AI医疗龙头,空间大吗?
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AI医疗龙头,空间大吗?

AI医疗是指将人工智能技术应用于医疗领域,以提升医疗服务效率、改善医疗质量和降低医疗成本。 借助AI的力量,药物研发、疾病诊断、医疗影像分析等领域的工作效率都有望得到显著提升。在这些领域中,医学影像和药物发现被认为是AI应用最为关键的两个方向,它们的市场占比合计超过了50%。据统计,我国每年的超声检查人次约20亿。AI智能医疗行业的市场潜力巨大,对上市公司的估值提升巨大。 阿里巴巴、百度、腾讯等国内顶尖互联网企业,也纷纷成立了专门的医疗AI部门。 需要注意的是:2024年11月23日,人工智能辅助诊断首次被列入国家医保局立项指南。国家医保局表示,为了支持相对成熟的人工智能辅助技术进入临床应用,又防止额外增加患者负担,国家医保局分析人工智能潜在的应用场景,在放射检查、超声检查、康复类项目中设立“人工智能辅助”扩展项。      有这么一家公司,在AI+医疗的赛道上,凭借在人工智能超声设备领域的领先地位,有望充分享受行业增长的红利。 今天要分享的公司是—理邦仪器 理邦仪器所在的医疗器械行业竞争异常激烈。然而,理邦仪器凭借其在医疗电子设备和体外诊断产品上的巨大投入,已经占据了不小的市场份额。 在AI医疗领域,据理邦仪器的回应,公司在超声业务上会应用到AI模块。此外,在投资者互动平台上,关于AI医疗最新动态理邦仪器于表示,公司与度影医疗(理邦仪器持股23.84%)在超声业务上的合作,可进一步提升公司超声产品在AI领域的差异化特色优势。 2023年2月24日至26日,度影医疗受阿里云与英伟达NVIDIA邀请,携全栈式智能超声解决方案亮相,展示前沿技术创新与产品成果。 理邦仪器的亮点何在? 首先,AI技术取得了突破性进展 AI+医疗技术,理邦仪器在2023年推出的便携式超声设备AX9,不仅采用了新一代的乾坤成像平台,还集成了自主研发的人工智能辅助系统“理邦灵犀”,该系统能够覆盖产前筛查、心脏测量和心血管测量等多个领域。 理邦仪器还与全球科技巨头英伟达以及比尔盖茨基金会建立了合作关系,这种被选择性本身就是对公司技术实力的一种认可。 此外,公司与比尔盖茨基金会合作,开发人工智能手持超声设备,旨在帮助中低收入国家获得经济实惠的产科检查。公司从Global Health Labs, Inc.及比尔及梅琳达·盖茨基金会获得资金,具体金额需根据项目目标、里程碑完成情况及合同约定分批次予以确定。 其次,理邦仪器的产品业务实现了广泛的布局 理邦仪器不仅仅局限于超声设备市场,而是跨越了病人监护、体外诊断、妇幼健康、心电诊断、超声影像等五个主要领域。 第三,两个增长逻辑:国产替代和出口 在超声设备市场,理邦仪器位居国产品牌第三位 而在医疗设备行业仍然存在较大的国产替代空间,包括飞利浦、通用电气等国际品牌在中国市场上仍然占据着较强的地位。 K线组合和价量情况。 节点: ①KDJ金叉,②MACD二次金叉,③多头形态,④成交量有放量迹象。 蓄势待发,需放量确认。走出来?还是被否定呢?待市场验证 注意:以上内容基于公开发布的信息,时效性和准确性无法保证,仅供阅读了解公司情况和交流,切莫作为投资依据。 欢迎扫码关注和分享! 我们的努力,有您才能更精彩!
中信证券:GPT商店正式发布 有望打开板块估值空间
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中信证券:GPT商店正式发布 有望打开板块估值空间

智通财经APP获悉,中信证券(600030)发布研究报告称,2024年1月11日,OpenAI在官网正式发布了自定义GPT商店与ChatGPT Team产品,有望为C端AI应用开启“App Store”时刻,同时推动AI在B端应用的拓展。该行认为OpenAI GPT商店与新产品的发布,有望消除市场对于AI长期发展动力以及AI算力投资持续性的担忧,进而打开光模块等算力设备行业的估值空间。该行依然看好头部光模块厂商凭借自身产品、客户、研发优势形成的行业壁垒与领先优势,充分享受AI应用快速发展带来的高端产品爆发需求。 中信证券主要观点如下: GPT商店正式发布,C端AI应用有望迎来“App Store”时刻。 2024年1月11日,OpenAI在官网正式发布了自定义GPT商店;OpenAI 表示,自从开发者大会宣布两个月以来,用户已经创建了超过 300 万个 GPTs。目前使用率较高的自定义GPT产品,包括针对学术论文服务的Consensus,以及PDF分析助手Ai PDF。目前来看,学术研究、工具类产品是自定义GPT商店的主流,截止2024年1月15日,GPT商店中排名前五名应用的评论数合计已超百万。同时OpenAI计划在2024年第一季度启动GPT 开发者收入计划。美国地区的开发者将根据用户对其 GPT 的使用情况获得金钱回报。未来,OpenAI将提供更详细的收入计划。我们认为GPT商店以及GPT 开发者收入计划的推出,有望推动构建应用端良性的创作-产出商业模式,使得AI应用的“App Store”时刻。 推出ChatGPT Team产品,拓展AI的B端应用。 OpenAI在11月1日同时发布其针对B端AI应用的新产品ChatGPT Team。相对于此前发布的企业版ChatGPT,此次产品更针对于各种细分团队,产品功能包括快速从文档和数据实现可视化、提升编程效率、用图像生成文本等;此外,ChatGPT Team也支持自定义ChatGPT功能。目前ChatGPT Team收费方式:按年计费,每月25美元;按月计费,每月30美元。此前企业版ChatGPT已经在众多知名企业中广泛应用,我们认为ChatGPT Team产品有望进一步推动AI企业级应用的拓展。 免责申明: 内容来源于网络,若侵犯了您的权益,请及时发送邮件通知作者进行删除。 合作投稿投诉:zhuenejk@163.com
Emotion Prompt 方法:GPT也需要情感刺激?一流的提示词工程师要会PUA!
