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现在,像 ChatGPT 这样的生成式 AI 工具已经风靡全球,这已经不是什么秘密了。似乎每隔一篇 LinkedIn 帖子,就会有税务专业人士试图将 ChatGPT 产生的见解与我们这些凡人进行比较,以证明 ChatGPT 要么不如我们,要么就是一个威胁我们生存的敌人。同样,每一篇关于 ChatGPT 的媒体文章似乎都是为了激发受众的恐惧:有感知的自动化脱轨、我们的教育体系崩溃、对白领知识工作者进一步被淘汰的担忧等等。对于一些个人和组织来说,他们的反应在某种程度上是可以预测的:贬低、否认、拒绝和禁止。在本文中,我们将研究在最初的狂热或炒作消退后,如何使用 ChatGPT 等生成式 AI 工具协助税务专业人士,并预测它可能在中长期产生的影响。
摘要 基于人工智能 (AI) 的商业软件正在进入神经放射学的临床实践。因此,使用软件作为医疗设备 (SaMD) 的法医学方面变得越来越重要。这些法医学问题需要跨学科的方法,并可能影响我们日常工作的方式。在本文中,我们试图解决三个主要主题:医疗事故责任、基于人工智能的医疗设备的监管以及共享医学影像数据的隐私保护,从而重点关注欧盟和美国的法律框架。由于许多提出的概念非常复杂,而且部分概念尚未解决,因此本文并非旨在全面,而是发人深省。目标是让临床神经放射学家参与辩论,并让他们能够在未来积极塑造这些主题。
1.与其他工具和来源一样,AI 工具必须始终被引用。学生论文未完全注明来源和工具,可能被视为企图抄袭或作弊。2.AI 工具的产品不是科学来源。它们应该更多地被视为常规互联网搜索的结果。即使正确引用了来源,作者仍有责任确保 AI 输出的相关性和准确性。3.学生论文和考试必须始终完全由学生完成。因此,AI 支持的工具最多只能用作任何提交以获得学分的工作的辅助角色。学生必须保留控制角色。在学术背景下,能够对自己的书面作品负全部责任仍然是目标。这同样适用于其他产品,包括图像、图表、参考书目等。
1.与其他工具和来源一样,AI 工具必须始终被引用。学生论文未完全注明来源和工具,可能被视为企图抄袭或作弊。2.AI 工具的产品不是科学来源。它们应该更多地被视为简单的互联网搜索的结果。即使正确引用了来源,作者仍有责任确保 AI 输出的相关性和准确性。3.学生作业和考试必须始终是学生自己独立完成的工作。因此,AI 支持的工具只能用作任何提交以获得学分的工作的辅助角色。学生必须保留控制角色,特别是当 AI-
随着数字化时代的到来,人工智能 (AI) 驱动的工具/算法的开发打开了一扇新的大门,这些工具/算法可以帮助分析上传到云端的大量数据。基于 AI 的工具/算法在研究领域创造了一个利基市场。AI 使研究人员和从业者能够更有效地访问和评估大量科学论文。这可以链接过去的类似研究并突出研究差距,从而加速文献综述、证据生成和知识发现过程。医学生可以从各种基于 AI 的文献组织和引用解决方案中获得帮助。这些工具/算法促进了多个研究中心之间的安全信息交换、协作研究和沟通。然而,AI 驱动的研究需要人类专家的指导和监督,以提高进入科学数据库的内容的准确性、连贯性和可信度。本评论的主要目标是讨论和评估各种基于人工智能的工具/算法及其可帮助医学生进行医学研究的主要功能。
新加坡,2024 年 10 月 16 日——作为一项为期三年的研究和试点计划 SoundKeepers 的一部分,来自医疗和社会部门的七个合作伙伴将携手创建一种使用语音生物标记的 AI 工具来检测老年人抑郁症的早期迹象,并制定一项社区干预计划来管理医疗环境之外的抑郁症。就像收集血液和粪便样本为医生提供有关患者身体健康状况的信息一样,语音生物标记工具会在征得患者同意的情况下收集语音样本以提供有关患者心理健康的线索。一旦完成并被视为成功,预计该工具和计划将为专业人士和患者提供客观的衡量标准,以正常化关于一个通常隐藏、难以定义且通常难以谈论的话题的对话。