传承与创新：探索文化瑰宝的当代价值
这篇文章介绍了如何提高自尊心,包括意识到自己的价值、建立健康的自我认知和自我接纳,以及学会有效地处理负面情绪。作者建议通过反思自己的思维方式和行为,了解自己的优点和缺点,并以积极的方式对待自己。此外,建立支持系统、培养感恩的心态和保持身体健康也是提高自尊心的重要方法。
医疗革命：ChatGPT 在医学和健康领域的 14 个应用
一、前言 今年以来，随着 ChatGPT 的火爆出圈，各行各业愈加关注大型语言模型在垂直领域落地应用的进一步深入。 “从 2016 年 AlphaGo 打败了李世石，再到了最近大热的 ChatGPT，我们看到人工智能每隔几年就会给大家带来惊喜。在我国，看病难、看病贵的本质是享受优质医疗服务难且贵。AI 医生，就是优质医疗资源扩容下沉和区域医疗资源均衡布局的重要抓手。” 人工智能（AI）在医疗行业中取得了重大进展。其中最突出的 AI 工具之一是由 OpenAI 开发的智能对话模型 ChatGPT。ChatGPT 能够对各种问题生成类似人类的回答，是医疗应用的理想工具。从个性化治疗方案到远程患者监测，ChatGPT 正在改变医疗提供者向患者提供护理的方式。让我们探讨一下 ChatGPT 在医疗保健领域的几种不同用途，并讨论这种革命性技术对患者、医生和研究人员的好处。 二、主要内容 1.远程医疗的虚拟助手 ChatGPT 可用于开发虚拟助手，帮助患者安排预约、接受治疗和管理他们的健康信息。 随着远程医疗的兴起，许多患者现在更喜欢在家中接受治疗。ChatGPT 可以为患者提供管理健康所需的指导和支持。 2.临床决策支持 ChatGPT 可用于向医疗保健提供者提供实时的、基于证据的建议，以改善患者结果。例如，ChatGPT 可以用于为特定情况建议适当的治疗选择，标记潜在药物相互作用，并为复杂医学案例提供临床指南。 通过提供快速可靠的支持，ChatGPT 可以帮助临床医生节省时间、减少错误并改善患者护理。 3.医疗记录管理 ChatGPT 可用于生成患者交互和病史的自动摘要，有助于简化医疗记录管理流程。使用 ChatGPT，医生和护士可以口述笔记，模型可以自动总结关键细节，包括症状、诊断和治疗等方面。 医务人员还可以使用 ChatGPT 从患者记录中提取相关信息，例如实验室结果或影像报告。 4.医学翻译 ChatGPT 可用于提供实时翻译服务，以促进患者和医护人员之间的交流。 凭借其先进的语言处理能力，ChatGPT 可以准确快速地翻译医学术语、技术术语和常见表达方式，使患者能够理解他们的诊断、治疗选择和药物使用说明。 5.药物管理...
华佗GPT来了，真人医生，盲测效果优于ChatGPT
机器之心专栏 机器之心编辑部香港中文大学（深圳）和深圳市大数据研究院所在的王本友教授团队训练并开源了一个新的医疗大模型 ——HuatuoGPT（华佗GPT），以使语言模型具备像医生一样的诊断能力和提供有用信息的能力。基于医生回复和 ChatGPT 回复，让语言模型成为医生提供丰富且准确的问诊。 在医疗领域，大规模语言模型（LLM）具有广阔的应用潜力。尽管像 ChatGPT 这样的语言模型能够生成内容详实、表述流畅、逻辑清晰的回复，但其在回应患者描述症状时，缺乏专业性和对患者输入的精确解读。其回复常常包含多种可能性，并以较高层次的建议形式呈现，但往往缺少深入的上下文理解能力，使得其帮助患者的具体情况有限。相比之下，现实世界中医生与患者的互动数据能够更准确地反映医疗情景的复杂性，并提供准确无误的诊断建议，具有极高的专业性。然而，由于时间的限制，医生的回应常常简洁至不能充分传达信息，甚至有时会显得不连贯。若仅依靠这些数据来训练模型，得到的模型难以流畅地应对多样的指令或对话，其生成的回应也会显得短小、表述不佳，有时信息含糊，这对患者并不友好。香港中文大学（深圳）和深圳市大数据研究院所在的王本友教授团队利用指令微调和强化学习在 ChatGPT 和医生的回复中找到结合点，训练并开源了一个新的医疗大模型 ——HuatuoGPT。HuatuoGPT 致力于通过融合 ChatGPT 生成的 “蒸馏数据” 和真实世界医生回复的数据，以使语言模型具备像医生一样的诊断能力和提供有用信息的能力，同时保持对用户流畅的交互和内容的丰富性，对话更加丝滑。 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2305.15075.pdfgithub 地址：https://github.com/FreedomIntelligence/HuatuoGPTDemo 地址：https://www.huatuogpt.cn/ 该论文提出的语言模型训练方法可以结合医生和 ChatGPT 的数据，充分发挥它们的互补作用，既保留真实医疗数据的专业性和准确性，又借助 ChatGPT 的多样性和内容丰富性的特点。HuatuoGPT 介绍 1. 混合数据集微调HuatuoGPT 使用了四种不同的数据集，分别如下：蒸馏 ChatGPT 指令数据集（Distilled Instructions from ChatGPT）：这个数据集受到 Alpaca 模型创建指令集的方法启发，从 ChatGPT 中提炼出医疗相关的指令。与之前工作不同的是，本方法还加入了科室和角色信息，根据采样的科室或角色生成符合条件的指令数据集。真实医生指令数据集（Real-world Instructions from Doctors）：这个数据集来源于真实医生和患者之间的问答。医生的回复通常简洁且口语化，因此本方法通过润色以提高其可读性。蒸馏 ChatGPT 对话数据集（Distilled Conversations from ChatGPT）：这个数据集通过为两个 ChatGPT 模型提供共享的对话背景，让它们分别模仿医生和患者进行对话。真实医生对话数据集（Real-world...