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Emotion Prompt 方法:GPT也需要情感刺激?一流的提示词工程师要会PUA!

情感,在人类的互动、创造力、决策、工作绩效中起着至关重要的作用。如果把情感因素加入到Prompt中,会起到什么积极的效果呢? 来自中国科学院软件研究院、微软、威廉玛丽学院的研究者们对这一课题进行了研究,提出了EmotionPrompt方法。尝试从心理学角度入手,通过加入情感刺激来增强大语言模型的性能。 为此,他们设计了11个简单的情感刺激语句,将其添加在原始Prompt提示后,构成EmotionPrompt。显著增强了零样本和少样本提示的表现,在准确率、真实性、信息量上都有比较大的提升。 以下是EmotionPrompt的11个语句: EP-01 Write your answer and give me a confidence score between 0-1 for your answer 写出你的答案,并为你的答案打一个 0-1 之间的分数! EP-02 This is very important to my career.Youd better be sure 这对我的职业生涯非常重要 EP-03 You’d better be sure 你最好确认一下 EP-4 Are you sure? 你确定? EP-5...
黄仁勋,买下一个AI医疗团队
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黄仁勋,买下一个AI医疗团队

本文来自微信公众号:投资界 (ID:pedaily2012),作者:岳笑笑,原文标题:《黄仁勋,买下一个团队》,题图来自:AI生成 黄仁勋又出手了。 本周,黄仁勋现身越南,期间宣布一则消息:英伟达已收购越南医疗保健初创公司VinBrain。 这一笔交易看似意外,却又有迹可循。今年以来,黄仁勋在多个公开场合强烈表示了对AI医疗的狂热。这一次,他买下越南明星AI医疗大模型公司——VinBrain,成为押注AI医疗的又一注脚。如今打开VinBrain的官网,“VinBrain is now a part of NVIDIA”的通知已经出现在主页。 今年初,在一场世界政府峰会上,有人提问:“如果站在科技发展的前沿,人们到底应该学习什么”。对于这个问题,当时黄仁勋语出惊人: “人人都必须学会计算机的时代过去了,人类生物学才是未来。” 黄仁勋操刀,买了一个AI医疗团队 被黄仁勋看中,VinBrain有何来头? 资料显示,VinBrain的创始人是Steven Truong。他曾在人工智能和软件行业工作了26年,就职于霍尼韦尔、IntelliCommunities等顶级技术公司,还是微软人工智能产品平台的关键发起人。 2019年,Steven Truong回到越南,在照顾中风的年迈母亲时,他感受到到医院过度拥挤给患者及其家人带来的不便。结合自身经历,他产生了将AI与医疗结合创业的念头,于是与18位志同道合的伙伴共同创立VinBrain,旨在通过先进技术提升医疗服务的效率和公平性,减轻患者的痛苦并为医护人员减负,改善人们的生活质量。 具体看来,VinBrain专注于将AI、物联网等技术应用于医疗领域,利用计算机视觉、机器学习设计产品,为医疗行业创造定制化的解决方案,使AI诊断能够以较整体、全面的视角来看待生命体征、血液检查、医疗影像等。例如将AI应用于影像学,就可以帮助放射科医生快速识别诸如肺癌、脑肿瘤等严重疾病,提高早期诊断的可能性。 VinBrain身后,站着一个强大的靠山——Vingroup集团(温纳集团)。这是越南最大的私企,由被称作“越南李嘉诚”的越南首富潘日旺掌舵。根据公开资料,Vingroup早年曾设立Vingroup Ventures、VinTech City等风险投资基金,支持一系列初创公司,其中就包括VinBrain。 截至去年底,Vingroup已向这家AI医疗公司投资1266亿越南盾(约合人民币3600万元)。集团财务报表显示,截至今年6月底,Vingroup持有VinBrain共49.74%的股份,使其成为集团附属公司。 而英伟达此次收购,并非一时兴起:根据当地媒体报道,自成立以来,VinBrain长期使用NVIDIA DGX SuperPOD进行AI训练,并采用NVIDIA GPU提高运行效率并改进部署,已经开发300多个用于处理语音、文本、视频以及包括X光、CT和MRI数据在内的影像的AI模型。公司还通过NVIDIA Triton推理服务器和NVIDIA TensorRT,简化了超过数百个AI模型的推理,以提高模型效率。 去年,公司使用NVIDIA GPU驱动研发的人工智能驱动的医生助理——DrAid™已被越南和美国的100多家医院使用,帮助其在国际上打响了名声。打开VinBrain的官网,英伟达被放在“研究与商业伙伴”列表的首位,公司还曾以英伟达初创加速计划首席会员的身份数次亮相相关活动。 直到近日,在英伟达同越南政府签署建立人工智能研发中心协议的仪式上,黄仁勋正式宣布将VinBrain纳入麾下。尽管未透露此次收购涉及的金额,但他表示,收购VinBrain是“未来主要设计中心的起点”。 英伟达的新战场 这不禁让人想起,在今年初英伟达GTC大会上,90场与医疗保健/生命科学相关的活动展开,现场同时宣布推出20多款由AI驱动的医疗保健类工具,场面火爆。 “有人说,我们是英伟达下一个数十亿美元级业务。”彼时,英伟达医疗保健副总裁Kimberly Powell接受采访时坦言,英伟达的目标是为更多生物技术公司提供芯片、云基础设施与其他工具。 “既然计算机辅助设计行业捧出了第一家2万亿美元市值的芯片公司,同样,计算机辅助药物发现行业为什么不能打造下一个价值万亿美元的药物公司呢?”她曾说。 过去两年,“AI+医疗”已经成为英伟达参与风险投资的重点——旗下投资部门Nventures诞生于2023年初,截至目前至少投资了13家AI医疗企业,出手速度甚至超过不少专业生物医药VC。 投资组合中,包括刚刚完成并购的AI生物大模型独角兽Recursion、AI蛋白质明星公司Genesis Therapeutics、AI小分子药物平台lambicTherapeutics等圈内熟识的公司。“对英伟达来说,投资初创企业的首要标准是相关性。”NVentures负责人曾解释,其所投资的相关公司均使用了英伟达的芯片产品,并在此技术基础上建立业务。 另一个更为熟悉的例子,则是英伟达与国内英矽智能的合作,后者是红杉中国、启明创投、礼来亚洲基金、淡马锡、高瓴等头部VC押注的AI制药独角兽,双方曾合作开发大型语言模型Nach0。该模型利用英伟达NeMo神经模块网络,可提供跨研究领域、跨任务类型的一站式生化问题解决方案,提供高效解答。 同时,英伟达还针对AI新药研发、AI医疗技术应用等领域设计了Clara™Discovery、Clara Holoscan MGX、MONAI等多个平台,以吸引更多AI医疗企业与之合作。以年初推出的生成式AI平台BioNeMo为例,目前已经聚集了100多家生物制药和AI药物研发公司,包括国内的德睿智药、锐格医药等AI药企,帮助它们更快地发现并设计药物。 放眼望去,英伟达与海外头部AI医药企业几乎都有着千丝万缕的联系,不是以出售算力赚钱的“卖铲人”身份出现,就是化身帮助其投资孵化的“金主大佬”,布局AI医疗的决心已经不言而喻。...
智能金融:ChatGPT等AI模型引领未来
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智能金融:ChatGPT等AI模型引领未来

(本文作者朱一峰,中央财经大学金融学院副教授) 一、ChatGPT及AI大模型介绍 2022年11月30日,OpenAl发布大语言模型ChatGPT,其上线5天用户数量过百万、2个月吸引活跃用户过亿的成绩,一度刷新纪录,成为史上增长最快的应用。 ChatGPT的爆火使人工智能(AI)再次闯入大众视野,并使其与人们的工作生活相结合。人工智能的概念最早可以追溯到20世纪50年代,当时计算机科学的先驱们开始探索机器模拟人类智能的可能性。1956年,在达特茅斯会议上,这个领域被正式命名为“人工智能”。早期的研究集中在逻辑推理和问题解决上,但很快人们意识到,要让机器真正智能,就必须让它能够理解和生成自然语言。 ChatGPT“无比强大”的能力主要得益于其依托的大型语言模型。最初,自然语言处理(NLP)相关研究主要通过编写语法规则和词典来进行句子分析。20世纪80年代,随着计算能力的提高和大量语料库的出现,统计方法逐渐占据主导地位,这一时期,许多基于统计的机器翻译、分词、词性标注等方法相继出现。随着深度学习技术的发展,人工神经网络和其他机器学习方法已经在自然语言处理领域取得了重要的进展。从循环神经网络(RNN)到长短时记忆网络(LSTM)的语言模型,到以Transformer为基础架构的大模型,语言模型性能不断提升,并逐步实现了文本情感分析、自然语言推断、对话问答、上下文学习和程序代码生成等能力。尤其是Transformer模型的诞生改写了语言模型构建方式,它通过自注意力机制实现了对长序列的有效处理,极大地提高了语言模型的性能,后续各大主流模型也都是在Transformer模型的基础上不断发展。 ChatGPT的横空出世,不仅标志着人工智能大模型时代的到来,更是揭开了通用人工智能(AGI)探索的新篇章。回顾ChatGPT的发展历程可知,美国人工智能实验室OpenAI自GPT-1开始,就将大型语言模型视为通往通用人工智能的必由之路。从GPT-1到GPT-4,OpenAI的GPT系列模型不断推陈出新,每代模型的参数规模都比前一代大一个数量级,GPT-4的模型参数已达1.8万亿。模型不仅在语言理解和推理能力上逐步提升,还特别针对交互提升了其对话能力,并在第4代模型增加了图像输入的形式。2024年5月14日OpenAI新发布了GPT-4o模型,其性能在GPT-4基础上再度升级。该模型跨文本、视觉和音频端到端训练,所有输入和输出都由同一个神经网络处理,提升响应速度的同时,也展现了未来大模型向多模态方向的发展趋势,进一步加快了向通用人工智能迈进的速度。 国际大模型发展如火如荼的同时,国内也在奋力追赶,发展迅速。国内大模型与GPT-4差距快速缩小,第一梯队的头部大模型例如ChatGLM4、百度文心一言4.0、讯飞星火V3.5整体表现已经接近GPT-4,在中文领域,国内部分模型表现已经可以比肩GPT-4。 ChatGPT能够成为新一代人工智能里程碑,离不开算力的支持。比如ChatGPT使用的GPT-3.5模型依靠微软云计算进行训练,总算力消耗约3640 PF-days(即按每秒一千万亿次计算,运行3640天)。