富瀚微SoC芯片实现大模型API接入，引领多媒体终端新时代
富瀚微(300613.SZ)在接受机构调研时宣布,其已经能够完成大模型的API接入和视频音频任务需求。随着技术创新,视频多媒体终端等将进入更加智能的时代,大模型将对所有接入云端的多媒体芯片带来全新的业务机会和更广阔的应用前景。该信息仅供参考,不构成任何投资建议。
结合与运用的调查问卷中，有72.5%的受访者认为人工智能工具能够提高工作效率，但也有37.5%的受访者担心其无法替代医生的专业判断因此，我们需要在推动人工智
本文讨论了人工智能助手ChatGPT在医疗领域的应用及其对医疗行业的影响。ChatGPT能协助医生进行快速准确的图像和医学数据分析，提高工作效率，改善患者的健康状况。同时，ChatGPT的出现预示着智能医学的发展趋势，未来的医疗服务将更加依赖于人工智能工具。然而，人工智能在医学领域仍存在局限性，需要与专业医生结合，才能更好地发挥其作用。
AI系统ChatGPT在美国执业医师资格考试中取得优异成绩
据法新社华盛顿报道，人工智能系统ChatGPT在美国执业医师资格考试中取得了合格或接近合格的成绩，这是人工智能在临床领域走向成熟的一个显著里程碑。研究报告称，大型语言模型可能有助医学教育和临床决策。
华佗GPT:人工智能助手medicalmodel的革命
香港中文大学（深圳）王本友教授团队与深圳市大数据研究院合作，成功研发出华佗GPT（HuatoGPT），一款具备医生般诊断和提供有用信息能力的语言模型。该模型已开源并在Github上发布，公众可免费访问获取。
马斯克旗下Neuralink脑机接口技术获FDA批准，A股市场火爆，我国相关监管机构会加快审批放行国产产品和技术
马斯克旗下的Neuralink近日获得美国食品药品监督管理局批准，可以在人体上开展临床研究，这是“脑机接口”科技的重要一步。在我国，相关公司股价反应热烈，市场情绪高涨。尽管有专家对此持观望态度，认为仍需长时间验证，但资深医药行业专家郭新峰预计，国内监管机构将加快审批放行国产产品和技术。脑机接口行业的三個细分赛道即将落地，包括读脑方向、脑机交互方向和无创脑机接口方向。预计我国脑机接口产业市场规模将达到十万亿级别。
如果让ChatGPT试一下我国的执医考试，结果会是什么样？
大家都知道，ChatGPT的问世，在全球范围内掀起了一波热潮。前段时间，标题为“ChatGPT征服阿里P7面试官”的测试，在某视频平台发布后，引起了广泛讨论，一度引发小范围的失业恐慌。 #ChatGPT或导致20种工作失业#、#ChatGPT不能替代的工作#等话题火速登上各平台热搜榜。 尽管多数人认为现阶段谈人工智能替代人类工作为时尚早，但身边的医生朋友还是产生了危机感。 有相关消息表明，ChatGPT未进行任何医学训练的情况下，通过了USMLE，也就是美国的执业医师考试。 ChatGPT通过美国的执业医师考试！ 学医的人都知道，USMLE考试的通过率非常之低，一个非医学专业的AI模型能够达到这样的程度，足够令人震惊。 网上关于ChatGPT会不会替代医生工作的争论声也越来越大。 ChatGPT能否替代医生？ 有人表示：ChatGPT具有很强的潜力代替医生问诊。它可以提供更准确的诊断结果，更快的服务速度，更高的满意度，以及更低的成本，从而帮助患者更快地获得治疗。 也有人表示：ChatGPT无法取代医生，因为医疗不仅仅是诊断和治疗疾病，还包括为患者提供安慰、支持和保证。 那ChatGPT到底会不会取代医生，在不久的将来，医生会不会失业？ 对此，我认为这样的担心完全没有必要，未来的ChatGPT有可能成为医生的辅助工具，但它绝不可能替代医生。 何出此言？ 一．ChatGPT更像一个职业科普人 ChatGPT主要依赖大量的公共知识和数据。也就是说，ChatGPT回答问题的主要依据来自于大量已经公开的论文和文献。 它可以快速的通过大数据，找到合适的解决办法，回答的水平甚至超过有些基层医生、全科医生。比如说“新冠该怎么治疗，有哪些注意事项？”“糖尿病都有哪些症状？”“感冒了怎么办？”等一系列已经展开研究，且有大量研究数据作为支撑的问题。 但涉及到比较专业的知识和具体操作时，得到的答案又是另外一翻景象。 有业内朋友，向ChatGPT提出了专业问题：乳腺癌Luminal A型 T3N0M0 如何治疗？ 最终得到的答案，如下图所示： 从ChatGPT给出的答案可以看出，和百度百科的没多大区别，可以说是一模一样，最终还是建议找医生。 二．通过USMLE，就能通过中国的执医考试？ ChatGPT通过USMLE考试，从某种程度上来说，也给医护人员带来了不小压力。但它通过了美国执医考试就一定能通过我国的？ “爱爱医”从一医学论坛上远取了三个比较典型的同行问ChatGPT的中国执医考试的题目，如下： 题一：下列属于非胸腺依赖性抗原的是 （） A.乙肝病毒抗原 B.血清白蛋白 C.细胞外毒素 D.血清凝集素抗原 E.肽聚糖 ChatGPT给出的答案是B，理由：胸腺依赖性抗原是指那些在人体免疫系统中需要胸腺细胞 (也称为T细胞)参与识别和清除的抗原。相反，非胸腺依赖性抗原是不需要胸腺细胞的参与就能被识别和清除的抗原。 因此，血清白蛋白是一种非胸腺依赖性抗原，它可以通过B细胞的免疫反应(包括生产抗体)来识别和清除。 但这道题的正确答案是E，理由如下：所谓非胸腺依赖性抗原(TIA )，就是少数抗原可单独刺激B细胞产生抗体，比如肤聚糖、聚合鞭毛蛋白、细菌多糖；而胸腺依赖抗原(TDAg )，必须有TH细胞参予才能刺激产生抗体。 题二：肝脂肪沉积比较显著时，其变化是（） A.肝分叶增多 B.肝增大，包膜紧张 C.苍白无血色 D.暗黑色、质软、光洁 E.肝脏发生固缩 ChatGPT给出的答案是D，理由如下：肝脂肪沉积是指肝细胞内过量储存脂肪的情况。当肝脂肪沉积显著时，肝脏的形态、颜色和质地可能发生变化。通常情况下，肝脏会变得暗黑色，质地软且光洁，因此，选项D“暗黑色、质软、光洁”是正确答案。...