Med-PaLM2:谷歌新的人工智能医疗问答模型
自4年以来，谷歌的Med-PaLM 2人工智能模型已在一些医院中进行测试，旨在解答医疗信息问题。该模型经过医学专家训练，相较于通用聊天机器人更擅长提供有效医疗对话。尽管仍存在准确性 issues，但其表现在推理等方面接近真实医生的表现。谷歌计划将客户数据用于训练人工智能模型，并已更新隐私政策。除谷歌外，OpenAI也在积极发展医疗业务，微软则与Epic合作打造自动编辑病患信息的工具，并测试OpenAI的GPT模型。
深度剖析ChatGPT：LLM技术对行业的影响与冲击
这篇文章由熵简科技CEO费斌杰撰写，针对ChatGPT技术原理进行了深入探讨，提出了新的认识和观点。文章分析了LLM技术对行业的影响与冲击，并通过思想实验阐述了模型在翻译任务中的应用，以及合成数据在AI发展中的重要性。同时，文章强调了人类在金融投资和科学研究等方面的独特价值，并引用了OpenAI的CEO Sam Altman的一条人生建议：“Grokking: Generalization beyond overfitting on small algorithmic datasets.”
深度剖析ChatGPT技术原理：entropy简科技CEO费斌杰的观点
这篇文章是由熵简科技CEO费斌杰撰写的关于ChatGPT技术原理的深度剖析。他作为纯粹作为一个在新技术浪潮下，既兴奋又紧张的见证者和参与者的角度，评述了这项新技术对我们行业会带来怎样的影响与冲击。文章分为四个部分，详细介绍了LLM技术的各种问题和挑战，并通过实例进行分析。此外，作者还讨论了人类智能在某些方面的优势，以及合成数据的发展和应用。
国内首个医疗大模型MedGPT惊艳亮相，AI医生能否改变未来医疗生态？
我国首个医疗大模型MedGPT已经投入实际使用，其结果显示，其与真医生的诊断效果达96%的一致性。尽管MedGPT还存在一些问题，如过度给出治疗建议、重复推荐检查项目、概念表述不准确等，但其整体表现仍然不错。MedGPT的成功之处在于其结合了大量的专业医学数据，并且通过深度学习等技术实现了高效的知识整合和推理。在未来，MedGPT有望成为医疗领域的重要辅助工具，提高患者的疾病管理效率。
MedGPT：国内首个医疗大模型，AI医生hospital真实站岗数据曝光
这篇文章介绍我国首个医疗大模型MedGPT在实际应用中的表现和效果。通过与真人医生的多轮对话，MedGPT能够给出准确的疾病诊断并为患者设计治疗方案。虽然MedGPT还存在一些问题和局限，如过度给出治疗建议、重复推荐检查项目、概念表述不准确等，但总体来说，它的表现仍然较为出色。MedGPT的成功应用展示了人工智能在医疗领域的潜力，有望为医生提供有效帮助，提升患者疾病管理效率。
ChatGPT医疗场景下的机遇与挑战
本文介绍了2023全球数字经济大会人工智能高峰论坛的内容摘要。该次论坛聚焦人工智能大模型技术发展的机遇和挑战，以及企业在探索和实践中的探索。其中，ChatGPT在医疗行业的应用引起广泛关注，人们探讨了其在医疗场景下的替代价值、优势、局限和风险，并建议政府加强监管。同时，文章强调高质量的数据和医学知识积累是新一代技术与应用能否有效落地的重要因素。最后，作者对未来医疗发展持乐观态度，认为ChatGPT在医疗领域的应用将会在一定程度上延迟，但仍将出席。
ChatGPT赋能医疗：挑战与机遇共存
文章主要探讨了ChatGPT在医疗领域的应用及其面临的优势、局限和风险，同时强调了高质量数据和医学知识积累对大模型、AIGC等新一代技术与应用的关键作用。作者认为，虽然ChatGPT在医疗场景中的应用可能会比金融等领域晚一些，但它仍将不会缺席，成为医疗生态革新与发展的重要推动力量。