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今天为大家介绍的是来自Avraham Cooper和 Adam Rodman的一篇关于Chatgpt的评论。
【新智元导读】昨天，备受关注的全球首场神经影像人机大战在国家会议中心举行，在脑肿瘤和脑血管影像判读比赛中，医疗AI最终以高出20%的准确率战胜25名人类医生。如果这款AI产品投入实用，核磁检查的出片速度将从现在的几天缩短至几分钟。
近期，中国的医疗大模型研发正蓬勃进行，涌现了诸多具有影响力的工作，例如 BenTsao[7]、MedicalGPT[4]、Med-ChatGLM[5]、HuatuoGPT[1] 等。然而，由于缺乏标准化的基准，我们难以对这些模型的提升进行量化。为此，基于临床医学领域的行业特性，香港中文大学(深圳)的研究人员构造了中文医疗大模型评估基准 CMB，该基准通过选择题和复杂病历问诊任务对各模型的医学知识与诊断能力进行了全面评估。CMB 旨在为中文医学大模型的开发者们提供详细且精准的反馈，以加速模型的迭代过程，并推动中文医学领域语言模型的进一步发展与应用。
本文介绍了人工智能在医疗领域的三个里程碑，分别是通过全国医学考试、诊断肺炎和人工智能辅助医学影像诊断。这些里程碑展示了人工智能在医疗领域的巨大潜力，可以提高诊断效率和医疗质量。然而，人工智能在医疗领域的应用仍然面临数据难题和隐私问题等挑战。尽管如此，人工智能在医疗领域的前景仍然广阔，可能会创造巨大的财富。
吴恩达团队建立了一种基于CTA的颅内动脉瘤自动检测深度学习模型，模型显著提高了临床医生的敏感性，准确性和评估者间可靠性。团队未来的工作是进一步调查这个模型的表现，并应用其他机构和医院的数据。
离开百度之后，吴恩达在学术界异常活跃，除了推出最新的深度学习在线课程之外，他还带领着一支来自斯坦福的团队不断推进深度学习在医疗领域的应用。 近日，吴恩达团队在 arXiv 上发表了他们的最新成果——用来检测肺炎的 CheXNet。研究人员表示，这种被称为 CheXnet 的算法是一个 121 层的卷积神经网络，能够通过胸部 X 光片判断病人是否患有肺炎，而且它的水平已经超越了专业的放射科医师。 简介 仅在美国，每年就有 100 多万成年人因肺炎住院，其中约 5 万人因此死亡（CDC，2017）。 目
IDC中国行业研究与咨询服务部高级研究经理肖宏亮说：“预计2014年医疗卫生信息化将会继续保持高速的发展，移动医疗和临床数据中心成为医院信息化建设的热点，大数据临床决策支持系统将会开始尝试应用；医师多点执业将促使区域卫生信息化再次掀起建设热潮，区域卫生信息化的发展也将带动云计算在医疗行业的应用。民营医院快速发展，公立医院试点转制重组。” 基于此，IDC对2014年中国医疗行业IT市场做出如下10大预测： 1.移动医疗系统在大型医院快速普及，提高医护人员工作效率。移动医疗不仅是医疗信息化的发展方向，也代表着医
杨净 明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI ChatGPT的下一个新身份——做题家！ 这不，它已经在人类各个考试中开“卷”了。 律师、医生、注会什么的，它都开始纷纷展露身手。 比如，全球考生都头疼的司法考试，现在ChatGPT在两项试题达到了合格率，其中一项还跟人类水平持平。（还是在没有任何微调的基础上） “成绩”一出，瞬间引发巨大关注，网友：Amazing~ 还有人表示，要是让它来参加SAT或AP考试，应该会很有趣。 咳咳，要是公务员考试呢？ 咱们结尾见分晓！ 两项法考试题合格 具
杨净 羿阁 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 史上AI最高分，谷歌新模型刚刚通过美国医师执照试题验证！ 而且在科学常识、理解、检索和推理能力等任务中，直接与人类医生水平相匹敌。在一些临床问答表现中，最高超原SOTA模型17%以上。 此进展一出，瞬间引爆学界热议，不少业内人士感叹：终于，它来了。 广大网友在看完Med-PaLM与人类医生的对比后，则是纷纷表示已经在期待AI医生上岗了。 还有人调侃这个时间点的精准，恰逢大家都以为谷歌会因ChatGPT而“死”之际。 来看看这到底是一个什么样
海拔五千米以上，是国际公认的“生命禁区”。这里人烟稀少、氧气稀薄，但可以看到最绝美的风景。探险家、登山者不断被吸引着，然而它只对极少数人张开过怀抱，普通人更是一辈子都无法触及。虽然Deepmind、IBM waston、GE、百度、阿里、科大讯飞等一众科技公司从不同角度切入AI医疗，但医疗关乎临床、生命、安全、商业模式、伦理、法律、医患关系的复杂程度远超任何领域，其门槛最高、最难突破，却充满着最广阔的想象力，成为AI商用中的“禁区”领域之一。
