在复杂的临床场景中表现出优越性：文章通过三种不同的临床场景，比较了奖励调整的强化学习模型、阈值调整的监督学习模型和简单的监督学习模型的表现，发现强化学习模型能够在提高对恶性病变的识别率的同时，减少对良性病变的过度干预，尤其是在需要考虑患者个体情况的场景中，强化学习模型能够做出更符合专家实践的管理策略。利用强化学习优化人工智能辅助诊断：文章提出了一种基于奖励表的强化学习模型，可以根据专家的偏好调整人

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。

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

这篇论文提出了一种利用大语言模型（LLM）进行零样本学习的方法SPIRES,它可以从自然语言文本中提取结构化知识。SPIRES利用预训练语言模型和简单规则生成解析知识抽取提示。

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

最新在给医生做AI助力科研的培训，如何将ChatGPT辅助写作的论文看起来像人类撰写的，是大家都非常关心的问题。

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近期有些粉丝私信交流AI大模型&GPT+医学的论文，我们一并整理我们近期阅读的部分的论文分享， 获取以下我们精选的32篇AI大模型&GPT+医学文献。这些文献适合对AI感兴趣的医生、护士、药师、医学生、医药学研究者、跨学科AI研究者等。1：ChatGPT in Dentistry: A Comprehensive ReviewChatGPT在牙科中的应用：一项全面的综述ChatGPT是一个人工智能

炼丹重点描述模型调优的过程。蒸馏：模型蒸馏是一种模型压缩技术，它的目标是将一个大型、复杂的模型（被称为教师模型）的知识转移到一个小型、简单的模型（被称为学生模型）中。这个过程就像蒸馏一样，通过提取教师模型的关键信息（例如，它对数据的预测概率分布），并将这些信息用于训练学生模型，从而使学生模型能够模仿教师模型的行为，达到减小模型大小和计算复杂度的目的，同时保持较高的性能。这些术语都反映了机器学习和深

AI大模型将在创新药物研发的关键环节，例如药物靶点的发现与精准验证、药物分子结构的设计与智能优化、以及临床试验流程的智能化加速等领域，发挥日益关键的核心作用，从而大幅缩短新药研发的周期，显著降低药物研发的总体成本，加速创新型药物的上市进程，最终惠及更为广大的患者群体。AI辅助诊断、AI健康智能宣教等创新应用，可以将医生从部分重复性、低价值的繁琐工作中有效解放出来，显著提升医生的工作效率与单位时间内