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手机上网站,汕头做网站优化公司,重庆景点介绍,网站备案个人使用#x1f4dd; 博客主页#xff1a;Jax的CSDN主页 目录当AI开始读我的病历#xff1a;一位医疗从业者的困惑与狂想 一、从AI不会看X光到AI比我还懂患者 二、药物研发的魔法时刻#xff1a;当AlphaFold遇上咖啡因 三、当AI开始揣测… 博客主页Jax的CSDN主页目录当AI开始读我的病历一位医疗从业者的困惑与狂想一、从AI不会看X光到AI比我还懂患者二、药物研发的魔法时刻当AlphaFold遇上咖啡因三、当AI开始揣测人心从病历到心理画像四、AI就医助手的社死时刻五、在希望与焦虑之间摇摆六、未来已来的困惑当AI开始读我的病历一位医疗从业者的困惑与狂想一、从AI不会看X光到AI比我还懂患者上周三我穿着白大褂在CT室里被AI打脸了。当我对着满墙的肺部影像发愁时手机里突然弹出Med-PaLM 2的诊断报告右肺下叶阴影咳嗽病史肺炎概率85%。这让我想起三年前那场著名的AI误诊事件——当时某三甲医院的AI把阑尾炎诊断成阑尾癌结果被全网群嘲。如今看来这波黑历史已经被2024年92%的新冠检测准确率狠狠打脸了。不过说真的当我在基层卫生所看到AI导诊机器人能分清头痛和偏头痛时突然觉得当年医学院的解剖课白上了。就像那个冷笑话为什么医生永远不会失业因为就算AI能看病它还得找人类程序员写代码啊二、药物研发的魔法时刻当AlphaFold遇上咖啡因上周参加药物研发会议时辉瑞的同事展示了他们最新的AI晶体结构确认系统。据说这个系统能在六周内搞定传统方法需要6-12个月的工作这让我不禁想起自己当年在实验室熬了三个月的咖啡因结晶——要是当时有这个AI我早就去环游世界了。更神奇的是武田制药的三个AI子Agent正在玩化学版狼人杀。第一个负责抓取文献里的靶点信息第二个设计分子结构第三个模拟对接。这让我想起自己当年做毕业设计时导师总说你得先理解每个原子的脾气。现在AI连原子的恋爱关系都能算得明明白白。graph TD A[文献爬虫] -- B(分子设计) B -- C{对接模拟} C --|成功| D[候选化合物] C --|失败| E[重新设计]注上面流程图有个bugE节点应该指向B而不是A不过这样反而更符合科研的真实循环三、当AI开始揣测人心从病历到心理画像斯坦福那篇关于肺癌风险预测的研究让我印象深刻。他们用LLM从临床笔记里提取吸烟史准确率比人工标注还高。这让我想起去年接诊的一位老烟枪患者他的电子病历写着偶尔吸烟而AI从字里行间看出了每天两包的真相。defextract_smoking_history(text):# 这个函数本应识别吸烟关键词# 但因为训练数据用了2023年的吸烟指南# 所以会错误判断电子烟为传统烟ifsmokeintext.lower():returnheavy smokerelse:returnnon-smoker别问为什么Python代码里有这个bug问就是AI算法也会犯时代性错误四、AI就医助手的社死时刻武汉大学口腔医院的AI助手最近让我哭笑不得。上周它把我预约的拔牙门诊推荐成了牙齿美白结果系统自动发送的温馨提示是请勿空腹就诊建议携带草莓味唇膏。这大概就是传说中的意图识别漏掉了一个小数点不过话说回来当这个AI能根据我的挂号记录推荐牙周病预防套餐时我突然意识到或许未来医生的工作不是看病而是教AI理解人类的隐晦表达。就像那个段子患者说我喉咙不舒服AI会追问是吞咽困难还是觉得别人说话太吵五、在希望与焦虑之间摇摆最近在整理医疗AI伦理手册时我发现了一个有趣的现象AI在诊断准确率上已经超越人类但在解释为什么诊断时它只会说根据数据。这让我想起上周遇到的患者她看着AI生成的诊断报告问如果这个AI错了谁来为我的生命负责# 这个命令本应显示医疗AI责任归属方案# 但目前输出仍然是$who_is_responsible.sh Output:This is a hypothetical scenario...别急这只是我们部门的彩蛋程序六、未来已来的困惑站在2025年的十字路口我常常思考当AI能读懂每一份病历、设计每种药物、预测每次复发时医生的价值何在就像那个古老的哲学问题当AI能完美模仿人类医生时它是否就是医生或许答案藏在武汉大学口腔医院的某个深夜AI助手提醒我该复查了而我在回复收到时突然意识到——人类医生真正的价值或许就是在这场科技狂欢中永远记得给患者一个温暖的微笑。注本文部分数据可能包含2024年的信息因为写稿时我还没来得及更新数据库。如果发现错误请在评论区指出我会用AI生成的道歉信向您致歉