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研究综述：医疗保健中的人工智能、图像中的性别偏见和与癌症相关的微小 DNA 圈
本周的研究综述探讨了研究人员优化医疗保健中的人工智能以便医生诊断的方法、在线图像搜索中的性别偏见分析以及对癌症生长产生巨大影响并改变我们对整个理解的微小 DNA 圈。文章《研究综述：医疗保健中的人工智能、图像中的性别偏见和与癌症相关的微小 DNA 圈》首先出现在《斯坦福日报》上。
来源:斯坦福大学日报科学与技术部门每周都会收集一份文摘，其中包含斯坦福大学有影响力和有趣的研究出版物和发展。阅读本周研究综述中的最新内容。
科学与技术部门每周都会收集一份文摘，其中包含斯坦福大学有影响力和有趣的研究出版物和发展。阅读本周研究综述中的最新内容。 科学与技术部门每周都会收集一份文摘，其中包含斯坦福大学有影响力和有趣的研究出版物和发展。阅读本周研究综述中的最新内容。使用 AI 诊断患者
斯坦福大学医学院研究人员最近进行的一项研究考察了人工智能 (AI) 工具如何帮助医生诊断患者。
研究一组医生对他们的诊断技能进行了测试：他们被分成两组，分别负责在使用和不使用 ChatGPT 作为辅助的情况下对患者进行诊断。这两组的整体准确度得分显示出惊人的相似性，不过在另一项试验中，ChatGPT 在没有人工干预的情况下单独确定诊断，得分要高得多。
“这些发现表明，在临床实践和更广泛的医疗保健领域，医生与人工智能的合作还有进一步改善的机会，”斯坦福大学博士后学者、这项研究的共同主要作者之一 Ethan Goh 告诉斯坦福 HAI。
告诉ChatGPT 之类的工具被称为大型语言模型 (LLM)，并在大量包含人类语言的数据上进行训练。据研究人员称，许多医生只有在对准确的训练数据有信心的情况下，才会放心使用 ChatGPT 之类的工具作为辅助工具。他们认识到，一个比 ChatGPT 更具体、在医疗保健相关数据上进行训练的潜在系统可以大有帮助。