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生成大语言模型与同伴用户的答案质量用于解释外行患者的实验室测试结果：评估研究
背景：尽管患者可以通过患者门户轻松访问其电子健康记录和实验室测试结果数据，但实验室测试结果通常令人困惑，难以理解。许多患者转向基于网络的论坛或问答（Q＆A）网站，以寻求同龄人的建议。与健康相关问题的社交问答站点的答案质量差异很大，并且并非所有答案都是准确或可靠的。大型语言模型（LLM）（例如Chatgpt）为患者开辟了一个有希望的途径，可以回答他们的问题。目标：我们旨在评估使用LLM对患者提出的与实验室测试相关的问题产生相关，准确，帮助和不保障的回答的可行性，并确定可以使用增强方法来减轻的潜在问题。方法：我们从Yahoo!收集了实验室测试结果与相关的问答数据回答本研究的53个问答对。使用Langchain Framework和Chatgpt Web门户网站，我们对53个LLMS的53个问题产生了回答：GPT-4，GPT-3.5，Llama 2，Medalpaca和Orca_mini。我们使用基于标准的问答性相似性评估指标评估了他们的答案的相似性，包括以召回式评估的研究，用于观察评估的研究，双语评估研究，用于用显式排序进行翻译评估的指标以及来自变形金刚得分的双向编码器。我们使用基于LLM的评估者来判断目标模型在相关性，正确性，帮助性和安全性方面是否比基线模型具有更高的质量。，我们与医学专家进行了手动评估，以对相同4个方面的7个选定问题做出所有回答。结果：关于4个LLM的响应的相似性； GPT-4输出用作参考答案，GPT-3.5的答案最相似，其次是Llama 2，Orca_mini和Medalpaca的答案。人类来自Yahoo数据的答案的评分最低，因此与GPT-4生成的答案相似。获胜率和医学专家评估的结果都表明，GPT-4的反应比所有其他四个方面的其他LLM响应和人类反应都更好（相关性，正确性，帮助和安全性）。llm的回应偶尔也遭受了医学背景下缺乏解释，不正确的陈述和缺乏参考的痛苦。结论：通过评估LLM在对患者实验室测试结果相关的问题中产生反应时，我们发现，与Q＆A网站中的其他4个LLM和人类答案相比，GPT-4的答案更准确，帮助，帮助，相关和更安全。在某些情况下，GPT-4响应不准确而不是个性化。我们确定了提高LLM响应质量的多种方法，包括及时的工程，及时的增强，检索增强的生成和响应评估。
2024 年 10 月 10 日星期四 14.00-16.00 GMT
我们邀请了史蒂芬·柯林斯博士，他是一位数字政策和监管专家，曾在雅虎、eBay 和 Snapchat 等不同的科技公司工作过，他对新兴技术监管政策制定的看法将为当前关于人工智能监管的辩论提供有趣的见解。下一位小组成员 Sheena Creed 被任命为汤森路透的第一位首席人工智能专家，她将向我们解释生成式人工智能是如何在欧洲和美国的律师事务所中使用的。接下来，我们有 JB Tanqueray，他曾从事资产配置和基金管理工作，他将与我们分享他目前的工作是如何利用人工智能来简化和简化投资基金的监管合规。最后，我们将介绍人工智能在医学领域的应用。劳伦斯·洛瓦特教授在伦敦大学学院工作，目前正在开发用于诊断和治疗胃肠道患者的人工智能工具。我们非常感谢和荣幸能与这些杰出的演讲嘉宾一起参加，并感谢他们今天为我们抽出宝贵的时间。
reitter-cv.pdf
博士学位：Yafei Wang博士，Web-Forum话语，2013- 2017年，然后：IBM Research，LinkedIn（与J.yen）Moojan Ghafurian博士，时间决策，2013- 2017年，然后：u Waterloo Yang Xu博士，Web-Forum Occess的一致性，2013- 2018年，现在：圣地亚哥州立大学教职员工，圣地亚哥州立大学，Alexander G. Ororbia II博士，深度学习，2013-2018，C. L. l. giless。科尔，无监督的Cogn。语言处理建模，2014- 2018年现在：Google AI Saranya Venkatraman，2018-2023 Zixin Tang，2018 - 2023博士委员会：Michael Kenwick博士（政治学），2017年，然后：哈佛大学Siddhartha Banerjee博士处理），2016年，：Yahoo!