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chatgpt O1 vs. DeepSeek-r1
简介：采用高级推理模型，例如Chatgpt O1和DeepSeek-R1，代表了临床决策支持的重要一步，尤其是在儿科中。Chatgpt O1采用“经过思考的推理”（COT）来增强结构性解决问题，而DeepSeek-R1通过强化学习引入自我反思能力。本研究旨在评估使用MEDQA数据集中这些模型在儿科场景中这些模型的诊断准确性和临床实用性。材料和方法：将MEDQA数据集中的500个多项选择儿科问题提交给Chatgpt O1和DeepSeek-R1。每个问题都包含四个或更多选项，并带有一个正确的答案。在均匀条件下评估了模型，其性能指标在内，包括准确性，Cohen's Kappa以及用于评估一致性和统计显着性的卡方检验。的响应以确定模型在解决临床问题时的有效性。结果：Chatgpt O1达到了92.8％的诊断精度，大大优于DeepSeek-R1，得分为87.0％（P <0。00001）。Chatgpt O1使用的COT推理技术允许更结构化和可靠的响应，从而降低了错误的风险。相反，DeepSeek-r1虽然精确略低，但由于其开源性质和新兴的自我反射能力，表现出了出色的可访问性和适应性。Cohen的Kappa（K = 0.20）表示模型之间的一致性较低，反映了它们的独特推理策略。结论：这项研究强调了Chatgpt O1在提供准确且连贯的临床推理方面的优势，使其非常适合关键的儿科场景。DeepSeek-r1具有其灵活性和可访问性，仍然是资源有限设置中的宝贵工具。将这些模型结合在整体系统中可以利用其互补优势，从而在各种临床环境下优化决策支持。有必要进行进一步的研究，以探索其整合到多学科护理团队中，并在现实世界中的临床环境中进行应用。
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接触 ChatGPT 后，公众对医疗保健领域人工智能的看法发生了变化
此预印本的版权所有者于 2025 年 1 月 25 日发布此版本。；https://doi.org/10.1101/2025.01.23.25321048 doi: medRxiv preprint
当聊天机器人培育出新品种时
大学实验室、初创企业和 Meta、谷歌和微软等科技巨头正在越来越多地为生物技术和基因工程开发生成人工智能 (AI) 工具。为此，他们采用了聊天机器人（如 ChatGPT）或图像生成器（如 DALL-E）中使用的扩散和大型语言模型的 AI 架构，并使用生物学“语言”——蛋白质和基因组序列对它们进行训练。这创造了显著改变利用基因工程操纵生物体基因组成的方式的工具。新的人工智能模型具有更强大的描述能力，可以模拟计算机上基因工程的效果。凭借其生成能力，人工智能模型甚至可以设计功能性 DNA 和 RNA 序列以及进化尚未产生的蛋白质，用技术术语来说，这些蛋白质是“自然界中新出现的”。
利用人工智能用于语言学习：中学教育中Chatgpt整合的混合方法
人工智能（AI）在教育中的整合具有变革性的潜力，尤其是在语言学习中。这项研究探讨了Chatgpt与菲律宾中学语言教育的整合，以应对缺乏个性化反馈，低参与度和有限的资源等关键挑战。采用混合方法方法，通过150名教师和500名学生的调查以及焦点小组讨论收集数据。的发现表明，Chatgpt有效地支持词汇发展，语法练习和对话练习，从而大大增强了学生参与度并针对多样化的学习者需求量身定制教学。教师强调需要培训研讨会和技术支持以确保有效实施。这项研究最终在开发一本实用手册时，为教育者和学习者提供了可行的策略，以利用Chatgpt在语言学习中。这些策略包括可自定义的提示，交互式模拟和技术，以应对传统语言教学中的挑战。这项研究强调了AI创造包容性，适应性和引人入胜的教育环境的潜力，为语言教育的可扩展改善铺平了道路。
基于多语言模板的医学教育的自动项目生成，由生成人工智能模型Chatgpt和Claude
目的：这项研究有两个主要目的。（1）使用基于模板的自动物品生成（AIG）生成多项选择问题（MCQ），并在评估医学教育中的临床推理技能方面评估这些MCQ的适当性； （2）提出一种使用人工智能（AI）基于现有模型的基于模板的AIG的医学教育中的模型生成新项目模型的方法。方法：这是一项方法论研究。为了第一个目标，我们遵循GIERL的三步基于模板的AIG方法来生成POIRE的MCQ项目。使用结构化形式评估了生成的MCQ的质量。为了第二个目标，我们提出了一个四步过程，用于使用英语中的父模板将其转换为新模板。我们通过使用两个医疗MCQ项目模型在Chatgpt和Claude中实现了此方法。结果：两位专家都发现自动产生的波兰问题清晰，临床声音，适合评估临床推理。关于模板转换，我们的发现表明Chatgpt和Claude能够将项目模型转换为新模型。结论：我们证明了基于模板的AIG成功实施，用于生成基于病例的MCQ，以评估医学教育中的临床推理技能。我们还提出了一种基于AI的方法，用于转换项目模型，以增强基于模板的AIG中的多样性。未来的研究应将AI生成的模型整合到AIG中，评估其考试的性能并探索其在各个领域的使用。
人类和 ChatGPT 生成的 HPV 疫苗接种支持信息的说服力比较
目前，关于评估 GPT-4 生成 HPV 疫苗支持信息的性能的研究较少。尽管先前的研究表明 AI 可以支持人类的决策和说服（16，17），包括在公共卫生等高风险领域的沟通任务中（18，19），但其在不同主题上生成疫苗支持信息的能力仍不清楚。先前的研究已经确定了个人在决定是否接种 HPV 疫苗时可能考虑的 17 个影响因素（20），为生成 HPV 疫苗接种信息提供了理想的框架。在本研究中，我们利用该框架根据这些影响因素构建疫苗支持信息，并探讨 ChatGPT 与人类生成的 HPV 疫苗支持信息在说服力方面的差异。我们提出以下假设：
通过生成AI（chatgpt ...
1。人工智能（AI）管理2。人工智能，道德和系统治理3。持续改进和过程重新设计4。全球视角5。过程自动化6。方案规划和分析7。数据收集和分析8。数据治理
聊天早期指南专业人士
自COVID-19大流行以来，在27-30个月的儿童健康审查中，报告的发育问题一直有所增加。据报道的最高关注点是语言，语言和传播发展，在多重剥夺的地区（苏格兰公共卫生）中发现了最高水平。
Chatgpt在骨科中的革命性影响
iii。案例研究：Chatgpt对骨科诊所的影响[9,11,12,15,17,18]，以说明骨科中Chatgpt对ChatGPT的现实益处，让我们看一下对实施这项技术的本地骨科诊所的案例研究。骨科诊所在漫长的等待时间和效率低下的患者管理中挣扎，决定将Chatgpt整合到他们的实践中。结果是直接且显着的。在Chatgpt的帮助下，该诊所能够减少等待时间，改善患者的沟通并提高整体运营效率。患者报告的满意度较高，因为他们受到的个性化护理和关注，而从业人员的压力水平降低并改善了工作与生活的平衡。总体而言，该诊所的患者数量和收入增加，展示了Chatgpt对骨科实践的不可否认的影响。