人工智能对数字健康的影响:第五次工业革命
多年来,围绕人工智能的讨论一直集中在其彻底改变我们生活和工作方式的潜力上。在数字健康领域,它正在取得成果,人工智能现在有着广泛的应用,包括患者和医生的参与,以及教育和临床试验设计。
然而,由于该技术的参数和治理仍然基于人类决策,以及目前对其使用的理解存在局限性,因此该技术存在固有偏见等挑战。虽然人工智能工具需要以合乎道德和负责任的方式开发,但它们的潜在好处使任何此类投资都值得。
人工智能有潜力改变社会,进而改变医疗保健,就像电力和蒸汽机改变工业化一样。
定义人工智能
人工智能经常被误解,人们在不了解其不同分支和功能的情况下随意使用该术语。简而言之,人工智能是新兴创新领域的集合,这些领域本质上是根据我们对人类智能的理解构建的计算机模型,用于近似、自动化、增强和优化机器进行人类思考的能力。
它不是用户可以不假思索地简单应用的单一工具。人工智能有不同的类型,例如自然语言处理、机器学习、深度学习和机器视觉,它们的使用取决于具体的应用。
人工智能在临床试验中的应用
人工智能在临床试验中最有前途的用例是预测分析和分析以前试验的数据,以确定使某些试验比其他试验更成功的因素。通过了解这些因素,研究人员可以专注于可以改善试验结果的干预措施。虚拟版本的试验或数字孪生,可以使用人工智能创建,以模拟不同的场景,并在实际试验中实施之前测试变化的潜在影响。这有助于将代价高昂的错误风险降至最低,并优化试验结果。
简而言之,人工智能使研究人员能够提高临床试验的效率和有效性,最终可以带来更好的患者治疗效果。
人工智能在医疗领域
在数字医疗领域,人工智能工具可以适应各种任务,比如搭建一个科学平台,或者使用生成式人工智能来编写内容。
机器学习、深度学习和自然语言处理有助于使数据分析民主化,从而深入了解如何在市场上最好地定位产品。人工智能工具可以在几分钟内获取相关内容的完整语料库并进行分析,这可能需要人类数月或数年的时间才能完成,从而提供有关空白区域和竞争对手的数据。
这允许团队加快他们的“决策时间”并做出更明智的选择。
真实世界的证据和人工智能
使用机器学习和自然语言处理技术,企业还可以摄取和分析大量医疗记录和其他数据,甚至结合社交媒体帖子,以识别模式并对患者结果做出预测。这可以帮助医疗保健提供者更有效和高效地进行针对性治疗和干预,从而有可能挽救生命并降低医疗保健成本。这是一个很好的例子,说明人工智能如何用于增强人类决策和改善医疗保健结果。
与所有新兴技术一样,评估人工智能技术的潜在前景和陷阱非常重要。
制药和生物技术企业及其战略合作伙伴应仔细评估AI技术的潜在利益和风险,并通过实际应用进行试验以获取洞察力,并确定这些技术如何适应其生态系统。
以上是人工智能对数字健康的影响:第五次工业革命的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

AI Hentai Generator
免费生成ai无尽的。

热门文章

热工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

热门话题

本站6月27日消息,剪映是由字节跳动旗下脸萌科技开发的一款视频剪辑软件,依托于抖音平台且基本面向该平台用户制作短视频内容,并兼容iOS、安卓、Windows、MacOS等操作系统。剪映官方宣布会员体系升级,推出全新SVIP,包含多种AI黑科技,例如智能翻译、智能划重点、智能包装、数字人合成等。价格方面,剪映SVIP月费79元,年费599元(本站注:折合每月49.9元),连续包月则为59元每月,连续包年为499元每年(折合每月41.6元)。此外,剪映官方还表示,为提升用户体验,向已订阅了原版VIP

通过将检索增强生成和语义记忆纳入AI编码助手,提升开发人员的生产力、效率和准确性。译自EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG,作者JanakiramMSV。虽然基本AI编程助手自然有帮助,但由于依赖对软件语言和编写软件最常见模式的总体理解,因此常常无法提供最相关和正确的代码建议。这些编码助手生成的代码适合解决他们负责解决的问题,但通常不符合各个团队的编码标准、惯例和风格。这通常会导致需要修改或完善其建议,以便将代码接受到应