由此带来一个问题,由于训练和运行模型均需要庞大的算力,资金消耗也加大了公司成本端压力。近年来,随着模型规模的不断扩大,训练成本也在不断增加。2017年Transformer模型训练成本约为930美元。到了2023年,OpenAI的GPT-4和Google的Gemini Ultra的训练成本预计分别约为7800万美元和1.91亿美元。 OpenAI作为大模型赛道目前的领跑者,其商业模式主要分为三部分:用户订阅、开发者付费和微软分成。首先,从2023年年初开始,OpenAI就推出了会员订阅服务,每月收取20美元,到去年7月付费用户已超200万。其次,开发者API接口收费是OpenAI最核心的收入,这种模式下开发者通过大模型满足自身垂直的应用场景,而OpenAI根据流量计费。第三部分来自于OpenAI与微软的合作分成,向企业端客户售卖Azure OpenAI云大模型。成功的商业模式探索为公司带来了可观的收入,2022年OpenAI还面临5.4亿美元的亏损,到2023年公司收入已超过16亿美元。 不过,为大众构筑起对人工智能美好前景的期待或许才是OpenAI成功的主要原因,相较之下,商业模式的选择屈居其次。AI领域仍存在无数挣扎在生死线上的AI模型公司,如何探索出属于自己的商业化道路是他们面临的重要难题。 二、ChatGPT等一众AI怎样赋能金融业 银行业的AI应用方兴未艾,银行业旺盛的数字化转型需求使国内外银行纷纷布局智能客服、智能数据助理、智能评级、智能风控等领域。 投资机构对ChatGPT的态度则较为谨慎。此前广受关注的智能投顾、AI×量化投资等AI×金融模式尚未得到广泛应用,不过,目前国内外学者已经发现ChatGPT不仅仅是工具,更具有指导量化交易的能力。今年3月,Sangheum和Cho的研究发现ChatGPT能够根据输入的推特新闻生成买入和卖出的股票代码,并获得正收益。他们还发现,这一结果似乎说明ChatGPT能够处理大量的非公司特定新闻,并据此生成公司特定交易信号。 在金融科技领域,继彭博社于2023年3月率先推出金融垂直大模型BloombergGPT后,国内外涌现了一批金融垂直大模型。与通用大模型相比,金融垂直大模型更能适应金融行业合规要求严、精度要求高、风险厌恶的特征。 三、AI×金融的未来与建议 从宏观层面看,AI×金融是金融机构未来几年战略布局的关键。被视为“新质生产力的重要引擎”的AI技术,未来将作为数字金融的底座和能力与中央强调的金融“五篇大文章”深度融合。 在金融监管领域,AI既是监管手段,也是监管目标。目前,金融领域的AI应用存在的问题主要有二,在技术层面,第一,作为合规要求严格的服务业,金融怎样降低AI输出“有毒内容”带来的风险。第二,有着严格保密要求的金融业,在AI时代怎样保护数据隐私。因此,全新的AI×金融模式,也需要全新的监控手段与之匹配。AI能够快速从多渠道获取大量多元化数据,从而有助于全方位形成监管合力,实现发展与监管的“同步化”。 从金融行业的细分领域看,以ChatGPT为首的一众AI大模型将会逐渐与各领域业务深度融合。在研究领域,ChatGPT的最新版本GPT-4o引入了数据文档在线分析功能,能够直接上传Excel进行分析。分析师不再需要手动输入Excel函数或自行编写代码,通过GPT-4o在线分析即可得到大量指标。在量化投资领域,ChatGPT将不仅仅作为解放生产力的工具,帮助量化从业者减少基础性工作耗费的时间精力,还能够通过大模型耦合以及大模型涌现等方式优化量化投资的逻辑。在未来,ChatGPT及各类AI大模型能够承担的分析辅助功能或将更加强大,如李闻一等(2024)提出ChatGPT+RPA能够实现两融业务担保资产的风控,可见ChatGPT在金融领域的应用还有更多拓宽、深入的空间。 参考文献: [1]2024 AI Index Reporthttps://aiindex.stanford.edu/report/ [2]从GPT-1到ChatGPT及最新的GPT-4,GPT系列技术的发展过程 https://blog.csdn.net/hawkman/article/details/130100177 [3]2023年狂赚16亿美元后,OpenAI还会继续火下去吗? https://www.woshipm.com/ai/5975746.html [4]朱光辉, 王喜文. ChatGPT的运行模式、关键技术及未来图景[J]. 新疆师范大学学报(哲学社会科学版), 2023, 44(04):113-122. [5]让AI从“用起来”到“有价值”,火山引擎的金融大模型是怎么炼成的? https://mp.weixin.qq.com/s/BeRfr-y_pXuVb8j1cdyt0A [6]【AI金融新纪元】系列报告(二)——AI+金融大模型的两条技术路线 https://mp.weixin.qq.com/s/YJSPi9YUs9rm0OqZoKNEdA [7]ChatGPT在金融中的应用 https://mp.weixin.qq.com/s/CGEy7Da4hcwtDX_jsPdqFw [8]人人都能成为金融分析师:AI助你轻松分析股价,快速掌握股市波动趋势 https://mp.weixin.qq.com/s/uzmmjotxb1i4BzH2iKkdQg [9]Cho, Sangheum,...
