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实体 Hippocratic AI

Hippocratic AI

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  1. COMMENTARY · CL_132026 ·

    AI护城河从模型转向数据、领域和分发

    在当前的人工智能格局下,底层模型不再是主要的竞争优势,因为前沿模型已随处可用且在快速改进。取而代之的是,可防御的护城河建立在三个关键支柱之上:数据、领域专业知识和分发。数据护城河正从大型历史数据集转向用户生成数据以随时间改进系统性能的“循环”。领域专业知识对于驾驭行业特定复杂性、合规性以及定义成功结果至关重要,而不仅仅是理解行业。最后,有效的分发,特别是将解决方案嵌入到工作已发生而无需彻底改造的地方,是长期成功的关键因素。

  2. TOOL · CL_39254 ·

    AI Now Institute 研究所启动对医疗保健人工智能风险的研究

    AI Now Institute 研究所正在启动一项新的研究计划,以审查人工智能在医疗保健领域的部署情况。尽管人工智能公司宣传他们的人工智能工具可以提高效率和改善患者护理,但该研究所强调了重大的风险。这些风险包括潜在的患者安全问题、医疗保健工作者的失业、机构财务负担的增加,以及向不透明、集中的决策过程的转变。