医生相关ai

人工智能（AI）已经渗透到各行各业，并以各种形式改变着我们的生活。以下是一些人工智能的主要应用场景：1.医疗保健:医学影像分析:AI可以用于分析医学图像，例如X射线、CT扫描和MRI，以辅助诊断疾病。药物研发:AI可以用于加速药物研发过程，例如识别潜在的药物候选物和设计新的治疗方法。个性化医疗:AI可以用于分析患者数据，为每个患者提供个性化的治疗方案。机器人辅助手术:AI可以用于控制手术机器人，提高手术的精度和安全性。2.金融服务:风控和反欺诈:AI可以用于识别和阻止欺诈行为，降低金融机构的风险。信用评估:AI可以用于评估借款人的信用风险，帮助金融机构做出更好的贷款决策。投资分析:AI可以用于分析市场数据，帮助投资者做出更明智的投资决策。客户服务:AI可以用于提供24/7的客户服务，并回答客户的常见问题。3.零售和电子商务:产品推荐:AI可以用于分析客户数据，向每个客户推荐他们可能感兴趣的产品。搜索和个性化:AI可以用于改善搜索结果并为每个客户提供个性化的购物体验。动态定价:AI可以用于根据市场需求动态调整产品价格。

具有讽刺意味的是，创建专门从事诸如医疗保健这样的特定领域的AI可能比创建更接近HAL 9000的东西——具有跨领域的典型人类水平知识——更容易。实际上，我们更需要特定领域的专家AI，而不是一个能做任何普通人能做的事情的全能AI。我预计不仅会创造一个专家AI，而且会创造许多专家AI，它们在编码、数据和测试方面采用多样化的方法，以便在需要时这些模型可以提供第二个（或第三个、第四个）意见。同时，我们必须将AI从其在线基础上摘下，并将其投入到原子的世界中。我们应该让我们最熟练的人类专家配备可穿戴设备，以收集微妙的、现实世界的互动，供AI学习，就像我们即将崭露头角的学术和行业明星一样。解决健康和医学领域最复杂和不确定的问题在位元的世界中根本不存在。

预医学生的目标是成为医生，但他们的课程从化学和生物学的基础开始，而不是诊断疾病的细微差别。如果没有这些基础课程，他们未来提供高质量医疗保健的能力将受到严重限制。同样，设计新疗法的科学家需要经历数年的化学和生物学学习，然后是博士研究，再然后是在经验丰富的药物设计师的指导下工作。这种学习方式可以帮助培养如何处理涉及细微差别的决策的直觉，特别是在分子层面，这些差别真的很重要。例如，雌激素和睾酮只有细微的差别，但它们对人类健康的影响截然不同。开发这些具有潜在空间层次结构的堆叠AI模型——复杂数据的简化地图，以帮助AI模型理解模式和关系——将反映对每个基本元素的理解或预测能力。我相信，这最初可能会平行于人类教育和教育范例，但随着时间的推移，它可能会专门发展，以在AI学习中培养新型的专业知识。这些堆叠模型可能会以与人脑皮层类似的方式发展。但是，与人类拥有视觉皮层和运动皮层不同，AI可能会拥有生物皮层和药物设计皮层——在这两种情况下，都是针对特定任务专门设计的神经架构。