本文旨在探讨：当前以DeepSeek为代表的大模型在中医辅助诊疗中的实际效能评估，以及未来中医AI发展的可能路径。结合AI，可以构建新一代中医教学体系，包含中医知识图谱构建、教学动态交互，虚拟现实+AI大模型的语音交互等、虚拟实训等场景。调研对象对Deepseek的接触还蛮少的，目前还没有搜集到样本，暂时没法探索中医AI在海外的落地价值。一些相对偏远山区的医疗水平明显不足，如果有一个AI，可能比他

在过去的几十年里，药学行业经历了多次变革。从最初的药物制备和分发，到现代的临床药学与药物信息服务，药学工作者的角色不断拓展，尤其是在信息技术日益发展的背景下，药学领域的“信息药师”应运而生。而如今，随着人工智能（AI）技术的迅速发展，我们正站在一个新的转型关口——从信息药师到AI药师的跨越。“信息药师”通常指那些专注于药学信息的收集、整理、分析和传播的专业人员。他们的主要任务是提供最新的药物信息、

根据公告，2023年国家自然科学基金中标项目中，人工智能+医学的课题方向成为了2023年国自然中标项目中重要的研究方向。下面就由“科研之心”对2023年国自然医学科学学部的中标项目中有关人工智能及大模型相关的课题汇总，统计如下：

大语言模型 (LLM) 已迅速成为科学研究的变革力量，彻底改变了科学家处理复杂问题、分析数据和产生新见解的方式。本文重点介绍 2024 年在科学研究中十个案例，展示了 LLM 在各个科学领域的多样化和有影响力的应用。

我们提出了一个医疗大语言模型的综合评测框架，具有以下三大特点：1.大规模综合性能评测：GenMedicalEval构建了一个覆盖16大主要科室、3个医生培养阶段、6种医学临床应用场景、基于40，000+道医学考试真题和55，000+三甲医院患者病历构建的总计100,000+例医疗评测数据。这一数据集从医学基础知识、临床应用、安全规范等层面全面评估大模型在真实医疗复杂情境中的整体性能，弥补了现有评测

为了探索LLM在药物不良事件检测方面的潜力，在这篇论文中一组来自加州大学旧金山分校（UCSF）和斯坦福大学（Stanford）的研究人员进行了一项试点研究，他们使用了一种新开发的临床LLM，UCSF BERT，来识别在使用非类固醇免疫抑制剂治疗炎症性肠病（IBD）后发生的严重不良事件（SAE）。因此，未来的工作需要使用更多的多中心数据来扩大研究范围，并探索更先进的模型架构和技术，如GPT或对抗学习

Medisearch使用人工智能技术，能够生成精确而简洁的健康和生物科学数据摘要。这意味着当您需要了解复杂的医学信息时，Medisearch可以迅速为您提供答案，而不需要深入研究大量文献。

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这些计算机根据它们彼此在一个庞大的多维空间中的相似性，自己处理数据，建立起了所有细胞的模型。来自斯坦福大学的研究人员使用数百万个真实细胞的化学和基因组成作为原始数据训练了一个AI大模型，通过自行学习到的知识，模型可以将之前从未见过的细胞归类为1000多种类别中的某一种，Norn细胞就是其中之一。这些计算机运行的是类似于流行的语言模型ChatGPT的人工智能程序，但斯坦福的研究人员训练他们的计算机使