《新智核》独家获悉,阿里健康推出了一款全新的医学助手App“氢原子”。据悉,这款AI产品收录千万级医学核心期刊文献,查阅权威指南;大模型辅助语义搜索、AI总结、全文翻译和智能问答,同时也可以查到相关专业的医疗健康解读。
《新智核》对“氢原子”App进行了一番测试。
在传统的文献检索过程中,往往需要使用者精准地提炼出关键词,才能获取相对准确的搜索结果。然而,实际操作中,想要用几个关键词精准概括复杂的医学问题并非易事,一旦关键词选择不当,就可能导致检索结果与需求相差甚远。“氢原子”的AI搜索功能则打破了这一局限。
《新智核》以“2024 - 2025年关于糖尿病新型治疗药物的研究进展”这样一句话进行搜索,很快就得到了一系列高度相关的文献资料。
不但系统整理了文献信息,还将每个观点的出处清晰地标注出来,实现了观点可溯源。对于临床医学工作者而言,周期性查询新文献是紧跟医学前沿发展的必要手段,而重点领域系统性综述更是开展深入研究的基础。
AI研读,是“氢原子”另一大功能。医学文献,尤其是外文文献,往往充斥着大量专业术语和复杂的句子结构,阅读起来难度颇高。从测试的过程看,“氢原子”的AI研读功能原文中重点内容总结出来,让使用者能够迅速抓住关键信息。同时,面对外国文献,也会进行翻译,中文译文与英文原文对照展示。另外,也会显示原文献的出处。
此外,“氢原子”还自带“查疾病”“找药品”功能,所以也可以当做医疗健康助手,譬如,询问“感冒该如何治疗”。“氢原子”会从一般治疗、药物治疗、中药治疗等多个维度进行解答。
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相比于其他AI医疗助手的找药品功能,“氢原子”要有点不一样。一方面,收入的药品较全,另外一方面,会标注药品公司和治疗信息,便于查找。
不过,作为一款新推出的产品,“氢原子”也存在有待提升之处。譬如,在使用过程中,偶尔会遇到搜索响应速度稍慢的情况,特别是在网络环境不太理想时。另外,对于一些复杂的医学问题,AI的回答虽然全面,但在深度和个性化方面,或许还无法完全替代资深医学专家的见解。
《新智核》独家获悉,京东正在测试一款全新的AIGC产品“小星绪”,由京东健康的团队开发。这是一款以情绪驱动漫画故事生成的AI产品,用户可以通过语音表达情绪和讲述故事,AI会根据输入内容、情绪识别生成个性化的四格漫画。
进入“小星绪”后,用户需要成为情绪星球的成员,可以选择养生星球、故事星球、疗愈星球、艺术星球等,每个星球会有对应的故事风格。
譬如,选择艺术星球后,用户可以通过发送情绪化的提示词,生成“艺术品”。
当输入“我今年一定要暴富”的情绪化提示词后,大概20秒,就会生成一幅漫画,并配有这幅画的故事解读。
目前来看,整个产品还比较简单。值得关注的是,不久前,Tech星球曾透露过,京东在京东App内上线了两款AI社交产品,分别名为“宠TA”和“聊愈小宇宙”,这两款产品与“小星绪”一样,都自带有心理健康属性,通过AI生成的情绪内容,精准戳中当下人的情感需求,再进一步构建情绪价值驱动的社交关系链。
有行业人士认为,京东推出此类产品的背后,一方面是探索将情绪价值转化为消费行为,另外一方面,则是积累用户心理健康数据反哺京东的医疗大模型。
不过,AI与情绪能否实现真正意义上的情感共振,仍有待观察。
文章来自于微信公众号“新智核”,作者是“陈桥辉”。
【开源免费】ai-comic-factory是一个利用AI生成漫画的创作工具。该项目通过大语言模型和扩散模型的组合使用,可以让没有任何绘画基础的用户完成属于自己的漫画创作。
项目地址:https://github.com/jbilcke-hf/ai-comic-factory?tab=readme-ov-file
在线使用:https://aicomicfactory.app/
【开源免费】MONAI是一个专注于医疗影像分析的深度学习框架,它可以让医院高效、准确地从医疗影像数据中提取有价值的信息,以辅助医生进行诊断和治疗。
项目地址:https://github.com/Project-MONAI/MONAI?tab=readme-ov-file
【开源免费】MindSearch是一个模仿人类思考方式的AI搜索引擎框架,其性能可与 Perplexity和ChatGPT-Web相媲美。
项目地址:https://github.com/InternLM/MindSearch
在线使用:https://mindsearch.openxlab.org.cn/
【开源免费】Morphic是一个由AI驱动的搜索引擎。该项目开源免费,搜索结果包含文本,图片,视频等各种AI搜索所需要的必备功能。相对于其他开源AI搜索项目,测试搜索结果最好。
项目地址:https://github.com/miurla/morphic/tree/main
在线使用:https://www.morphic.sh/
【开源免费】LangGPT 是一个通过结构化和模板化的方法,编写高质量的AI提示词的开源项目。它可以让任何非专业的用户轻松创建高水平的提示词,进而高质量的帮助用户通过AI解决问题。
项目地址:https://github.com/langgptai/LangGPT/blob/main/README_zh.md
在线使用:https://kimi.moonshot.cn/kimiplus/conpg00t7lagbbsfqkq0