ChatGPT實戰(zhàn)-如何賦能醫(yī)療行業(yè)

  培訓講師：李家貴

講師背景：
李家貴老師——人工智能與數(shù)字化轉(zhuǎn)型實戰(zhàn)專家?浙大管理碩士，西安交大醫(yī)學電子學士?西安交大數(shù)字經(jīng)濟研究院首席科學家?工信部公益培訓師、央企CIO聯(lián)盟特邀專家?深圳市人工智能產(chǎn)業(yè)協(xié)會特邀專家?現(xiàn)任：深圳微品致遠信息科技有限公司首席數(shù)據(jù)官、數(shù)據(jù)中 詳細>>

李家貴
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ChatGPT實戰(zhàn)-如何賦能醫(yī)療行業(yè)詳細內(nèi)容

ChatGPT實戰(zhàn)-如何賦能醫(yī)療行業(yè)

AI及Chat GPT如何賦能醫(yī)療
3670300443230講師介紹
Jacky
大數(shù)據(jù)與人工智能實戰(zhàn)專家全球CIO大會副秘書長，GPT之家首席顧問
廣東省產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)和人工智能技術與工程中心技術總監(jiān)，
工信部數(shù)字化公益培訓講師，西安交大數(shù)字研究院首席科學家，力合資本人工智能研究院首席科學家
主要研究和專長領域：數(shù)字化轉(zhuǎn)型、產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)。
目前在北大EMBA、億達集團、是德科技、專家匯講授過本課程，即將為廣州水務，興業(yè)銀行等講授。
課程建議時長：1.5小時
課程大綱一、ChatGPT改變世界
宏觀認知
1.1.1 二季度政治局會議關于chatGPT會議結(jié)論的政策解讀
1.1.2 人工智能的iphone時刻/登火箭時不要問坐那個座位
1.1.3 AI的影響可能是反人性的
1.1.4 chatGPT的影響可能是文藝復興級的
1.1.5 新的大國競爭和wintel聯(lián)盟
1.1.6 上一輪人工智能進入尾聲
案例：5000萬美金的朋友圈
ChatGPT的先進性
1.2.1 ChatGPT具備諸多先進性特征
1.2.2 ChatGPT 提升的核心點
1.2.3 ChatGPT 提升的原因
1.2.4 ChatGPT 提升的領域
1.2.5 ChatGPT得益于通用（基礎）模型所構(gòu)建 AI 系統(tǒng)的新范式
ChatGPT的局限性
機器幻覺
知識庫問題
信息安全
跨境傳輸
第二章 Chat GPT賦能醫(yī)療行業(yè)
2.1 GPT在醫(yī)療端的應用能力
2.1.1 GPT如何顛覆醫(yī)療行業(yè)
2.1.2 AGI如何影響醫(yī)療的未來
2.1.3 GPT-4在醫(yī)療端的能力
2.1.4 GPT-4具備淵博醫(yī)學知識，且有基本推理能力
2.1.5GPT4闡述更準確&可實現(xiàn)多模態(tài)輸入推動了其在醫(yī)療領域的應用
2.1.6 AI加入的三邊關系
2.1.7 Sam Altman認為GPT在醫(yī)療領域的應用場景
2.2 大模型在醫(yī)療端的應用場景
2.2.1 ChatGPT等大模型在醫(yī)療端應用
2.2.2 ChatGPT在醫(yī)療端的場景示例（1-3）
2.2.3 GPT4應用于醫(yī)療信息化場景——電子病歷的生產(chǎn)力解放
2.2.1 微軟子公司Nuance：將GPT-4用于病歷生成程序
2.2.4 GPT4應用于醫(yī)療信息化場景——為醫(yī)生提供診斷決策備選
2.2.5 GPT4應用于互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療場景——高效多模態(tài)獲取患者信息并準確分診
2.2.6 公衛(wèi)信息化領域——對重大傳染病實現(xiàn)實時監(jiān)測預警
2.3 國內(nèi)大模型在醫(yī)療端的應用情況
2.3.1 藥物研發(fā)——GPT助力新蛋白質(zhì)合成
2.3.2文心大模型在醫(yī)療領域未來應用趨勢
2.3.3文心一言目前具備的能力，但比較弱
2.3.4MedGPT--國內(nèi)GPT
2.3.5華佗GPT：開源中文醫(yī)療大模型

 

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