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生成的AI揭穿了对...
像之前的互联网一样，生成人工智能（AI Gen）有可能推动从医疗保健到教育，金融和娱乐的广泛行业和部门的指数变化变化。跳过几年，就像互联网一样，没有它，我们可能无法想象生活。Gen AI能够理解自然语言，与用户互动并复制高阶智能的能力只是在改变游戏规则。不仅可以通过使每个人都轻松使用AI来使AI民主化，而且还为当前数字化时代可能的可能性巨大的飞跃打开了大门。然而，尽管AI Gen有可能使企业提高生产力，但许多组织对这种变革性技术仍然保持谨慎。常见的误解包括：
7E学习周期的影响丰富了计算机动画对学生的概念理解和克服误解的影响
虽然计算机动画有可能协助学习者理解困难的概念并消除误解，但支持这一主张的研究很少。本研究调查了如何与计算机动画集成的7E教学模型如何影响学生对食物生长和植物生长的概念理解和误解。实验组被教授7E学习周期模型[7E LCM]，而7E LCM则使用计算机动画[CA]教授对照组传统的指导方法。使用了两层概念理解多项选择测试和半结构化访谈来收集数据。ANOVA分析表明，群体或性别在植物概念理解中没有显着差异[FMGPCU]和Misconceptions测试评分[PRE-MC]。但是，FMGPCU后和MC后平均得分存在显着差异，而7E LCM的CA在改善概念理解和最小化误解方面显示出更好的结果。Manova显示，男女学生的FMGPCU和MC后结果之间没有统计学上的显着差异。结论是，具有CA的7E LCM比其他教学方法更有效地增强了学生的概念理解并更有效地最大程度地减少了误解。建议在生物学教学中使用类似的设计。
Walker和Hoyles突出显示了人类微生物群3文献中的神话和误解。 4
在过去的二十年中，人类微生物组研究经历了快速增长，目前每年都会发表成千上万的有关该主题的研究论文。已经花费了巨额资金54，研究了人类微生物组，这是55种疾病的原因或潜在的治疗解决方案，包括炎症性肠病和心脏代谢状况。确实令人兴奋，但对微生物组研究的越来越多的关注也带来了炒作，57并根深蒂固地误解了某些误解。结果，由于不断重复，许多不受支持或支持的陈述已成为“事实”。有些比其他59个更为普遍，有些则相对琐碎，但是累积地，他们强调说，在人类微生物组文献中，错误信息普遍存在。鉴于人类61微生物对健康的潜在重要性，至关重要的是，主张是基于证据的。从这个角度来看，我们对持久或新兴的微生物组神话和误解的灯光发光，概述了事实63的不准确性。我们从相对较小但说明性地开始，要点朝着64个潜在影响的问题开始。本着合作的精神，我们故意避免了65个错误的信息来源。我们希望我们的批评和见解有助于66领域。67
人工智能用于结直肠癌的早期检测：全面回顾其优势和误解
2020 年，结直肠癌 (CRC) 是全球第二大癌症类型，粗死亡率为每 100,000 人 12.0 人。如果及早发现腺组织（腺瘤性息肉），则可以预防。强烈建议将结肠镜检查作为早期癌症和腺瘤性息肉的筛查测试。但是，它有一些局限性，包括较小（< 10 毫米）或扁平息肉的息肉漏诊率高，这些息肉在目视检查中很容易被遗漏。由于技术的快速发展，人工智能 (AI) 已成为医学等不同领域的一个蓬勃发展的领域。特别是在胃肠病学中，AI 软件已被纳入计算机辅助诊断系统，并提高了自动息肉检测和分类的准确性，作为 CRC 的预防方法。本文概述了最近以人工智能工具及其在 CRC 和腺瘤性息肉早期检测中的应用为重点的研究，并对该领域的主要优势和误解进行了深入的分析。