李根 假装发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 一年一度，科大讯飞总会通过年终发布会，披露一年成绩，发布最新战略。 与去往年不同，自AlphaGo在2016年横空出世之后，人工智能狂飙突进，以语音起家的科大讯飞，也成了A股市场最受关注的人工智能公司。 即便伴随一些营收、盈利方面的争议，但讯飞年度发布会，依然是各方关注焦点，讯飞甚至国内AI趋势，也可以在此窥见一二，特别是来自资本市场的直接反馈。 比如去年年度发布会至今年，讯飞股价已从30.6元，上涨至60.10元，涨幅96%，其间最高涨幅一
更想不到的是，背后的主角MedGPT——基于Transformer的1000亿参数大模型，才刚问世一个月。
学过初中历史的小伙伴们都知道，明清的科举考试形式，是一种名为“八股文”的文体形式。这种考试形式给考生们带来了极大的限制，考生只能在严格的规则内进行发挥。
先看绿色部分，这些大模型在经典数学测试集GSM8k和全新卷子上取得的成绩差不多，共同组成参照标准。
作为慢性非传染性疾病的重要组成部分，泛血管疾病已成为严重危害人类健康、影响生命质量及经济社会发展的重大公共卫生问题和社会问题。
雷锋网按：本文译自Stanford ML Group，作者为Nicholas Bien，Pranav Rajpurkar，Robyn L. Ball，Matthew P. Lungren和Andrew Y. Ng等。文章主要介绍了深度学习模型MRNet在膝关节磁共振成像异常检测上的应用，研究发现，该模型显著降低了健康患者被误诊为前十字韧带撕裂的概率。点击文章底部「阅读原文」，查看英文版原文。
人工智能软件参加真正的学校考试也许是机器学习常识一条捷径。 兔子的毛在哪个季节最厚实？一个叫做 Aristo 的电脑程序能告诉你答案，因为 Aristo 从四年级的书上学到熊在冬天会长出更加厚实的皮毛，而且 Aristo 还从纽约州标准科学考试上学到了兔子也是哺乳动物，由此 Aristo 能够得到正确的答案。 Aristo 由西雅图艾伦人工智能研究所研发，是一款能够感知人类社会常识的人工智能软件。而衡量它效果最好的方式，就是用适用于学龄儿童的测试来进行检测。该研究所还在说服其他的 AI 研究人员，发展一种
艾伦AI研究所的科学家，改造了著名的谷歌语言模型BERT，让它学习过往的医学文献，来分析补充剂和药物之间的作用，还开发了一个搜索引擎：
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随着新一代人工智能技术发展，沃森、阿尔法医生等“机器人医生”正在逐步进入医院。它们的临床价值有多大？进医院“执业”面临几道槛？来自企业、高校、律所的专家对此进行了深入分析。 有望缓解我国医疗资源不平衡 国际商用机器公司（IBM）沃森授权运营商——杭州认知网络科技有限公司总经理华松鸳介绍，沃森是采用认知计算技术的超级计算机，能模拟人的思维逻辑，学习海量医学文献，具有自然语言理解能力，可以学习自然语言文本、医学影像等非结构化信息。IBM与纪念斯隆·凯瑟琳癌症中心（MSKCC）合作，为沃森输入44家美国医疗机
作者:PranavRajpurkar * 1 Jeremy Irvin * 1 Kaylie Zhu 1 Brandon Yang 1 Hershel Mehta 1TonyDuan1 Daisy Ding 1 Aarti Bagul 1 Curtis Langlotz 2 Katie Shpanskaya 2Matthew P.Lungren 2 Andrew Y. Ng1 摘要 我们研发出一个优于职业放射科医师的，通过胸部x射线检测肺炎的算法。算法全名叫做CheXNet，是一个121层的卷积神经网络，并
几年前，《超能陆战队》热播的时候，暖男机器人大白俘获了许多迷妹的芳心，人人都想要个大白。而现在，这种 AI 医生可能不再是荧幕上的角色，而是真真正正地出现在了现实中。 最近，我们认识了一个研究互联网 + 医疗健康行业布局的健康管理人员，她给我们整理了她这些年了解到的一些应用在医疗上的人工智能，现在，我们就一起去看看吧！ 影像科皮肤科首当其冲 人工智能发展至今，已涉足医学影像、基因检测、临床手术、辅助决策等多个医疗领域。其中，医学影像属于介入较早且卓有成效的板块之一。 轻松识别糖尿病早期视网膜病变的 AI 2
