定制 AI 聊天机器人角色即将登陆 Instagram
在一个 内容广泛的视频采访 与 Wavy Labs 创始人 肯·萨特（云）Meta 首席执行官兼创始人马克·扎克伯格表示，他的公司即将推出一些工具，允许美国 Instagram 用户制作自定义 AI 聊天机器人角色。 该功能将成为 AI Studio 的一部分， 去年九月宣布 由 Meta 开发，允许创作者和小企业制作自己的定制 AI 聊天机器人角色，这些角色可以回复消息或在 Instagram 上进行实时对话。扎克伯格现在表示，该功能正在与大约 50 名创作者进行测试，并将向一小部分用户推出，最早可能在 7 月底或 8 月份全面推出。 这些举措是科技公司争相主宰聊天机器人领域的一部分。这场争夺战包括谷歌、微软、苹果，当然还有 ChatGPT 背后的公司 OpenAI。 > 报道采访是在 Character.AI 宣布公开推出用户通过语音电话和短信与 AI 角色交谈的功能的同一天进行的。CNET 记者 Imad Khan 几个月来一直在评论聊天机器人，他称它们是“真正了不起的工具”，但也可能“非常愚蠢”。错误的 AI 信息，包括最近 Google 的 AI 概述建议用户在披萨上加胶水的惨败，已经登上了无数头条新闻，并让各家公司争先恐后地修复他们的系统。 “无论是创作者创建自己的人工智能代理来与社区互动……还是自己创建的虚拟人物……对于任何企业来说，这都应该非常简单，只需按几个按钮，就可以获得自己的代理版本，为客户提供支持和电子商务支持，”扎克伯格说。“我认为这将非常强大。” 尚未确定日期 Meta 的一位发言人告诉 CNET，目前还没有正式公布 […]
定制 AI 抄写员是减少临床医生编辑时间的关键
美国医学信息学协会最近的一项调查显示，过多的临床文档是一个普遍存在的问题，它导致临床医生精疲力竭，甚至影响到患者护理。调查显示，医生和护士对电子健康记录的负担以及完成必要文档所需的时间和精力感到沮丧。 有技术可以提供帮助。许多医疗系统正在利用自然语言处理工具、生成人工智能和环境抄写员来帮助临床医生完成 EHR 文档编制任务。 但这些工具并非即插即用。为了有效工作，它们需要根据临床最终用户的具体需求进行定制。 DeepScribe 首席医疗官 Dean Dalili 博士表示，使用环境抄写员进行定制是一项重要功能，特别是对于医学专业而言，因为个性化笔记记录的能力可以减少临床医生编辑自动笔记的时间。 他说：“在物理界面上花费的时间来创建格式和其他个人笔记偏好的时间更少，因此有更多的时间可以用于患者。” 在此次问答中，Dalili 还讨论了环境智能及其对企业的好处。该功能将笔记记录与编码标准进行比较，并创建了一个报告结构，用于查看各个护理点的临床就诊笔记质量。 问：环境临床文档如何改善护理体验并减少倦怠？ A。 要了解环境 AI 文档的影响，请考虑以前的标准。临床文档是纸质的，然后作为 [federal] 政策。 这种转变有利于质量和安全，特别是药物安全，医生在做出决定时可以更好地了解患者的情况。 然而，问题在于 EHR 降低了医疗服务的质量，因为医生与计算机的视觉互动往往比与患者的互动更多。 电子病历会导致倦怠——这实际上是一种精神负荷过重的现象。这是临床医生工作的一部分，但当你不断切换工作模式，并通过键盘将诊疗结果转化为文档格式的某种视觉输出时，倦怠感会变得更糟。 人工智能临床文档允许提供者直接与患者互动并进行正常对话。对话成为信息来源，软件会根据这些信息生成全面的结构化文档。在某些方面，这比依赖提供者的记忆更全面。 该技术始终在倾听，有时会捕捉到提供者忘记或不关注的细节。这些细节会被记录到临床文档中，从而为患者带来更优质的体验和更好的记录质量。 问：为什么可定制的 AI 抄写工具对专科护理环境很重要？ A。 个性化对于每个医生来说都很重要，但对于专科医生来说，个性化是最重要的。作为医生，我们有一个节奏。 一刀切的记录解决方案只能生成具有标准结构的记录，无法满足大多数医疗服务提供者的需求。医疗服务提供者在记录信息时会存在细微差别，这些信息可能是记录主观病史部分、体检部分或评估和计划部分（医疗服务提供者将治疗计划的部分内容与每次临床评估分组在一起）。 每位医生还喜欢病历的格式元素。如果您是老年病学家，您可能希望称呼患者为先生或小姐；如果您是儿科医生，您不想这样称呼年幼的患者，可能只想称呼他们的名字。 拥有自定义选项有助于创建更可能模仿提供商偏好、习惯或历史书写内容的注释。这很重要，因为当输出与提供商的文档偏好相匹配时，他们不需要进行太多编辑。 想想任何人工智能记录的价值主张：你不必先花时间进行对话，然后再花更多时间记录对话。但如果你仍然需要编辑该笔记以使其看起来像你想要的那样，你仍然有很多额外的工作。这就是为什么定制对于专业来说很重要。 特定专业的工作流程与普通初级保健就诊的采集方式不同。因此，提供者想要采集的重点和细节各不相同。重要的是设置一种格式，而不是通用的、适用于某些人的千篇一律的形式，而是能够自定义输出和结构，以便 AI 能够监听该专业特有的就诊内容。 例如，在肿瘤学中，通常会有一份很长的数据摘要，用于确定患者的诊断以及确定其问题的所有数据元素。此外，计划的具体元素可能只适用于癌症治疗——不仅与药物治疗有关，还与社会支持、营养和其他方面有关。骨科的说明可能看起来完全不同，侧重于身体肌肉骨骼检查、影像等。 问：这项技术与市场上其他的 AI 抄写员有何不同？ A。 首先，我们使用独特的大型语言模型，该模型包含由现场抄写员编码的临床就诊历史数据，这有助于创建结构化数据元素。我们训练我们的法学硕士，与 ChatGPT4 等在互联网上训练的法学硕士不同。 如果你使用医学信息来微调你的法学硕士课程，你更有可能获得准确的医学相关输出。如果你在整个互联网上训练法学硕士课程，你会得到额外的噪音，这些噪音可能会影响到内容。 DeepScribe 拥有基于用户注释的最大训练数据源，可用于生成高度准确的文档，这有助于建立信任和采用，并最大限度地减少提供商花在返工或编辑上的时间。 第二个区别在于该工具提供了 50 多种不同的定制元素，使提供商能够在广泛的专业领域和用户中完成更接近从头开始创建的工作。 第三个关键的区别因素是称为环境智能的新类别，其功能超越了书写。 在这里，患者对话可以应用于任何类型的结构化数据，无论是编码标准还是临床质量标准。从这里，人工智能可以判断对话是否符合编码标准。 […]