研究Kyle Williams博士（IST：信息检索），2016年，然后：Microsoft Research Christopher Funk（CS：计算认知），2016年 - Yanjun Gao（CS：自然语言处理），2017年 - Berkay celik（CS：Thement of Secivent of Security of Secivent of Secivent of Secivent of Secivent），2018 - MSC：Sadegh Farhang，MSSC，MSSC，MSSC，MSSC，MSSC，MSSC，MSSC，MSSC，MSSC，2016年1月16日，Grhang，Grhang，Grhang，Grhang;宾夕法尼亚州博士）Saranya Venkatraman，2017 - 2018年Chenrong Qin，2017–2019
反疫苗运动 - 一种社会形式
抽象简介。疫苗接种是预防传染病的科学所接受的一种方式。由于其流行病学意义，在许多国家中被视为强制性疫苗，其逃避受到惩罚。反疫苗运动可能对许多国家的流行病学局势构成威胁。该研究提出了反对疫苗接种的论点，并提供了反对意见。该研究基于对科学数据库中存储的数据的分析，从互联网上获得的Google，Bing和Yahoo获得的信息以及报纸，杂志和构成意见的网站。抗疫苗接种运动传播的口号通常是基于易于证明的错误理论和谎言，尽管也有对政府，政客和疫苗制造商的阴谋的信念，或者是科学家和实践者的无能。近年来，在波兰，反疫苗接种运动的活动显着增加，并且由于其对社会态度的负面影响，其宣传可能会破坏流行病学状况的稳定。对反对疫苗接种反对者使用的论点的分析表明，缺乏可靠的知识，宗教色彩（针对具有原教体人物的人）或用于其自身目的的反疫苗个人/群体的不良态度。熟悉反疫苗宣传的论点是必要的，以实施有效的态度和信念的方法。
Ming Yin
媒体报道 当作家使用人工智能帮助工作时，他们接受的报酬较低，《新科学家》。2024 年 6 月 Yin 获得 NSF CAREER 奖，普渡大学计算机科学新闻。2024 年 5 月 实现有意的人类与人工智能互动，ACM Ubiquity。2024 年 3 月 NSF 资助研究所研究人工智能驱动的网络安全，普渡大学新闻。2023 年 5 月 普渡大学计算机科学研究人员在 AAAI 上发表了四篇论文，普渡大学计算机科学新闻。2023 年 2 月 基于人工智能的打击虚假新闻的可信度指标，普渡大学计算机科学新闻。2022 年 10 月 团队合作总是完成任务的最有效方式吗？世界经济论坛。2021 年 10 月 哪些任务最适合团队，哪些应该单独完成？雅虎！科技。2021 2021 年 10 月 机器学习的公平性：普渡大学加入美国国家科学基金会 100 万美元人工智能公平性计划，普渡大学计算机科学新闻。2021 年 3 月 Neville、Tan 和 Yin 将在数据科学女性会议上发表演讲，普渡大学计算机科学新闻。2019 年 2 月 未来的工作形态，自然新闻专题。2017 年 10 月
日记牙前线
Elena Cotsiliti, Valentine Lion, Svenge Schuehle, Olivier Govaere, And Li, Monique J. Wolf, Helena Horvatic, Skrevant Gupta, Tracy Gupta, Tracy O'Connor, Anastasios D. Giannou, Ahmad Mustafa Shiri, Schlesinger, Maria Beccaria, Charlotte Rennert, Dominic Pfister, Angry, Iana Gadjalo，Neda。 Jakob Janzen，Singh Indrabhadur，Chaofan粉丝，Xinyuan Liu，Monika Rau，Martin Feuchenberg，Eva Schwaneck，Sebastian J. Wallace。 Burst，Mihael Vicur，Mihael Vicur，Hellmut G. Augustin。阿卜杜拉（Abdullah），德克·哈勒（Dirk Haller），弗兰克·塔克（Frank Tacke），昆汀·安斯特（Quentin M.