谁还不知道云计算？作为当前最为热门的技术之一，云计算可以为用户提供更加高效、安全、便捷的数据管理方式。
归属上市公司股东的净利润：4.28亿元，较上年4.84亿元，同比下降11.66%。
3E口语完成千万级新一轮融资，由清科与立思辰合作的教育专项基金-清科辰光投资，青桐资本担任独家财务顾问。3E口语是一个智慧学习云平台，主要为学生提供自主学习英语听说能力的智能家教，以及提高英语综合运用能力的智慧学习平台。平台涵盖学习训练系统、模拟考试系统、口语竞赛系统三大系统。3E口语的官网域名为3ekouyu.com，组合域名，与品牌名称相对应。目前，3E口语已经保护了3ekouyu.cn、3ekouyu.net、3ekouyu.com.cn等域名。
人工智能蓬勃发展的今天，智能语音是普通用户最常感受到的人工智能应用之一。作为国内智能语音领域的实力玩家，科大讯飞是如何挖掘人工智能背后的价值的？又如何通过精准营销实现数据价值变现？在12月13日的数据侠线上实验室中，科大讯飞大数据研究院执行院长谭昶，为我们分享了科大讯飞的实践。
人工智能（AI）在医学影像诊断方面的应用已经有了长足的进步。然而，在未经严格测试的情况下，医生往往难以采信人工智能的诊断结果。对于他们来说，理解人工智能根据医学影像给出的判别，需要增加额外的认知成本。
马上就是金九银十啦，今年这届应届毕业生，依然还是从前的味道~为啥这么说，我们先来看一份2023年的期望就业的排行：
你听过瑞文氏标准推理测试（Raven’s Progressive MatriCES）么？上面这张图就是一道标准的瑞文氏测试题目，是不是很眼熟？在公务员考试、一般的智力测试中我们经常看到它。 那么问题来了，你知道图中这道题的答案么？如果不知道，也用不着沮丧，因为有75%的美国人大概也不知道。但坏消息是：计算机可能知道。 近日，美国西北大学的科研团队研发了一个全新的计算模型，在瑞文氏标准推理测试中达到或超越了75%美国普通大众的表现。被媒体誉为人工智能史上的又一里程碑。 要知道，根据2016年的数据显示，一
上一期我们讲到自主管理身份的 SWOT 分析，本期我们继续围绕“自主管理身份”（Self-Sovereign Identity，SSI） 展开。
8月17日，香港中文大学（深圳）举行医学院成立暨创院院长任命仪式，这标志着经过两年多的筹建，香港中文大学（深圳）医学院正式成立。
近年来，因为人才管理被越来越多的企业重视，使用测评工具对候选人进行筛选成为了很多公司提高招聘效率、提升招聘精准率的手段，但是也存在着一些令人哭笑不得的情况。
新智元报道 编辑：张乾 【新智元导读】在2月12日科大讯飞的年会上，科大讯飞董事长刘庆峰回顾过去18年特别是2017年的发展，并用“不忘初心、踏实前行”为主题进行总结。在经过各种历练和洗礼之后，科大讯飞在今年将走向何方？是否还能保持“初心”？对自己2029的“三十而立”有哪些展望？刘庆峰在演讲中给出了答案。 在过去的18年里，2017年对科大讯飞来说是非常不平凡的一年。 这一年，科大讯飞迎来了“十八岁成人礼”：在它成长的路上，既进入了人工智能国家队的阵列，市值突破千亿大关；又眼看潜在对手们悄然崛起，
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Alex 羿阁 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 让众人疯狂的网红AI ChatGPT，原来也有明显的短板？ 一段“网友调教这只AI”的聊天记录，在网上传开了。 可以看到，AI起初居然说27是个质数。 在网友向其提出质疑后，AI仍嘴硬称“27不能被3整除”。 网友不得不和AI“大战几百回合”，最后在人类锲而不舍的教导下，AI才终于终于低头认错。 △上述图源：微博@沙雕文案 援引网友空间截图 有一说一，AI的认错态度倒是很好。 有围观者看完后调侃：AI不是都要统治世界了吗，怎么会输给一道
不少伙伴在后台私聊学堂君，想考腾讯云认证，但不知道选哪些方向，也不知道考哪个方向的含金量最高。
相信很多人最近都在电梯里看到过美团买药的广告。之前美团买药的代言人是邓超，这次换成了孙俪，而且连Slogan都变了，从“买药上美团”转变为“24小时看病买药”。“买药”与“看病买药”之间看似只差了两个字，但其实背后透露出的是美团医药业务战略方向的调整。
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华为 OD 机试是指华为公司的在线笔试，是华为公司用于筛选招聘岗位候选人的一种考核方式。