大型语言模型(LLM)是在巨大的文本数据库上训练的,在那里它们获得了大量的实际知识。这些知识嵌入到它们的参数中,然后可以在需要时使用。这些模型的知识在训练结束时被“具体化”。在预训练结束时,模型实际上停止学习。对模型进行对齐或进行指令调优,让模型学习如何充分利用这些知识,以及如何更自然地响应用户的问题。但是有时模型知识是不够的,尽管模型可以通过RAG访问外部内容,但通过微调使用模型适应新的领域被认为是有益的。这种微调是使用人工标注者或其他llm创建的输入进行的,模型会遇到额外的实际知识并将其整合

想了解更多AIGC的内容,请访问:51CTOAI.x社区https://www.51cto.com/aigc/译者|晶颜审校|重楼不同于互联网上随处可见的传统问题库,这些问题需要跳出常规思维。大语言模型(LLM)在数据科学、生成式人工智能(GenAI)和人工智能领域越来越重要。这些复杂的算法提升了人类的技能,并在诸多行业中推动了效率和创新性的提升,成为企业保持竞争力的关键。LLM的应用范围非常广泛,它可以用于自然语言处理、文本生成、语音识别和推荐系统等领域。通过学习大量的数据,LLM能够生成文本

编辑|ScienceAI问答(QA)数据集在推动自然语言处理(NLP)研究发挥着至关重要的作用。高质量QA数据集不仅可以用于微调模型,也可以有效评估大语言模型(LLM)的能力,尤其是针对科学知识的理解和推理能力。尽管当前已有许多科学QA数据集,涵盖了医学、化学、生物等领域,但这些数据集仍存在一些不足。其一,数据形式较为单一,大多数为多项选择题(multiple-choicequestions),它们易于进行评估,但限制了模型的答案选择范围,无法充分测试模型的科学问题解答能力。相比之下,开放式问答

机器学习是人工智能的重要分支,它赋予计算机从数据中学习的能力,并能够在无需明确编程的情况下改进自身能力。机器学习在各个领域都有着广泛的应用,从图像识别和自然语言处理到推荐系统和欺诈检测,它正在改变我们的生活方式。机器学习领域存在着多种不同的方法和理论,其中最具影响力的五种方法被称为“机器学习五大派”。这五大派分别为符号派、联结派、进化派、贝叶斯派和类推学派。1.符号学派符号学(Symbolism),又称为符号主义,强调利用符号进行逻辑推理和表达知识。该学派认为学习是一种逆向演绎的过程,通过已有的

编辑|KX在药物研发领域,准确有效地预测蛋白质与配体的结合亲和力对于药物筛选和优化至关重要。然而,目前的研究没有考虑到分子表面信息在蛋白质-配体相互作用中的重要作用。基于此,来自厦门大学的研究人员提出了一种新颖的多模态特征提取(MFE)框架,该框架首次结合了蛋白质表面、3D结构和序列的信息,并使用交叉注意机制进行不同模态之间的特征对齐。实验结果表明,该方法在预测蛋白质-配体结合亲和力方面取得了最先进的性能。此外,消融研究证明了该框架内蛋白质表面信息和多模态特征对齐的有效性和必要性。相关研究以「S

本站7月5日消息,格芯(GlobalFoundries)于今年7月1日发布新闻稿,宣布收购泰戈尔科技(TagoreTechnology)的功率氮化镓(GaN)技术及知识产权组合,希望在汽车、物联网和人工智能数据中心应用领域探索更高的效率和更好的性能。随着生成式人工智能(GenerativeAI)等技术在数字世界的不断发展,氮化镓(GaN)已成为可持续高效电源管理(尤其是在数据中心)的关键解决方案。本站援引官方公告内容,在本次收购过程中,泰戈尔科技公司工程师团队将加入格芯,进一步开发氮化镓技术。G