今日头条GPT指令:情感指令
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今日头条GPT指令:情感指令

请你学习以下指令: 1. 真实质朴的语言:文章用词浅显易懂,口语化程度高,读起来亲切自然,让人感同身受。作者直抒胸臆,毫无矫饰,字里行间流露出真情实感。 2. 鲜活生动的细节描写:作者通过具体细致的描写,如老人的一些不合理要求、自己的身心疲惫等,使文章更富感染力,让读者身临其境。 3. 情感真挚动人:文章字里行间饱含着作者对老人的爱,对生活的无奈和困惑,最终领悟到”孝而不顺”道理的喜悦,情感真挚动人,发人深省。 4. 议论说理的穿插:作者在叙述经历的同时,穿插自己的感悟和思考,提出”孝而不顺”的观点,使文章不仅有感染力,还有说服力。 5. 首尾呼应,点题明确:文章开头点明”孝而不顺”的观点,结尾再次呼应,并充实了内涵,使文章主题鲜明突出,给人启迪。 如何写出类似文章的一些建议: 1. 选取自己熟悉的真实事例作为写作题材,这样更容易写出感人至深的内容。 2. 多用口语化的语言,以情动人,表达真挚情感,同时穿插一些生动形象的细节描写,增强代入感。 3. 要有自己的观点和感悟,适时穿插议论,使文章有骨有肉,发人深省。 4. 注意文章的首尾呼应,主题集中,避免内容杂乱,中心不明确。 5. 可模仿本文的标题写法,先点明中心,引起兴趣,再简要概括内容。 除此之外,还要注意行文流畅,逻辑清晰,避免啰嗦重复,力求精炼。另外文章还可融入一些比喻、拟人等修辞手法,使行文更有文采。插入对话情节,在用一件真实的事件来描述这件事,多加入一些主人公第一视角的内心独白,情绪随着文章的内容可以起伏,可以加入一些动词来表示! 还可以加入一下网络热门梗,以及一下金句,整个文章以强逻辑,废话少,总分总结构去写!学习完之后以主题为“{Title}”写一篇爆款头条情感文章!字数1200字左右,直接开始执行! 要保持文章逻辑性!在加深一下细节部分,更口语化一点,加入反转元素!字数1200字左右!
首家“AI医院”年底上线 你能接受AI医生吗?
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首家“AI医院”年底上线 你能接受AI医生吗?

目前,人工智能正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面,而医疗领域无疑是极为引人瞩目的一个。近日,清华大学智能产业研究院团队打造的首家“AI医院”Agent Hospital正在进行内测,将于年底正式上线,并于明年上半年对公众开放。 此外,一个完全由医生团队发起并主创参与研发、被“喂”了6000余本国内外医学教材的AI医学大模型,已在上海市东方医院门急诊、重症医学科和住院部上岗。 “AI医生”到底怎么样 AI医生的上岗,已在医疗圈引起广泛讨论。如上海东方医院的医生伴侣,可协助完成病史记录、初步诊断建议和分析,以及治疗方案推荐。东方医院门急诊和重症医学科主任张海涛表示,一名专科医生面对复杂的跨专业疾病,需要查询很多文献资料,有时还需要多学科专家诊断。大模型可基于庞大的医学知识数据库辅助决策,这是AI对临床诊疗极具价值的部分。而在口腔护理设备领域,数字化、智能化正在成为主流,随着3D打印、AI诊断等技术的应用,不仅提升了治疗效率,也优化了患者体验。 专家认为,尽管人工智能在医疗领域的应用前景广阔,但它并不能完全取代人类医生。人工智能更多的是作为医生的辅助工具,帮助他们做出更准确的诊断和治疗决策。两者是相辅相成的,人工智能可以替代一部分简单重复的工作,使医生从简单重复的工作上脱离出来,在更高层面上进行创造、进行发挥。另外,除了疾病诊断与治疗,人类医生能够给予患者情感上的关怀、支持与鼓励,耐心解答疑问,帮助患者树立战胜疾病的信心。这些是AI所不能给予的。 “AI医生”主打“辅助” 一位医生向记者讲述了一个真实案例——患儿两次住院,前后历时近一年,专家确诊其患有十分罕见的一种自身免疫性疾病。而人工智能几分钟就给出了同样的诊断。 不过,即便AI能大大提升看片、审方、诊断等医疗工作的效率,最后“拍板”的仍是身穿白大褂的医生。 今年11月,国家卫生健康委等部门联合发布《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》,涵盖了医疗服务管理、基层公卫服务、健康产业发展和医学教学科研4大类84种具体场景,力求全方位发挥AI的优势。 