占比43.23%、上海证券交易所占比35.26%、深圳证券交易所占比21.51%。 从中证沪港深互联互通中小综合金融指数持仓样本的行业来看,金融占比100.00%。 资料显示,该指数系列样本每半年调整一次,样本调整实施时间分别为每年6月和12月的第二个星期五的下一交易日。权重因子随样本定期调整而调整,调整时间与指数样本定期调整实施时间相同。在下一个定期调整日前,权重因子一般固定不变。特殊情况下将对该指数系列样本进行临时调整。当样本退市时,将其从指数样本中剔除。样本公司发生收购、合并、分拆等情形的处理,参照计算与维护细则处理。当中证沪港深500指数、中证沪港深互联互通中小综合指数和中证沪港深互联互通综合指数样本发生变动时,将进行相应调整。
AI完败于人类医生?研究发现:大模型临床决策草率且不安全
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AI完败于人类医生?研究发现:大模型临床决策草率且不安全

来源:学术头条 人类医生,会因为 ChatGPT 等大模型纷纷下岗吗? 这种担心,并非空穴来风。毕竟,谷歌的大模型(Med-PaLM 2)已经轻松拿下了美国医学执照考试,达到了医学专家的水平。 然而,一项最新研究表明:在临床方面,人类医生完胜目前的人工智能(AI)模型,无需过于担心个人“失业问题”。 相关研究论文以“Evaluation and mitigation of the limitations of large language models in clinical decision-making”为题,已于近日发表在科学期刊 Nature Medicine 上。 该研究发现,即使是目前最先进的大语言模型(LLM)也无法为所有患者做出准确诊断,且表现明显差于人类医生:医生的诊断正确率为 89%,而 LLM 的诊断正确率仅为 73%。在一个极端情况(胆囊炎诊断)下,LLM 正确率仅为 13%。 更令人惊讶的是,随着对病例信息的了解增多,LLM 的诊断准确度反而会降低,有时甚至会要求进行一些可能对患者有严重健康风险的检查。 化身急诊科医生,LLM 表现如何? 尽管 LLM 可以轻松拿下美国医学执照考试,但医学执照考试和临床案例挑战适合只测试考生的一般医学知识,难度远不如日常复杂的临床决策任务。 临床决策是一个多步骤的过程,需要从不同来源收集和整合数据,并不断评估事实以达成基于证据的患者诊断和治疗决策。 为了进一步研究 LLM 在临床诊断中的潜力,来自慕尼黑工业大学的研究团队及其合作者基于医疗信息市场重症监护数据库(MIMIC-IV)制作了一个涵盖 2400 个真实患者案例和 4 种常见腹部疾病(阑尾炎、胰腺炎、胆囊炎和憩室炎)的数据集,模拟现实的临床环境,重现从急诊到治疗的过程,从而评估其作为临床决策者的适用性。 图|数据集来源及评估框架。该数据集来源于...
