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首先,第二道壁垒,也是最不可复制的环节是算法设计。保罗不仅分析数据,还自己编写了机器学习算法来筛选新抗原、指导mRNA设计,最终Thordarson教授团队完成了疫苗的制造。
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其次,医疗大模型的“幻觉”,本质是模型对医疗知识理解不透、对临床场景适配不准,或者训练数据有偏差、缺乏严谨的临床验证导致的。
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此外,做一个“能聊健康问题的AI”其实不难,但要做一个“真正具备专科级能力、敢辅助临床决策、能对用户健康负责的医疗AI”,这里面的鸿沟是非常大的。
总的来看,健康正在经历一个关键的转型期。在这个过程中,保持对行业动态的敏感度和前瞻性思维尤为重要。我们将持续关注并带来更多深度分析。