Ayush Jain
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2 天有情绪数据
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Google AI 发布 TimesFM-3 用于多元时间序列预测
Google AI 推出了 TimesFM-3，这是一个拥有 3.3 亿参数的基础模型，专为多元时间序列预测而设计。与仅限于单变量预测的前代模型不同，TimesFM-3 能够联合预测多个相关时间序列，并在无需任务特定微调的情况下纳入过去和未来的外部因素。该模型通过采用一种新颖的架构，结合了交替因果时间注意力和全变量注意力机制，在 GIFT-Eval 和 TIME 排行榜等多个基准测试中取得了最先进的性能。虽然代码可在 Apache-2…
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医疗保健领域的电子健康记录 (EHR) 现代化缺陷：功能优先于安全，导致数据泄露
医疗保健行业在电子健康记录 (EHR) 现代化方面的做法常常将功能置于安全之上，导致代价高昂的数据泄露。这种倒置的顺序，将安全视为合规步骤而非基础设计原则，使得医疗保健成为数据泄露成本最高的行业，平均每次事件的成本高达 742 万美元。2024 年 Change Healthcare 遭受的网络钓鱼攻击，影响了近 2 亿人，正是这种做法的严重后果的例证。专家提倡采用安全优先的方法，强调访问控制、供应商风险映射和强大的检测机制应先于功能…
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AI优先模型为农村医疗保健提供了超越医院的新途径
美国的农村医疗保健因其以医院为中心的架构而面临严峻挑战，这种架构不适合农村社区的需求。由于当前体系奖励的是就诊量而非连续性护理，并且需要患者长途跋涉就医，因此大量农村医院面临关闭的风险。新兴的AI优先护理模式通过将重点从两次就诊之间的监测和对糖尿病、心血管疾病等慢性病的积极干预转移开，而不是仅仅依赖医院，提供了一个潜在的解决方案。
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AI在心理健康领域的潜力受未知因素和安全担忧的阻碍
生成式AI和大型语言模型（LLM）的功能存在许多未知因素，这阻碍了AI在心理健康领域的开发和部署，并引发了对AI驱动建议的质量和安全性的担忧。虽然AI提供了可及且低成本的心理健康支持，但其当前能力仍无法与人类治疗师媲美，并存在提供不当建议的风险。美国精神病学协会和美国心理学协会等专家和组织正在敲响警钟，担忧AI可能降低心理健康服务的质量，并呼吁AI开发者建立健全的保障措施和问责机制。