朗玛信息:公司“39AI全科医生”小程序实际更新时间及内容需以上线版本为准
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朗玛信息:公司“39AI全科医生”小程序实际更新时间及内容需以上线版本为准

证券之星消息,朗玛信息(300288)07月29日在投资者关系平台上答复投资者关心的问题。 投资者:董秘你好,39Ai全科医生7月底会有更新吗?疾病诊断为何迟迟不更新,照这个工作效率何时能商业落地?难道不同模块不是同时进行的嘛? 朗玛信息董秘:您好!公司“39AI全科医生”小程序已推出“疾病诊断”功能,已能对数万种疾病做初步诊断,近期会针对软件用户体验和交互功能进行优化升级,辅助诊断的疾病种类亦会陆续增加,同时公司正在与医学专家、药企、其他互联网公司积极探索相关合作方式及具体商业落地形式,敬请关注。谢谢! 投资者:董秘你好,贵公司39AI全科医生进展如此缓慢,需要几年方可商业落地?贵公司的工作效率只会让投资者寒心,贵公司只有尽快让该产品落地打开销路才能提升贵公司的经济效益,没有新的效益增长点贵公司退市是迟早的事情 朗玛信息董秘:您好!感谢您的建议。公司经营正常,“39AI全科医生”学习训练亦在有序推进中,新推出的疾病诊断模块已经能对数万种疾病做初步诊断,同时公司正在与医学专家、药企、其他互联网公司积极探索相关合作方式及具体商业落地形式。感谢关注! 投资者:39AI全科医生7月底是否有更新?贵公司2季度业绩是否较1季度有好转?请回答不要回避 朗玛信息董秘:您好!公司“39AI全科医生”小程序实际更新时间及内容需以上线版本为准。公司经营正常,上半年经营数据请您关注公司于2024年8月28日披露的2024年半年度报告,敬请关注! 以上内容由证券之星根据公开信息整理,由算法生成(网信算备310104345710301240019号),与本站立场无关,如数据存在问题请联系我们。本文为数据整理,不对您构成任何投资建议,投资有风险,请谨慎决策。
AI换脸侵权了?网红博主告赢手机软件,网友:这回法院站得直!
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AI换脸侵权了?网红博主告赢手机软件,网友:这回法院站得直!

大家好,欢迎阅读文章,点个“关注”,让我们的交流更顺畅,感谢您的支持与喜爱!小编会持续分享更多有趣有用的信息,关注我,精彩不迷路!祝您今天心情愉快! 今天,小编在网上看到一个让人眼前一亮的新闻,AI换脸技术引发的肖像权纠纷,法院给出了明确判决,这事儿可真不是闹着玩的! 俗话说,人怕出名猪怕壮,AI换脸技术虽然火,但用不好,可是会惹上官司的。 在这个看脸的时代,肖像权可是个大事,一不小心,自己的脸就成了别人的“面具”,想想都让人不寒而栗。 重播 播放 00:00 / 00:00 直播 00:00 进入全屏 50 点击按住可拖动视频 就在不久前,国风短视频博主赵某发现自己的脸被AI换脸软件“B”随意替换,这事儿可不简单,他的粉丝数高达5.6万,影响可不小。 赵某一怒之下,将A公司告上法庭,要求赔偿损失。深圳市南山区法院审理后,判决A公司侵犯了赵某的肖像权,要求其赔礼道歉并赔偿经济损失。 这起案件不仅让赵某获得了应有的赔偿,更引起了社会对AI换脸技术侵权风险的广泛关注。网友们纷纷评论,法院这次判决给力,保护了公民的肖像权。 有网友表示,AI对小朋友是风险存在,不要随便把自己的个人信息交出去,包括人体的物理信息。 有网友说,要立法律法规制度制约。 有网友指出,我们的账号头像都是他们的产权所以以后ai我们的人脸识别也是别人的。 有个朋友说,能不能禁止? 有网友提到,各种app都要访问相册权限,烦人的很。 AI换脸技术虽然带来了娱乐新方式,但其侵权风险也不容忽视。《中华人民共和国民法典》明确规定,未经同意,不得使用他人肖像。 林陈纯法官在此案中强调,AI换脸技术的使用要依法合规,保护公民的肖像权不受侵犯。 对于这起AI换脸侵权案件,您有什么看法?是否支持法院的判决?欢迎在评论区留下您的观点。感谢您的观看,关注我,每天获取更多优质内容! (免责声明)文章核心事件、图片都来源于网络,无任何不良引导。如果涉及版权或侵权问题,望请及时联系,我们将立马删除内容!如有内容存疑部分,联系后即刻删除或作出更改。
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战略合作|信锐携手合聚集团,AI赋能健康服务业!