负margin在布局中往往起到意想不到的效果，比如在多栏等高布局中就是用该技巧。 虽说网络上关于负margin的实践有很多，但对margin负值为什么会出现这样的效果却没有多少讲解，本篇的目的就是阐述负margin 产生或者作用的原因。 margin负值之所以可以修改元素在文档流中的位置，也可以改变元素的宽度，主要因为一个公式： BoxWidth =ChildMarginLeft + ChildBorderLeftWidth + ChildPaddingLeft + ChildWidth
上周参观了西班牙南部的埃斯特波纳镇，进行为期一周的coding retreat。作为参加MRNet比赛的一部分，从头开始使用PyTorch 复制MRNet论文。
在刚刚闭幕的“2017中国机器人产业发展大会”，国内外机器人行业的企业家及专家围绕“机器人+”的主题进行了深入探讨。智能制造大势所趋，中国机器人产业发展的重要性不言而喻，那么快速成长中的中国机器人产业为什么要“+”，到底需要“+”些啥？ 机器人为啥要“+”？ “当前以机器人为代表的智能产业蓬勃兴起，成为现代科技创新的一个重要标志，推动着世界科技的发展进程。”沈阳自动化研究所研究员、中国工程院院士封锡盛说。 与此同时，云计算、大数据、物联网等新一代信息技术快速发展，并与机器人技术迅速融合，衍生出形态多样、
这一转变标志着自社交媒体以来最重要的技术突破。近几个月来，好奇、震惊的公众如饥似渴地采用了生成式人工智能工具，这要归功于诸如 ChatGPT 之类的程序，它对几乎任何查询做出连贯（但并不总是准确）的响应，以及 Dall-E，它允许你召唤任何你想要的图像做梦。1 月份，ChatGPT 的月用户达到 1 亿，采用率高于 Instagram 或 TikTok。从 Midjourney 到 Stable Diffusion 再到 GitHub 的 Copilot，数以百计同样惊人的生成式 AI 都在呼吁采用，它可以让你将简单的指令转化为计算机代码。
这个问题有两种答案： 看好AI的人会说YES，因为用不了几年AI真的会取代那些平庸的医生，会取代那些Below average（低于平均水平）的医生，但是暂时不会取代那些Above average（高于平均水平）的医生。 不看好AI的保守医生会说NO，TA真的是发自内心的，天真的以为AI不会取代任何医生。其实未来最需要AI的是Below average的医生，也是最不理解和最不能接受AI的人。 最近AI很火，不仅仅是在投资界很火，在学术界也很火。 好的AI公司很容易融到钱，连不咋地的AI公司也拿到钱了，
在全球范围内，每年有近1000万新发痴呆病例，其中阿尔茨海默病（AD）最为常见。需要新的措施来改善对各种病因导致认知障碍的个体的诊断。作者报告了一个深度学习框架，该框架以连续方式完成多个诊断步骤，以识别具有正常认知（NC）、轻度认知障碍（MCI）、AD和非AD痴呆（nADD）的人。作者展示了一系列能够接受常规收集的临床信息的灵活组合的模型，包括人口统计、病史、神经心理学测试、神经影像学和功能评估。然后，作者表明这些框架与执业神经科医生和神经放射科医生的诊断准确性相比具有优势。最后，作者在计算机视觉中应用可解释性方法，以表明模型检测到的疾病特异性模式可以跟踪整个大脑的退行性变化的不同模式，并与尸检时神经病理学病变的存在密切相关。作者的工作证明了使用既定的医学诊断标准验证计算预测的方法。
译：陈洁 校：孙强(转载请保留) 原文链接： http://www.itbusinessedge.com/slideshows/top-five-reasons-big-data-is-advancing-personalized-medicine.html 大数据，由于与医疗保健相关，已经出现在个性化医疗革命的中心。简单地说，数据的增长给诊断精准性的提高提供了巨大的可能性，因为研究人员能够深入探寻从而创造更多的，尤其是在分子和组织水平的，有针对性的治疗。 美国Definiens公司是生命科学领域里，对
早在2023年年初，国家互联网信息办公室、工业和信息化部、公安部针对深度合成服务制定的《互联网信息服务深度合成管理规定》（“《深度合成管理规定》”）顺利施行，其明确了深度合成服务相关方的义务与主体责任，强化了对互联网信息服务深度合成领域的管理。同年8月15日实施了《生成式人工智能服务管理暂行办法》，主要是针对提供生成式人工智能服务需要做大模型备案。这样就形成了由算法备案制度和生成式人工智能备案（下称“大模型备案”）构成的“双备案制”的实践机制。
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