无法被AI替代的职业：父母的价值与重要性
这篇文章主要探讨了 ChatGPT 对各行业的影响以及哪些职业是 AI 无法替代的。作者认为，父母的职业由于涉及到孩子的教育和成长，是 AI 无法完全取代的。尽管 AI 的普及会使部分职业消失，但人类需要乐观面对，并积极应对可能带来的社会变革。
ChatGPT爆火！能代替医生看病吗？
2月9日，在《PLOS数字健康》上的一项研究表明，由OpenAI创建的大型语言模型ChatGPT能够在美国医学执照考试（USMLE）中达到或接近60%的通过门槛。 这项研究由Tiffany Kung、Victor Tseng和他们在AnsibleHealth的团队进行，ChatGPT是一个新的人工智能系统，它通过根据其内部流程预测即将到来的单词来产生类似人类的写作，与大多数搜索互联网的聊天机器人不同。 研究人员发现ChatGPT的回答符合逻辑，具有内在意义，并经常提供有洞察力的信息。这些结果表明，ChatGPT有可能在医疗保健行业产生重大影响。 基于超570GB数据、1750亿模型参数训练，ChatGPT已实现较出色的知识积累、语义理解和内容生成能力，达到一定问诊水平，在医疗领域是具有划时代意义的一款产品，打破过往同类产品的“天花板”。但诊疗是一项复杂且严谨的工作，需要综合患者主诉、病史、各种检验检查等因素。 目前为止，我们对ChatGPT的测试结果表明，其对于复杂病例的处理能力相对有限，更倾向于给出一些看似“永远正确”的方法论型建议，还难以产出和人类医生同等水平的个性化详细诊疗方案。此外，传统诊疗路径讲究面对面的“望闻问切”，全方位对患者进行诊断。整体而言，ChatGPT离临床应用还有一定距离。 *点击图片可放大查看问诊对话 *点击图片可放大查看问诊对话 *点击图片可放大查看问诊对话 患者能否相信ChatGPT这类人工智能医生？ 目前ChatGPT是直接生成“黑盒”内容，用户无法得知其结论依据来源。不过近期微软Bing搜索引擎与ChatGPT整合过程中，将这一问题进行优化，会展示该条回答所引用的内容来源。 我们就这个问题问了ChatGPT“本人”，它认为自己是医生的帮手，并不能完全取代。 对于一个即将到来的人机协作互相增强的全新时代，医疗人工智能的目标既不是替代，也不是辅助，而是融合。通过模型训练和迭代，人工智能不断学习医学领域的新知识和思考方法，并依托大规模计算能力进行整合，未来人工智能在知识的完整性和回答效率等方面可能远超人类医生。 *点击图片可放大查看问诊对话 同时，人工智能可提供更多角度、内容来启发人类医生，提供高效精准的知识库，提升医生对各种复杂情况的处理能力，降低误诊、漏诊风险。此外，ChatGPT的话术很“善解人意”，可以充当不厌其烦的线上机器人来进行医生诊疗前端的预问诊、患者分诊等，让患者有更好的就医体验。 具体到ChatGPT技术，它首先会从家庭医生或健康助手的角度发挥作用，采用对话问诊的方式为病人提供指导性帮助，这属于 通用决策 。随后会进化为专科医生，辅助医生为病人提供详细治疗建议，这属于 个性化决策 。而这些突破更需要技巧性地融合医学知识，如临床指南和代表性病例。 （信息参考：新华网） 来源:湖北日报全媒体经营中心
瞬间Output：高效问诊的神奇技巧
这篇文章讨论了在医疗保健领域使用人工智能技术的重要性。虽然某些情况下的人工智能工具可以帮助医生快速生成出院总结,但并不能完全替代医生的专业知识和经验。人工智能可以作为医生的辅助工具,帮助他们更快、更准确地诊断疾病并制定治疗方案。
ChatGPT在医学领域的应用与局限性
美国范斯坦医学研究所的研究发现，ChatGPT在2021年和2022年的美国胃肠病学学会自我评估测试中表现不佳，其对题目的正确率低于70%的通过门槛。尽管如此，这两种模型的表现差异较大，GPT-3.5答对率为65.1%，而GPT-4答对率为62.4%。这种情况难以解释，因为OpenAI对其训练模型的方式保持秘术。尽管ChatGPT在生成响应时能预测下一个单词，但其记忆信息能力有限，且易产生错误事实，对特定话题或问题缺乏理解，主要用于产生预期的响应，而非正确的答案。此外，用于训练ChatGPT的资料可能不够准确，应采用医学期刊或数据库等最佳资源，但这些资源并非 always 可得，因此ChatGPT可能无法充分接触专业知识。总的来说，当前的ChatGPT尚不适合用于医疗建议或医学教育。