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如何引用本文 Rammohan R、Joy MV、Magam S 等人（2024 年 1 月 8 日）了解前景：人工智能 (AI)、ChatGPT 和 Google Bard 在胃肠病学领域的出现。Cureus 16(1): e51848。DOI 10.7759/cureus.51848
本研究使用一系列患者可能会问的典型胃肠病学问题对 ChatGPT 和 Google Bard 进行了测试。这些问题被输入到每个 AI 工具中，并以“以下问题的合适答案是什么？”作为开头。每个问题都在新的聊天会话中提出，以保持实验的完整性并防止对记忆保留产生任何影响。ChatGPT 和 Google Bard 生成的答案随后由两位独立审阅者进行细致分析，他们并不知道哪个 AI 工具产生了哪个答案。这些审阅者采用李克特量表进行评估，其中 1 分表示“差”答案，10 分表示“优秀”答案。该评分系统提供了一种标准化方法来评估 AI 生成的答案的质量。
Ethan Young，大提琴尼尔森·陈，钢琴
关于艺术家大提琴演奏家伊桑·扬（Ethan Young）是他在巴德学院音乐学院的第四年，在那里他与彼得·威利（Peter Wiley）一起学习大提琴。在进行音乐学院学习之前，他在纽约布鲁克黑文（Brookhaven）与安妮特·佩里·德利哈斯（Annette Perry-Delihas）一起学习了大提琴。除了他的独奏研究外，他的第一个室内音乐经历是2016 - 2019年东区青年四重奏的成员。在参加吟游诗人之前，他参加了2019年的许多音乐节，以及2019年的Nyssma All State Symphony Orchestra，以及2020年和2021年的Nafme全国和所有国家交响乐团。Ethan参加了卡萨特弦乐四重奏的大师班以及Alberto Parrini，Natasha Farny和Tomoko Fujita等大提琴手。与音乐一起，他还将物理学作为他的第二大专业，他正在研究石墨烯纳米技术作为他的高级项目的一部分，并希望2025年12月毕业。。 他是一位狂热的室内音乐家，在他的研究之外，他在长书和探索自然方面都很享受。与音乐一起，他还将物理学作为他的第二大专业，他正在研究石墨烯纳米技术作为他的高级项目的一部分，并希望2025年12月毕业。他是一位狂热的室内音乐家，在他的研究之外，他在长书和探索自然方面都很享受。
用于淋巴水肿和脂肪水肿鉴别诊断的生成人工智能
2023 年 5 月同一天，一位经验丰富的淋巴水肿从业者 (AM) 评估了两个品牌的生成式 AI 的反应有效性：Bard（Alphabet Inc [Google 的母公司]，加利福尼亚州，版本 2.0.1）和 ChatGPT（Open AI，加利福尼亚州，版本 3.01，2023 年）。根据常见的临床知识和当前的证据基础，以主观尺度评估了反应有效性，包括无效、可能有效和有效。Bard 和 ChatGPT 都接受过大量医疗信息数据集的训练，因此能够快速访问和处理文本查询。为了进行鉴别诊断，这两个系统都可以为从业者提供基于文本输入的可能诊断列表。
欧盟对生成式 AI 的态度
• 具有生成能力的人工智能技术 • 专注于创建新数据集的人工智能 • 使用机器学习模型解决新问题，创造新内容和新想法（文本、声音、图像等）• 例如：ChatGPT、Dall-E、Midjourney、Stable Diffusion、Bard 等
HCCC 的生成式人工智能
•是否获得了内容创建者的训练许可？ •遵循现有模式会导致不良后果，并且可能造成压迫 •访问 - 大型语言模型（ChatGPT、Bard）几乎完全基于英语 •消耗大量能源，需要互联网访问
生成AI从视觉和文本数据中解释人类情绪的能力：试点评估研究
背景：心理化是人类认知过程不可或缺的，这与对自己和其他人的概要状态的解释有关，包括情感，信念和意图。随着人工智能（AI）的出现以及在心理健康应用中大型语言模型的突出性，关于其情感理解能力的问题持续存在。openai的大型语言模型的先前迭代（chatgpt-3.5）展示了从文本数据中解释情绪，超过人类基准测试的高级能力。鉴于Chatgpt-4的引入，具有增强的视觉处理功能，并考虑了Google Bard的现有视觉功能，因此有必要严格评估其视觉心理化的水平。目的：研究的目的是批判性地评估Chatgpt-4和Google Bard在辨别视觉心理指标方面的能力方面的能力，这与其基于文本的心理能力形成鲜明对比。方法：Baron-Cohen和同事开发的眼睛测试中的阅读思维用于评估模型在解释视觉情感指标方面的熟练程度。同时，使用情感意识量表的水平来评估大型语言模型在文本心理化方面的才能。