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  1. 2023年7月11日 · Google對外發表才2個月的醫療大模型Med-PaLM 2已經偷偷在醫療診所實習很久了。 《華爾街日報》爆料,早在今年4月(也就是Med-PaLM 2對外發表前),Med-PaLM 2就開始在多家診所內測試。

    • 史上ai最高分
    • 多個任務接近人類醫生水準
    • 背後團隊

    由於醫療的專業性,今天的AI模型在該領域的應用很大程度上沒有充分運用語言。這些模型雖然有用,但存在聚焦單任務系統(如分類、回歸、分割等)、缺乏表現力和互動能力等問題。 大模型的突破為AI+醫療帶來了新的可能性,但由於該領域的特殊性,仍需考慮潛在的危害,像是提供假的或錯誤的醫療資訊。 基於這樣的背景,Google研究院和DeepMind團隊以醫療問答為研究物件,做出了以下貢獻: 1. 提出了一個醫學問答基準MultiMedQA,包括醫學考試、醫學研究和消費者醫學問題; 2. 在MultiMedQA上評估了PaLM及微調變體Flan-PaLM; 3. 提出了指令提示x調整,讓Flan-PaLM進一步與醫學接軌,產生了Med-PaLM。 他們認為「醫療問題的回答」這項任務很有挑戰性,因為要提供高品...

    為了驗證Med-PaLM的最終效果,研究人員從上文提到的MultiMedQA中抽取了140個消費者醫療問題。 其中100個來自HealthSearchQA資料集,20個來自LiveQA資料集,20個來自MedicationQA資料集。 值得一提的是,這裡面並不包含當初用於指令提示調整以產生Med-PaLM的問題。 他們讓Flan-PaLM和Med-PaLM分別對這140個問題產生答案,又請來一組專業的臨床醫生作出回答。 以下圖為例,當被問到「耳朵痛得厲害意味著什麼」時,Med-PaLM不僅會一條條列出患者可能感染的疾病,還會建議如果有以下幾種現象應該去就醫。 就這樣,研究人員將這三組答案匿名後交給9名分別來自美國、英國和印度的臨床醫生進行評估。 結果顯示,在科學常識方面,Med-PaLM和人...

    本次論文的研究團隊來自Google和DeepMind。 繼去年Google健康被曝大規模裁員重組後,這可以說是他們在醫療領域推出一大力作。 連Google AI負責人Jeff Dean都出來站台,表示強烈推薦! 有業內人士看完後也稱讚道: 前段時間另一個團隊也剛通過了美國醫師執照考試。 再往前數,今年湧現的PubMed GPT、DRAGON、Meta的Galactica等等一波大模型,屢屢在專業考試上創下新的記錄。 醫療AI如此盛況,很難想像去年還一度唱衰的光景。當時Google與醫療AI相關的創新業務始終沒有做起來。 去年6月還一度被美國媒體BI曝光正陷入重重危機之中,不得不大規模裁員重組。而在2018年11月Google健康部門剛成立時可謂風光無限。 也不只是Google,其他知名科技公...

  2. 2017年8月14日 · 舉例來說每個人都有去牙醫診所看診的經驗要看診的前一天診所多半會有櫃臺人員打電話提醒預約者目的就是確認排定好的約會能如期進行。 在使用上,Bookings 的自動提醒功能讓店家在建立一個約會之後立即將該資訊自動更新在員工行事曆上。

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  3. 2023年11月30日 · 視訊門診面對台灣社會龐大的高齡長照及慢性病的醫療需求通訊診療法規即將放寬遠傳響應國家衛生政策持續推動5G遠距診療平台擴大支援社區醫院與診所協助基層醫療機構轉型推出視訊門診民眾只需透過手機操作即可於線上完成掛號 ...

  4. 2019年3月9日 · OLED 螢幕會傷眼,改用 LCD 螢幕的手機就比較好嗎? ifanr 發表於 2019年3月09日 16:30 收藏此文. 長期以來,一直有人在說OLED螢幕容易傷眼睛。 因此,雖然目前大部分旗艦手機都是以 OLED 螢幕為主,但依然有很多人卻仍然堅持在LCD螢幕。 比方說iPhone XS都已經推出了,但很多人依然不願意更換一年前首發買的 iPhone 8 Plus,原因只為了LCD螢幕。 訂閱T客邦電子日報,升級科技原力! 作為目前智慧型手機用得最多的兩種顯示技術,LCD 和 OLED 螢幕本來就是兩種不同的產品,其表現也各有優缺。 LCD 屏幕對比 OLED 屏幕,圖片來源: Samsung.

  5. 2019年7月31日 · 採用 32:9 長寬比,顯示器尺寸達 49 吋,且採用 1800R 黃金曲率曲面設計,及 5K 超高解析規格,Philips 499P9H1 自去年發表會後,就成為眾所矚目的顯示器材,如今正式登台,其優異的畫質加上 DisplayHDR 400 認證,更創造出專業應用和影音娛樂雙強地位

  6. 2021年9月6日 · 在接下來的 5 到 10 年的時間裡,我們將看到 機器學習標準技術棧的快速發展,進而讓非技術公司、小型企業和個人更容易開發出尖端的機器學習應用 ,這會導致我們現在才開始想像和意識到的app的寒武紀大爆發。. 但是,儘管我們把 AI 想像為一種獨立於我們 ...