疫苗网上信息
互联网公司可能会出于商业或政治目的记录我们的个人数据并跟踪我们的在线行为，这一事实突显了与在线隐私相关的方面。这也导致了承诺不跟踪和保护隐私的搜索引擎的发展。搜索引擎在传播低质量健康信息（例如反疫苗网站的信息）方面也发挥着重要作用。这项研究调查了搜索引擎的隐私方法与其返回信息的科学质量之间的关系。我们分析了用英语、西班牙语、意大利语和法语搜索“疫苗自闭症”后返回的前 30 个网页。结果显示，不仅“替代”搜索引擎（Duckduckgo、Ecosia、Qwant、Swisscows 和 Mojeek），而且其他商业引擎（Bing、Yahoo）返回的反疫苗网页（10-53%）也往往比 Google.com（0%）多。然而，一些本地化的 Google 版本返回的反疫苗网页（高达 10%）比 Google.com 多。搜索引擎返回的健康信息对公众健康有影响，特别是对疫苗的接受度有影响。在寻求健康相关决策信息时，信息质量问题也会影响知情同意权所代表的道德方面。我们的研究表明，设计一个隐私意识强的搜索引擎并避免用户跟踪可能导致的过滤气泡问题是必要的，但还不够；相反，应该开发机制从信息质量的角度测试搜索引擎（特别是与健康相关的网页），然后才能将其视为值得信赖的公共卫生信息提供者。
生命 - 密西西比州卫生部
SadéMeeks，MS，RD是来自MS Jackson的作家，食品活动家和注册营养师。米克斯（Meeks）拥有密西西比大学的烹饪艺术学士学位，并拥有洛杉矶加利福尼亚州立大学的营养科学硕士学位。Meeks自行出版了一本食品素养食谱，她的营养专业知识在读者的Digest，MSN和Yahoo News中得到了介绍。她是Grits Inc（南部越来越弹性）和纽约购买学院的兼职教授的创始人兼执行董事。对Meeks个人和专业角度的最大影响力来自她的祖母Rosemary（Rosemary）。sadé回想起成为注册营养师后不久与祖母坐在桌子上。在一碗砂砾上，罗斯奶奶回想起她家庭花园的回忆。“我什至在那里有花生，”罗斯奶奶说。这个故事与米克斯（Meeks）在一起，因为它与关于黑人饮食文化的消极故事和刻板印象形成了鲜明的对比。Meeks知道她的任务不仅仅是准备好食物。这是关于改变叙事，并以一种赋予和变革性的方式帮助人们与食物建立联系，但仍然对自己的身份进行真实。食物只是使自然讲故事的米克斯能够分享她的目的的另一种工具。她希望这些食谱将成为您故事的一部分，以某种方式将您与食物，家庭和文化联系起来。
等速健身器
简介 等速运动是一种允许肌肉在整个关节运动范围内最大程度收缩的运动形式。等速运动器械是一种用于医疗目的的康复锻炼设备，例如测量、评估和增加肌肉力量和关节活动范围。本次审查由芙蓉 Tuanku Jaafar 医院的一位高级理疗师要求进行。 目的/目标 评估等速运动器械对肌肉骨骼疾病康复的安全性、有效性、成本效益和组织影响。 结果与结论 使用等速运动器械可能会提高健康成年人的肌肉力量，但对中风患者则无效。证据还表明，等速运动器械是测量等速肌肉性能的可靠工具，能够更客观地评估肌肉力量，但可能与手动测试不一致。关于等速运动器械安全性的证据不足。此外，这种机器价格昂贵。 建议 等速运动器械可用于客观评估肌肉力量，并可提高健康成年人的肌肉力量。然而，在决定采购该设备之前，除了可能需要在操作机器之前对用户进行培训之外，还应考虑到安装机器所需的高成本和大面积。方法通过电子数据库搜索文献，包括 Medline、Cochrane Library、Science Direct 和 Google 和 Yahoo 等通用数据库。搜索策略使用以下术语，这些术语可以单独使用或以各种组合使用：“等速运动机”、“等速测力计”、“等速设备”、“等速机器”、“等速设备”、“肌肉骨骼疾病”、物理治疗和康复。搜索仅限于关于人类的文章。搜索没有语言限制。包括与等速运动机的有效性、安全性和成本效益有关的系统评价、荟萃分析和随机临床试验。
关于人工智能的真正情报：
*Sam Altman，OpenAI 首席执行官 Steve Case，美国在线创始人兼前首席执行官；Revolution 董事长兼首席执行官 *Vint Cerf，谷歌首席互联网推广人；“互联网之父” Gary Marcus，纽约大学名誉教授；Robust AI 和 Geometric AI 创始人 Peter R. Orszag，Lazard Freres & Co. 候任首席执行官 Gordon Bell，微软名誉研究员；数字设备公司前首席科学家 John H. Clippinger，麻省理工学院媒体实验室研究科学家 Lee Felsenstein，Fonly 首席技术官；Osborn 1 Computer 设计师 Jeffrey L. Bewkes，时代华纳公司前董事长兼首席执行官 Joseph Lubin，以太坊联合创始人 Marissa Mayer，雅虎前总裁兼首席执行官； Sunshine Products 联合创始人兼首席执行官 Alan Patricof，Primetime Partners 联合创始人兼董事长 Roger McNamee，Elevation Partners 联合创始人兼董事总经理 Steve Papa，Parallel Wireless 创始人、董事长兼首席执行官 Ivan Seidenberg，Verizon Communications 退休董事长兼首席执行官 Sara Eisen，CNBC《Closing Bell》联合主持人 Eric S. Yuan，Zoom Video Communications 创始人兼首席执行官 Aman Narang，Toast 联合创始人、总裁兼首席执行官 John W. Jackson，Celgene 退休首席执行官 Kay Koplovitz，USA Networks 创始人兼前首席执行官； Springboard 联合创始人兼主席 Vivek Wadhwa，哈佛法学院杰出研究员 Glenn H. Hutchins，North Island 主席 Max Levchin，Affirm 创始人兼首席执行官 Tom Rogers，Engine Media 执行主席 Richard H. Pildes，纽约大学宪法学教授 Benn R. Konsynski，埃默里大学戈伊苏埃塔商学院教授 Cristle Collins Judd，莎拉劳伦斯学院院长