在开发机会时,采取以用户为导向的方法很重要,而不是仅由技术主导。我们对 LOTI 行政区中成人社会护理服务提供核心的工作人员进行了用户访谈。这些用户访谈以识别用户痛点为中心,并允许学院将其转化为 AI 机会,以解决这些问题的各个方面,重点关注负责任的 AI。我们制定了一个优先级框架来评估产生的想法,我们强烈建议地方当局在评估自己的 AI 用例时采用此框架。该报告最终详细介绍了将 AI 应用于成人社会护理的七个高价值、可行的机会,旨在启动伦敦行政区有效实施所需的端到端思维。
临床内分泌学领域以及医疗保健,正面临着新技术的变革性变化,尤其是人工智能(AI)。AI有望大大改善我们筛选,诊断,治疗,监测和教练患者的方式(1,2)。AI工具不仅会使内分泌决策的流程更快,更可靠,因此AI的使用为针对个人患者特征量身定制的个性化治疗计划开辟了道路(3,4)。AI是涵盖机器学习(ML)的计算机科学领域。ml使用旨在做出预测或分类的数学算法。这些模型通常在已知的,标记的数据集上进行训练,并迭代地增强,以获得对看不见的数据进行准确预测的能力(5)。深度学习(DL)是ML的一个子集,使用模仿人类中枢神经系统的复杂模型。dl需要使用人工神经网络(ANN)。ANN由互连层组成,这些图层通过最小化误差(6)来传递信息并优化预测。一旦受过培训,ANN可以处理庞大而复杂的数据集,以执行预测,分类,甚至更高级的应用程序等任务,例如大型语言模型(LLMS),计算机视觉和多媒体生成,从文本输入(7-9)中生成。我们预计AI会造成临床内分泌学的前所未有的破坏。尽管如此,大多数临床医生一方面缺乏对临床AI潜力的正确理解,另一方面,缺点和警告。对AI基础的平衡理解必须最大化其利益。因此,医疗保健提供者必须熟悉这项新技术,但也必须了解其局限性。表1概述了基于AI的工具与临床内分泌学中常规方法之间的差异。本文的目的是概述AI在临床内分泌学和糖尿病领域中的潜在和未来方向。
参议员 DAVID POCOCK:您提到了您所做的实验,让您的团队输入意见,然后让人工智能——您是否愿意提交一份关于生成结果差异的摘要?这是您可以做的吗? Jefferson 先生:我们可以在通知中提供有关该实验结果的更多详细信息。 Longo 先生:我记得,当委员会听取有关此事的汇报时,人工智能给出了我称之为“平淡无奇”的意见摘要。它没有误导,但很平淡。它确实没有抓住意见的内容,而人类能够提取细微差别和实质内容。我认为这不是一个糟糕的总结。 Jefferson 先生:是的。我们主要感兴趣的是,在参议院财政和公共管理参考委员会对咨询公司的调查中,公众提交的意见中提到了 ASIC。我们发现,正如主席所说,一般而言,这些摘要非常笼统,关于如何引用 ASIC 的细微差别并没有在 AI 生成的摘要中体现出来,而 ASIC 员工在做摘要工作时并没有体现出来。 参议员 DAVID POCOCK:是与一家澳大利亚公司合作吗? Longo 先生:我们自己做的。 Jefferson 先生:我们与位于澳大利亚的 AWS 合作完成了这项工作。我们使用了 Llama 2 大型语言模型,我相信它是 Meta 的产品。 参议员 DAVID POCOCK:AWS 是亚马逊网络服务,您使用了两家美国公司来帮忙? Jefferson 先生:基本上是的。…… 参议员 SHOEBRIDGE:您是否说过会接受参议员 Pocock 提出的提交报告的请求?您会有一份关于离线 AI 测试的报告。 Jefferson 先生:我们可以提供有关它的更多细节。隆戈先生:我能否向委员会坦诚相待?我会尽可能地坦诚相待,但要遵守公共利益豁免权。参议员 SHOEBRIDGE:我要求提交报告。如果您能注意到它,那么您就可以处理它。隆戈先生:我认为我们可以为委员会提供一些信息,以展示我们做了什么以及从中学到什么。参议员 SHOEBRIDGE:我要求提交报告;这就是我所要求的,我想您会注意到它?隆戈先生:好的。
第 9/CP.28 号决定:“注意到关于人工智能气候行动的技术机制倡议,该倡议旨在探索人工智能作为推进和扩大变革性气候解决方案的技术工具的作用……”
人工智能正在教育领域迅速发展,它有可能大规模提供个性化教学,但也带来了新的挑战。本出版物旨在帮助学校和学区领导应对人工智能对学生、教师和家庭的影响。人工智能不会取代教师,而是有可能通过自动化日常任务来增强教师的作用,从而提供更加个性化和有意义的学习体验。然而,在教育环境中实施人工智能时,需要认真考虑隐私、偏见和算法素养。许多人工智能技术在设计时并没有考虑到教育特定的隐私法,人们担心人工智能算法存在偏见,教育工作者需要具备人工智能素养才能有效地使用它。
就像在任何选举中一样,媒体在影响人们的投票偏好、政客的行为以及政党之间的权力动态方面发挥着至关重要的作用。在过去十年中,技术进步从根本上改变了政治沟通。社交媒体的兴起为政治参与者提供了众多选择,可以直接与选民沟通,影响他们的意见并与选民互动。虽然互联网在很大程度上使政治辩论民主化,但它也为那些试图通过虚假信息、操纵技术和宣传来操纵意见和辩论的邪恶参与者打开了大门。媒体继续受到这些变化的影响,其商业模式受到科技公司力量的破坏,其受众转向其他信息来源。尽管如此,新闻业仍然在传播组合中发挥着重要作用。
摘要。本文介绍了使用基于智能手机的计算机视觉技术来诊断手动障碍的经济高效,高效且可访问的解决方案的开发。它突出了使用TOF相机数据与RG数据和机器学习算法相结合的想法,以准确识别四肢和运动,这克服了传统运动识别方法的局限性,改善了康复和降低专业医疗设备的高成本。使用智能手机和先进的计算方法的无处不在,该研究提供了一种新的方法来提高运动障碍诊断的质量和可及性,为未来的研究和在临床实践中的研究和应用提供了有希望的方向。