七个合作伙伴包括新加坡南洋理工大学 (NTU Singapore) 李光前医学院 (LKCMedicine) 和计算与数据科学学院 (CCDS);国立健康集团的两所医疗机构,国立健康集团综合诊所和精神卫生研究所;两家社会服务机构,飞跃社区服务和Club HEAL;以及慈善机构连氏基金会。后港和兀兰的 20 家全科医生诊所也将发挥支持作用。SoundKeepers 涉及 600 多名老年人,旨在帮助 55 岁及以上患有亚综合征抑郁症 (SSD) 的老年人。在此阶段,抑郁症症状开始出现,但尚未严重到需要诊断。对老年人来说,这是一种尚未得到解决的健康风险。患有 SSD 的人在一年内患抑郁症的可能性是其他人的五倍,患痴呆症的风险是其他人的 12 倍。它是新加坡老年人最常见的精神健康状况之一,13.4% 的 60 岁以上的社区老年人受到其影响,由于该数据基于自我报告的评估,因此可能被低估。患有 SSD 的老年人比没有 SSD 的老年人需要承担更高的医疗费用,并且他们与抑郁症患者使用门诊服务的情况相当。慢性病和残疾是老年人常见的疾病,它们会加剧 SSD 的发病率。与抑郁症相比,SSD 的患病率高出三倍,发病率高出五倍,也就是说,在任何一个时间点,SSD 患者的数量是抑郁症患者的三倍,一年内,患 SSD 的人数是患抑郁症患者的五倍。康复率和死亡率是患病率和发病率之间的差异。
摘要:无障碍科学教育中最重要的问题之一是创建一个可供盲人学生或有视力障碍 (VI) 学生使用的实验室工作区。虽然这些学生通常可以参加科学讲座,但他们通常无法充分参与动手实验室工作。目前解决这个问题的重点是提供特殊便利,例如要求有视力的实验室伙伴完成动手工作。尽管近年来现代科学教育中实验室设备的可访问性有所提高,但有视力障碍的学生往往仍然是被动学习者。在这项工作中,我们使用亚马逊网络服务 (AWS)、亚马逊 Alexa 技能套件 (ASK)、Alexa 智能扬声器和微控制器 (Raspberry Pi) 开发了一种新的人工智能工具,即 MSU Denver 虚拟实验室助手 (VLA)。VLA 可以与其他访问技术和设备结合用作实验室中的虚拟助手。VLA 允许有视力障碍的学生仅使用语音控制自行完成动手实验室工作。可以通过任何智能手机或 Amazon Echo 设备访问 VLA,以协助一般的科学实验室程序。VLA 旨在适用于不同的科学实验室工作。它还与其他常见的无障碍电子设备兼容,例如 Talking LabQuest (TLQ)。我们相信 VLA 可以促进 VI 学习者的融入,并有利于一般的无障碍科学教育工作。
摘要 在鼻整形术咨询期间,外科医生通常会创建预期结果的计算机模拟。人工智能模型 (AIM) 可以学习外科医生的风格和标准并自动生成模拟。本研究的目的是确定 AIM 是否能够模仿外科医生的标准来生成美容鼻整形手术的模拟图像。这是一项在 2019 年 11 月的鼻整形术会议期间对耳鼻喉科住院医生和专科医生进行的横断面调查研究。随机显示由外科医生和 AIM 创建的鼻整形术模拟的连续图像。参与者使用七点李克特量表来评估他们对所展示的模拟图像的同意程度,其中 1 表示完全不同意,7 表示完全同意。122 名医生中有 97 名同意参加调查。参与者和外科医生之间的平均一致性水平为 6(四分位距或 IQR 5 – 7);参与者和 AIM 之间的平均一致性水平为 5(IQR 4 – 6),p 值 < 0.0001。68.4% 的时间(95% 置信区间或 CI 64.9 – 71.7),评估人员完全或部分同意 AIM 的模拟结果。77.3% 的时间(95% CI 74.2 – 80.3),他们完全或部分同意外科医生的模拟结果。AIM 可以模拟外科医生的审美标准,生成计算机模拟的鼻整形图像。这可以让患者在面对面咨询之前对鼻整形术的可能结果有一个真实的近似值。该研究的证据级别为 4。
3. 道德使用:学习者不得使用人工智能工具在学术工作中剽窃或作弊,将生成的输出作为原创作品。相反,学习者应该通过承认在学术工作中使用人工智能工具来展示学术诚信。学习者还可以提交学术诚信声明,说明是否使用了任何人工智能工具。必要时,学习者应该能够证明他们对人工智能工具输出的理解以及这对他们的工作有何影响。