2024年7月19日,深圳市信锐网科技术有限公司(以下简称“信锐”)与集团性综合企业山西合聚健康产业集团有限公司(以下简称“合聚集团”)及服务商信服云(山西)科技有限公司(以下简称“信服云”),正式签署了三方战略合作协议(图一)。 图一:信锐与合聚集团及信服云完成战略合作签约仪式 信锐山西销售总监付鑫、合聚集团信息部部长李彦、深信服山西区销售总监吴烨、信服云总经理陈少锋等人出席本次签约仪式(图二),并就三方业务合作进行深度交流。 图二:战略合作签约仪式现场合照 信锐、合聚集团与信服云三方一致认为,战略合作关系的建立,对于促进三方重点产品、方案和系统在行业领域突破具有重大意义。 深圳市信锐网科技术有限公司成立于2014年,是专注于基础网络与物联网联接领域的产品及服务提供商,致力于构建全联接的未来。目前已为政府、教育、医疗、企业、金融、智慧城市、商超连锁、景区、酒店等超过100000家行业用户提供了专业的产品和服务。基于行业深入洞察,信锐于2024年推出了信锐园区全场景网络AI智能化解决方案2.0——全网智能2.0,通过硬件创新到软件创新,接入层创新到管理层创新,打造从端到端的AI智能解决方案。 山西合聚健康产业集团有限公司是一家以健康服务业为主导的集团公司,下属二十余家子公司,涉及医疗服务、康复护理、生态康养、社区医养、物业管理、资产运营、金融投资、早教托育等多个领域,致力于构建服务南太行3000万人群的健康产业生态圈,以实现“构建全生命周期产业平台与服务生态”为战略目标,为人民群众提供全方位全周期的健康服务。 信服云自2014年成立以来,深耕于IT专业服务与解决方案领域,致力于为政府、企业、能源、医疗、教育及各行业用户提供安全、高效、智能的云计算与数字化转型服务。 签约仪式上,信锐山西销售总监付鑫表示(图三),基于合聚集团的行业性质,信锐将为合聚集团搭建一套智能运维体系,引入智能运维技术,实现用户可感知、体验可优化、体验可评估的业务保障落地,助力合聚集团实现以设备运维为中心向以业务体验为中心的转变升级,打造高速网络带宽,高效承载合聚集团更多新兴业务。 图三:信锐山西销售总监付鑫在签约仪式上讲话 合聚集团信息部部长李彦表示(图四),此次战略合作的签订,将促进三方共同致力于合聚集团的信息化、智慧化建设,打造行业标杆。合聚集团将向信锐积极反映产品的应用感受,促进产品升级,助力双方的品牌建设。 图四:合聚集团信息部部长李彦在签约仪式上讲话 信服云总经理陈少锋表示(图五),信服云已经在山西扎根十年,通过此次合作,信服云将以最饱满的服务态度积极应对各种问题,来保障合聚集团信息化网络的高效性、稳定性、持续性。 图五:信服云总经理陈少锋在签约仪式上讲话 信锐正以其创新的AI网络技术,助力各行业用户实现智能化转型。未来,信锐将坚持以用户为中心的产品创新,持续打造“安全、智能”的未来网络。期待与更多行业伙伴合作,助力更多用户实现网络数字化转型升级!