其中,从辅助诊断、辅助决策,到辅助治疗、辅助规划手术,“辅助”是AI医疗的一个关键词。 上述由医生团队发起、参与研发的人工智能医学大模型,在上海一家医院已经投入应用,给医生提供辅助。医院负责人介绍,这个大模型的特色是来源于医生、服务医生,将成为与医生共同在医学领域深度探索的有力工具。 “AI医院”需迈过多重门槛 尽管人工智能看病水平越来越高,但AI医疗还面临不少挑战,真正意义的“AI医院”更需迈过多重门槛。医疗安全风险如何防范?医疗数据如何确保安全?需要制定一系列监管标准以避免技术滥用。 此前,国家药监局发布了《人工智能医用软件产品分类界定指导原则》,明确提出人工智能医用软件产品管理属性和管理类别的判定依据。专家表示,这有助于保障AI医疗产品的安全性和有效性。 国家卫生健康委卫生发展研究中心副主任游茂表示,目前我国AI医疗器械的大多数研究产出都集中在医学影像类,技术发展有同质化倾向,“决策规则”领域研究几乎空白。此外,高质量数据仍然较为缺乏,真实世界数据应用实现机制还需进一步建立。 游茂认为,医学AI需要构建一个全生命周期动态评估体系,覆盖质控等标准体系、临床准入体系、临床应用评估体系和真实世界数据。这些将为AI医疗器械的科学监管提供框架和决策依据。 文图据新华社、中央广播电视总台中国之声 海量资讯、精准解读,尽在新浪财经APP
彭博社推出500亿参数金融大模型BloombergGPT助力AI产业,金融机构纷纷布局
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彭博社推出500亿参数金融大模型BloombergGPT助力AI产业,金融机构纷纷布局

和讯为您带来近期券商看点,供您参考: 彭博社发布金融大模型BloombergGPT 彭博社发布了针对金融领域500亿参数的大语言模型BloombergGPT,处理金融专业任务表现比通用大模型实现了大幅提升。 大模型席卷金融业 今年以来,大模型席卷金融业,各大金融机构采购大模型的需求覆盖了人工智能产业链上的各类厂商。 金融机构部署大模型主要有三种方式 金融机构部署大模型主要有独立全栈自研、在通用大模型或者专业大模型基础上进行微调、从云端调用。 金融大模型竞相出炉 市场火热之下,国内金融领域垂直大模型竞相出炉,包括度小满的“轩辕”、马上消费的“天镜”、蚂蚁集团的AntFinGLM、恒生电子(600570)的LightGPT等。 可靠性是金融大模型落地最大的鸿沟 大模型在金融领域落地的最大鸿沟是可靠性。在金融机构将大模型部署到公司内部时,往往发现挑战不小。 数据训练是金融大模型落地的拦路虎 在大模型领域流行一句话:“Garbage in,Garbage out”,即输入垃圾数据会导致输出垃圾结果,可见对大模型进行预训练,数据是重中之重。 谈论效果尚早 受现实条件的限制,金融大模型的落地应用程度并非想象中那么高,谈论效果更为时尚早。 共建生态“光靠自己不行” 打通大模型在金融业落地的最后一公里并非易事,各类金融机构和服务商都在交流中多次提到“生态共建”,期待联合多方力量解决算力、算法、数据、安全、监管等问题。 看投资段子,轻松一下: 听说金融机构最近玩起了大模型,数据训练是个拦路虎,可靠性更是大鸿沟。不过,共建生态是个好主意,毕竟“众人拾柴火焰高”,只要大家齐心协力,金融大模型的落地应用一定会像“火箭升空”一样顺利。 和讯自选股写手 风险提示:以上内容仅作为作者或者嘉宾的观点,不代表和讯的任何立场,不构成与和讯相关的任何投资建议。在作出任何投资决定前,投资者应根据自身情况考虑投资产品相关的风险因素,并于需要时咨询专业投资顾问意见。和讯竭力但不能证实上述内容的真实性、准确性和原创性,对此和讯不做任何保证和承诺。 领和讯Plus会员,免费看更多独家内容:8大财经栏目,最新最热资讯干货独家行情解读,快人一步掌握市场投资风向。
用高感性超越GPT——论情感元素在营销中的重要性
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用高感性超越GPT——论情感元素在营销中的重要性

