自然语言处理
Beth Israel Deaconess医疗中心的研究人员通过一项研究表明，ChatGPT等生成人工智能技术可能成为医生解决复杂诊断案例的有希望的辅助工具。
一份来自医疗技术研究机构的报告显示，随着技术的不断发展，医疗领域中使用人工智能的比例正在不断增长。大型医疗机构（1,001张床以上）使用人工智能的比例最高，平均使用3.6个人工智能解决方案。疾病管理和预测是最流行的应用领域之一，也是投资最多的领域之一。
纽约大学朗格尼医疗中心的研究人员开发了一个大型语言模型，可以预测患者30天再入院的风险和其他临床结果。他们与NVIDIA合作，使用人工智能平台开发和运行LLM。这个模型的代码已经在GitHub上发布，其他医疗机构可以使用它来训练自己的LLM，提供给医生洞察力，帮助他们识别哪些患者可能需要干预以减少再入院率。
最新研究表明，人工智能可以帮助识别患者声音和语音模式中的微妙变化，这可能有助于临床医生在症状出现之前诊断认知障碍和阿尔茨海默病。
GPT-4和LLM等人工智能技术在医疗领域有潜力，可以帮助医生优化流程，但需要谨慎使用，因为这些技术并非完美无缺，可能存在误诊等问题。
最新报告显示，人工智能和ChatGPT正在引领科学、商业、医疗和社会的转型，对人类创造力和生产力产生积极影响。ChatGPT是一种自然语言处理工具，驱动着人工智能的发展，被广泛应用于医疗等多个行业。
谷歌在其年度健康活动“体检”上提供了其健康人工智能（AI）研究的更新，包括改进其医学大型语言模型（LLM）和与合作伙伴合作利用AI进行癌症治疗、孕产妇超声波和乳腺癌检测以及结核病筛查等方面的合作。
最近的一项研究表明，FDA的MAUDE（制造商和用户设施体验）数据库中的死亡事件数量被严重低估，因为许多事件没有报告为死亡。本文介绍如何应用BERT模型解决事件分类问题，以提高医疗器械的安全性和设计。
研究人员正在进行数字检测痴呆症研究，评估使用基于人工智能的机器学习算法，利用自然语言处理和EHR数据识别未诊断的阿尔茨海默病和相关痴呆症的效果。
研究人员使用深度学习模型清理电子病历数据，提取信息并更准确地分析患者数据。这项研究旨在创建一个通用的模型，能够在各种医院中工作，并从有限的标记数据中学习。