央视财经上线“央小财”就业助手 由蚂蚁集团AI金融助理“支小宝”提供技术支持
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央视财经上线“央小财”就业助手 由蚂蚁集团AI金融助理“支小宝”提供技术支持

正值毕业季,央视财经APP上线“央小财”就业助手,可及时为大学生解答求职、择业相关的各类问题。据了解,“央小财”由蚂蚁集团AI金融助理“支小宝”提供大模型技术支持。用户可以登陆央视财经客户端,或上支付宝APP搜“支付宝就业”,进入频道后在首页点击“职场新导航”进入专区。 当提问“当前哪类行业增长快,就业前景好?”时,“央小财”第一时间整合信息,给出“高技术制造业、服务业、数字经济、新兴产业”等回答,每个行业还有增长数据、前景分析、就业前景等论据支撑。 据了解,这一产品背后技术来自蚂蚁集团自研的大模型AI金融助理“支小宝”,在泛财经、金融等门槛较高的就业领域,也能进行专业的分析问答。“支小宝”拥有百亿级知识数据存储的知识力、个性化的语言力和可控可信的安全力,能够对市场行情、产业研报进行准确、专业、深度、合规的分析研究,辅助决策参考。目前,AI金融助理“支小宝”也可在支付宝APP的理财和保险频道直接进行体验,已服务4300万普通投资者。 蚂蚁集团财富投研技术负责人纪韩进一步介绍,蚂蚁运用大模型技术落地了支小宝这样的严谨产业应用,并能逐步将这一能力对外开放。技术层面则主要做了三层工作:底层是面向严谨应用定制的凤凰大模型Finix,中间层是模仿专家思考和工作流程的agentUniverse专业智能体框架,两者结合支撑了最上层支小宝提供有效服务,能在不同环节模拟人类专家,输出观点并调用专业服务工具。 据介绍,“支小宝”对金融事件分析推理的“智商”和“财商”已达到真人行业专家平均水平。“情商”也在不断提高,金融意图识别准确率达到95%,能够理解用户情绪,主动进行多回合的高质量对话。 推广 【如果您有新闻线索,欢迎向我们报料,一经采纳有费用酬谢。报料微信关注:ihxdsb,报料QQ:3386405712】
美国财政赤字窟窿:金融市场的重大风险
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美国财政赤字窟窿:金融市场的重大风险

本文源自:智通财经网 除了新冠肺炎疫情、全球金融危机和第二次世界大战等危机时期,美国联邦赤字水平有望达到历史最高水平。巨额赤字成为选举年美国两党互相指责的锚头:共和党人谴责民主党失控的支出,而民主党人则反驳说,罪魁祸首是共和党的减税措施导致财政收入萎缩。不管是财政收入还是支出推动赤字的飙升,美国巨额财政赤字加剧了通胀,有可能引发“美元危机”并推高美债收益率,对全球经济构成“重大风险”。 美国财政赤字严重 据白宫下属的美国管理和预算办公室(OMB)上周五发布的预测,截至9月30日的本财年美国联邦赤字将达到近1.9万亿美元,相当于GDP的6.6%。无党派的国会预算办公室(CBO)估计,这一差距将达到更高的6.7%。 根据OMB的数据,今年美国政府财政收入将达到GDP的17.6%,略高于1984年至2023年美国17.2%的平均水平。然而,同期的总体支出将达到24.2%,比平均水平21.1%高得多。这些数据似乎支持共和党的观点,即支出增加是问题的根源。 但仔细分析,情况就复杂多了。麻烦不在于白宫和美国国会每年必须就国防、教育、国家公园和营养援助等各项开支达成一致。当前美国财政预算中可自由支配的支出占GDP的6.4%,预计将低于40年来7.5%的平均水平。 美国两党政策中心经济政策项目的执行主任Shai Akabas说,赤字增加的原因是“预算编制过程之外的因素;这在很大程度上是由人口结构和医疗成本驱动的”。 财政支出压力大:社保与国债支出 从广义上讲,有两个主要重要因素:强制性的计划性支出以及美国国债的利息成本。多年来,强制性支出稳步增长,本财年将达到GDP的14.6%,比40年平均水平高出整整3个百分点。