知识分享 案例分享 应用报告 数字营销 商业杂谈 导语:2024来了,在年与年的新旧交替之中,在飞速变化的时代里,我们要带着什么奔赴未来? 我们所在的时代,正在发生着日新月异的变化,智能化的工具给了我们更高效更便捷的生活。比如GPT4.0 ,在各种专业和学术基准上的表现已经出乎意料。 我们突然发现,也许人类与机器无法比拼智力。那么什么才是在未来我们最有竞争力的呢?其实还有很多不确定性,而人要做的就是训练自己的本能,直觉,以更强更好更精细的觉知,精警觉醒,做好自己。 新的经验正等着我们去命名,新的现象正急需我们来思考,新的探索即将被实践,新的感受正在被打开。 笔者介绍:王黎  购物中心营销活动操盘手,多年一线实战经验,擅长话题类活动传播、消费者研究分析。购物中心共情营销3A模型创建者【版权认证:2023-A-00087699】 共情是一种能力,也是一种行为,与消费者的情感互动,是我们在进行营销的情感元素方案,是我们获得消费者关注和喜爱的方式,也是我们能够长久发展和持续收益的方向。 基于情感营销方式,在大量实际工作经验之上,我们可以不断总结,从总结适提炼出使用于购物中心项目进行具有共情力的内容创作输出和策划有共情力的营销事件的操作要点模型。 这个模型就是共情营销3A模型,3A 取自共情营销的整个创作和实施过程三个阶段的首字母“A”【认可 Approve\激活 Activation\启发 Arouse】,这三个阶段完整的体现了从我们与消费者从陌生到产生链接,并获得喜爱的整个过程。 第一阶段的核心在于认可,这是共情的基础,也是共情的第一步。 所谓“道不同不相为谋”这里的“道”就是一种认可。我们要与消费者共情,首先要彼此认可,我们要理解消费者的需求和想法,消费者要认可我们的营销活动理念。 这个是一个双向奔赴的行为。而需求调研就是这个阶段的内核。打个比方“姑娘想要一束花,你给姑娘一捆香菜,你觉得姑娘能高兴吗?”想你之所想,给你想要的,才是我们获得消费者认可的基本态度。 在想要了解消费者的态度之下,我们该如何从情感角度去理解认识消费者呢?除开我们以往常规的消费者调研和大数据分析之上,增加对于消费者喜好和反馈评论的重视和收集分析,从当下消费者的集体情绪去分析消费者的心理状态。 当下诸多的的消费者调研工具和大数据的完善,让我们有了消费者洞察的理性分析基础,如果加上情感的元素,对于消费者的彼此认可将更加立体且生动。 举个例子: 在孝感吾悦广场的周年庆活动中,我们通过官方抖音账号下消费者的评论发现,在sp促销中,榴莲这种单价较高的水果促销会比较吸引消费者,而在这个城市,对于无人机表演活动,广大市民充满期待。 因此我们针对这两点,进行了进一步宣传推送,并围绕此活动进行相关消费设置和引导,从而吸引了更多市民参与,增加了客流和销售,此话题的讨论也反复成为热点。 情感营销是从消费者的情感需要出发,唤起和激起消费者的情感需求,诱导消费者心灵上的共鸣,寓情感于营销之中,让有情的营销赢得无情的竞争。 在情感消费时代,消费者购买商品所看重的已不是商品数量的多少、质量好坏以及价钱的高低,而是为了一种感情上的满足,一种心理上的认同。 这也是我们区别于GPT的特点所在,用高感性来超越单一理性,更丰富更立体展现我们的吸引力。 第二阶段是激活,激活就是激活人们内心的渴望。 从什么样的情感角度去切入,去激活人们的渴望,其实在这个方面也有不同的角度的讨论和思考。 人类的情感是复杂的,比如说,像欢乐这样的基本情感也有很多方面。欢乐可以是怀旧的、令人向往的、宁静的,也可以是欣喜若狂的。 众所周知,爱也分很多种—家庭的、友情的、浪漫的等等。同时,人类的情感也是丰富多变的,既有正面的情感,比如高兴、爱、感激,也有负面的情绪,比如愤怒、悲伤、焦虑。 我们在进行情感激活的时候,要多用正面激活,或者用负面引导正面,而不能用负面情绪去激发。我们作为专业操盘手,一定要做符合人心所向的活动,要理解和尊重消费者,不要利用消费者。 在激活的第一步,就是让营销动作呈现出人格化特点,把消费者的情感诉求以合适的表达方式进行信息传递,提供消费者情感诉求在信息传播中的地位。 致力于消费者情感诉求的深度解读,使宣传内容从情感认知等方面更贴近用户,将提高消费者对于品牌的形象认知和情感认同,更倾向于产生消费行为。 举个例子: 孝感吾悦广场一直以来都坚持自己的人设,以“爱”为题,不断地通过各种活动和宣传打造自身的人设形象,从而获得了消费者的认可和喜爱。 在进行激活的过程中,我们可以抓住3个点:热点、痒点和记忆点。热点,就是当下的大家关注的热门,比较固定的节日、仪式感的行为、传统的文化特点等都是热点所在。 痒点,是能激发消费者内心情感的撬动点,比如对于美好事物的欣赏、对于小动物的爱、情侣之间进行爱的表达的氛围等,都是能吸引消费者的痒点。 记忆点,是我们持续传递给消费者的具有一致性的行为,这些行为的持续性就能形成记忆点。 比如说我们从孝感城市文化历史特征和城市文化内核提炼出“大爱”的代表元素 拟定了“ 爱孝感  逛吾悦...