从两项测试中整理数据提供了对Chatgpt-4和Bard的心理功能的全面看法。结果：ChatGpt-4，在情绪识别方面表现出明显的能力，在2个不同的评估中获得了26和27分数，与随机响应范式显着偏离（p <.001）。这些分数与更广泛的人口统计学的既定基准相符。值得注意的是，Chatgpt-4表现出一致的反应，没有与模型的性别或情感性质有关的可见偏见。相比之下，Google bard的性能与随机响应模式保持一致，确保10和12的得分，并使进一步的详细分析冗余。在文本分析的领域中，Chatgpt和Bard都超过了一般人群的既定基准，他们的表现非常一致。结论：ChatGpt-4证明了其在视觉心理化领域的功效，与人类绩效标准紧密相符。尽管这两种模型在文本情感解释中都表现出值得称赞的敏锐度，但巴德在视觉情感解释中的功能需要进一步审查和潜在的精致。本研究强调了道德AI发展对情感认可的关键性，强调了对包容性数据的需求，与患者和心理健康专家的合作以及严格的政府监督，以确保透明度和保护患者的隐私。
文章 人工智能虚拟助手和大型语言模型在术后护理中的比较分析
摘要：在术后护理中，患者教育和随访对于提高护理质量和满意度至关重要。人工智能虚拟助手 (AIVA) 和大型语言模型 (LLM)（如 Google BARD 和 ChatGPT-4）提供了使用自然语言处理 (NLP) 技术解决患者查询的途径。但是，信息的准确性和适当性在这些平台上有所不同，因此需要进行比较研究以评估它们在该领域的功效。我们进行了一项研究，将 AIVA（使用 Google Dialogflow）与 ChatGPT-4 和 Google BARD 进行比较，评估准确性、知识差距和响应适当性。与 BARD 和 ChatGPT-4 相比，AIVA 表现出卓越的性能，准确度明显更高（平均值：0.9），知识差距更小（平均值：0.1）。此外，AIVA 的回答在适当性方面获得了更高的李克特分数。我们的研究结果表明，与通用的 LLM 相比，像 AIVA 这样的专业 AI 工具在提供术后护理的精确和上下文相关信息方面更有效。虽然 ChatGPT-4 显示出良好的前景，但其表现各不相同，特别是在口头互动方面。这凸显了定制 AI 解决方案在医疗保健领域的重要性，准确性和清晰度至关重要。我们的研究强调了进一步研究和开发定制 AI 解决方案的必要性，以解决特定的医疗环境并改善患者预后。
比较生成AI，心理健康专家和精神分裂症恢复公众的观点：病例小插图研究
背景：精神卫生保健中当前的范式侧重于临床康复和症状缓解。该模型的功效受到治疗师对患者康复潜力和治疗关系深度的信任的影响。精神分裂是一种慢性疾病，患有严重的症状，康复的可能性是争论的问题。随着人工智能（AI）融入了医疗保健领域，重要的是要检查其评估精神分裂症等主要精神疾病中恢复潜力的能力。目的：本研究旨在评估与精神卫生专业人员相比评估精神卫生专业人员在有无专业治疗以及长期正面和负面结果的情况下评估精神分裂症预后的能力。方法：将小插图输入到LLMS界面中，并通过4个AI平台评估10次：Chatgpt-3.5，Chatgpt-4，Google Bard和Claude。总共收集了80次评估，并针对现有规范进行了基准测试，以分析精神卫生专业人员（全科医生，精神科医生，临床心理学家和心理健康护士）以及普通公众对精神分裂症预后以及具有专业治疗以及精神分裂症的积极和负面长期介绍的精神分裂症预后的思考。结果：对于精神分裂症和专业治疗的预后，Chatgpt-3.5非常悲观，而Chatgpt-4，Claude和Bard与专业观点保持一致，但与公众有所不同。所有LLM都认为未经治疗的未经治疗的精神分裂症将保持静态或不受专业治疗而恶化。对于长期成果，Chatgpt-4和Claude预测了比Bard和Chatgpt-3.5的负面结果。为了积极成果，Chatgpt-3.5和Claude比Bard和Chatgpt-4更悲观。结论：在考虑“患有治疗”状态的4个LLM中，有4个LLM与精神卫生专业人员的预测紧密一致的发现证明了这项技术在提供专业临床预后的潜力。对ChatGpt-3.5的悲观评估是一个令人不安的发现，因为它可能会减少患者开始或继续接受精神分裂症治疗的动机。总体而言，尽管LLMS有望扩大医疗保健，但其应用需要严格的验证并与人类专业知识融合。
生成式人工智能的机遇与挑战
• ChatGPT by OpenAI / Microsoft • Bard by Google • ERNIE bot ( 文心一言) by Baidu • Tongyi Qianwen ( 通义千问) by Alibaba • SenseChat ( 商量) by SenseTime • SparkDesk ( 讯飞星火) by iFLYTEK ( 科大讯飞 )