这一增长主要是由社会保障和医疗保健项目推动的,随着65岁及以上美国人数量的迅速攀升,这些项目也在扩大。美国社会保障局估计,到2024年,将有超过6700万人领取福利,比2015年增加了800多万人。 美国老年人口的增加,以及医疗成本的上升,是美国联邦政府医疗计划(包括医疗保险和医疗补助计划)支出增加的推动力。根据CBO的预测,2024年,主要医疗保健项目的支出预计将达到GDP的5.8%。相比之下,1974年至2023年的平均增长率为3.4%。 与此同时,由于利率上升,27.8万亿美元公共债务的偿还额激增。自美联储于2022年3月开始加息以对抗通胀以来,政府就美国国债支付的平均利率已经翻了一倍多,达到3.3%。OMB预计2024年净利息支出将相当于GDP的3.2%,为1991年以来的最高水平。美国企业研究所高级研究员Alex Brill表示:“由于债务如此之大,累积得很快,我们没有缓冲。” 减税降低财政收入 在2024财年,个人所得税、公司税和工资税收入占GDP的比例预计将超过过去24年的平均水平。这并不意味着特朗普在总统任期内实施的减税措施会像共和党人经常声称的那样财政收入减少的影响可以被抵消。大多数研究《2017年减税和就业法案》(Tax Cuts and Jobs Act of 2017,简称TCJA)影响的经济学家发现,减税给政府带来的成本,远远超过减税带来的增长和就业带来的收益。 相反,是政府刺激和历史低失业率等因素推动了经济活动,从而产生了更多的税收收入。在疫情期间,企业利润率飙升,因为企业可以更自由地提高价格,这也推动了税收收入。共和党人希望将将于明年到期的TCJA个人减税政策永久化。但一些民主党人只想保留对年收入低于40万美元家庭的减税政策,同时提高企业和高收入者的税率。 摩根大通首席美国经济学家Michael Feroli表示,不允许TCJA到期将继续抑制财政收入,并使美国10年赤字预测变得更糟。他说,任何缩小差距的解决方案都需要通过提高税收和降低强制性支出来增加收入的结合,而不是只有单个措施。Feroli称:“有很多方法可以‘修复社会保障’。针对医疗保险和医疗支出有点困难,但肯定也有选择。” 美国目前还没有正式的计划来改革社会保障和医疗保险,前者预计将在2033年缺乏足够的资金来支付全部福利,后者可能在2036年触及红线。一些共和党人赞成削减一些福利或提高补贴资格年龄。一些民主党人提议对富人增税,为这些项目创造更多收入。 美国财政部长耶伦在6月份接受采访时表示,要求年收入超过40万美元的家庭缴纳更多的社会保障税,“当然似乎是解决这一问题的合理方法”。 “赤字警报”:或给全球金融市场带来风险 CBO上月发布的预测显示,从2025年到2034年的十年间,美国公共财政的发展轨迹将累计出现22.1万亿美元的赤字,这也成为美国以外的担忧。国际货币基金组织在6月份的一份声明中批评美国的赤字“过大”,并指出随之而来的美国债务负担的增加对全球经济构成了风险。 美国企业研究所经济学家德斯蒙德·拉赫曼表示,美国公共财政所处的“危险轨迹”,给美元和通胀的长期前景带来了严重问题。如果未来某个时候,外国投资者认为美国政府没有真正控制该国公共财政的意愿,他们可能不愿意再为美国政府提供资金,这可能导致美元危机,还可能导致美联储印钞为政府提供资金,而这将导致通胀再次飙升,有引发利率上升的风险。 CBO认为,2026年后,向美国国债持有人支付的净利息将超过1万亿美元。IMF指出,美国借款成本“突然大幅上升”,通常会导致全球政府债券收益率飙升,以及新兴市场和发展中经济体的汇率动荡。 另据IMF的一项分析发现,美国利率每上升1个百分点,其他发达经济体利率就会上升90个基点,新兴市场利率则会上升1个百分点。IMF称,“全球利率溢出效应可能导致金融环境收紧,增加其他地区的风险。” 美国的经济学家也敲响了警钟。哈佛大学肯尼迪学院教授、曾在奥巴马政府期间担任美国财政部经济政策助理的Karen Dynan表示:“最终,我们将需要削减开支和增加税收的某种组合。我们需要减少赤字,如果不这样做,我们的经济就会受到损害。但你可以使用不同的杠杆来实现这一目标。”