盗龄医生AI万灸堂:让创业者更成功,让每一人更健康
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盗龄医生AI万灸堂:让创业者更成功,让每一人更健康

  盗龄医生传承万灸堂至今天,成为AI万灸堂,一是吸收了现代医学养生理念和科学技术成果的升级,二是融合了互联网、大数据、云计算、人工智能等现代数字技术的升华。而两大因素支持万灸堂成功变为AI万灸堂,最关键的是盗龄医生紧紧抓住了当下传统企业的难点,也就是草根大众创业难以解决,又不得不面对的痛点。  AI万灸堂 门店效果图   当下,很多企业,特别是中小微民营企业都滞留在传统企业阶段,尽管很多中小微企业自认为自己已经进行了“转型升级”,其实只是表层形式做出一些变化,比如趋之若鹜的“线上经营”,但从本质上仍然是传统企业,所以仍在水深火热之中苦不堪言地挣扎。   “中华养生第一人”万密斋的后人万百万博士指出,互联网已经进入了下半场,世界几乎是在一夜之间变了样。这是一个全新的时代,企业需要重新创业,人才需要重新学习,技能需要迭代更新。“智云”压城城欲摧,霜重鼓寒声不起。在这样的形势面前,传统实体企业要么数字化、平台化,要么随关门大潮悄然泯灭。 AI万灸堂创始人万百万博士后   传统的网店生意面临着流量成本太高,利润透底的困境。因为没有系统,没有团队,没有借力,四面楚歌单打独斗,所有传统生意都面临一个无法解脱的现实,就是永远归零。就像长跑或者登山,取得的任何一点成绩、高度,都会不断地滑回到原点,任何积淀都瞬间化为乌有。总是在原点起跑,任谁也跑不出成绩来。   传统生意的天花板太低,已经卷到微利,甚至无利,即便是原来日进斗金的生意现在也只能勉强维持,成本高资产重,一不小心就会亏本。“开门就赔”的困窘景象已不鲜见。曾经令人羡慕的网红只是钻了一段时间的浮躁空子,已经过了流量红利期,无论企业还是个人不再会因为网红的粉丝量而花钱买单。   “医圣”万密斋精于对症医治,“中华养生第一人”通晓因人施方。针对传统企业及草根大众的痛点,盗龄医生通过两种创新的方式支持创业者创业,帮助草根获得财富和健康。一是打造为草根大众创业服务的OTO生态平台,严格讲是OTO生态平台之上的平台。 中华医圣 万密斋   这个平台具有无可比拟的优势,第一,线上赋能线下:盗龄医生全球S2B2C云猫商城和淘宝、拼多多、亚马逊等传统电商比起来,盗龄医生不和小商家竞争客户,而是为小商家提供商城SAAS系统加超级供应链,让小商家可以全品类经营,使创业者拥有一键代发的云店。第二,线下赋能线上:盗龄医生已经是美股上市公司(股票代码AAQL),盗龄医生AI万灸堂连锁门店是线上平台的流量入口。第三,Web3DAO社区,线下的AI万灸堂与线上的S2B2C商城相互赋能,成为当下市场最先进的商业模式。创造了相互赋能,实现共有、共创、共赢,形成无国界、无业界、无处不在的商业生态,和传统的中心化平台相比,作为平台之上的平台,是一个闭环的生态系统,每一个小商家都是自平台,平台和商家开启了一个划时代的新创业时代。   二是云猫赋能,第一,盗龄医生是一个客户公司,新消费平台从客户出发,提供精选优选供应链,既是客户的买手,又是客户的管家,盗龄医生大数据和Ai算法都是代表客户的利益,优选精选商品和商家。第二,在这个基础上,盗龄医生建立了超级精选柔性供应链,进行精选。这是去中心化的严选,所有的供应商针对一个商品竞价,价优者得。第三,传统的电商平台是直接和小商家竞争,抢走传统商家的客户。而盗龄医生的S2B2C模式,是给每一个小商家、传统商家赋能;帮助小商家拥有一套商场系统(SAAS),加上超级精选供应链,让每一个小商家和创业者都变成了全品类经营的自平台,成了入口,真正实现了共赢。   万百万历经30年的钻研探索、反复实践验证而构建起来的以“新风口、新店商、新流量、新创业、新健康”为核心的产业生态系统,成为万千草根大众通往“财富与健康兼得”目标的平台和桥梁。这是一个前所未有的重大创举,同时彰显了盗龄医生带领草根实现财富自由的强大实力。 AI万灸堂创始人万百万博士后研究万密斋养生理论   新店商的本质是三个融合(实体经济与数字经济,坐商与行商,批发与零售),简言之就是实体门店+云猫系统=沃尔玛+亚马逊+美团,开启了自平台的新时代。   新流量简要地说就是“公域+私域+社区街边”,实现流量赋能。而传统企业要么私域很强,不懂公域;新兴网红懂公域,但是没有私域、没有生态。盗龄医生生态自成闭环,独一无二的公域+私域,私域加持公域,公域导流私域。   新创业,简单地说就是“医圣”万密斋高尚的医德信仰+盗龄医生先进的商业模式+万百万博士公益性的制度设计。让草根大众实现无风险担忧、无投资压力,稳赚钱、长收益的创业就业。   新风口,来自于万百万对于美西方国家两百年来和中国几十年来财富风口的深入观察研究和判断。   新健康,既是万百万研究分析科学判断的结果,也是综合大健康基础上,传承“万密斋的方”理论与实践创新的成果。   随着我国经济社会的加快发展,人们对生活和生命质量要求的不断提升,万百万新健康理论、商业生态模式与产业实践将放射出越来越强劲的光辉,造就越来越多的成功创业者,造福于越来越多的大众百姓。 海量资讯、精准解读,尽在新浪财经APP