我覺得每一個以「哦，讓我們幫助人們重回正軌」的內容系列，最終都會變成「讓我們把最瘋狂的人請上來，讓觀眾嘲笑他們」。 我不知道，我覺得這很悲哀。

人工智慧在醫療保健中的一個被低估的好處是，它為那些已經默默耕耘了10年以上的創始人帶來了新的動力，儘管這個過程讓他們感到疲憊不堪。

如果企業客戶得到了他們所要求的每一個功能

在一個搞笑的轉折中，似乎種子輪到A輪公司的工作穩定性比財富500強公司、政府工作或最近沒有融資的D輪及以上公司更高。

患者是否應該在就診時提供更多數據？ 每個人（LinkedIn上的醫生）都在談論真實患者與這些AI論文中的小插曲並不相同。但……也許我們的目標應該是讓就診盡可能類似於這些小插曲。 你可以通過從任何可用來源獲取盡可能多的患者信息來實現這一點，而不需要患者自己記住所有細節。比如： > 讓提供者更容易從各州的健康信息交換中提取數據，並解析信息，以便只保留相關內容 > 能夠與醫生分享相關的ChatGPT歷史，以獲取有關疾病進展的見解，或者可以提取幾年前的歷史（例如，他們三年前詢問過X種藥物的副作用，他們當時正在服用該藥物） > 創建類似ChatGPT的協作工作空間，讓你和醫生之間的自主代理處理分診/接收/監測，醫生可以看到發生的事情的摘要 > 可穿戴設備和家庭硬件可以更被動地監測病情，這樣患者就不必記住指標 > Alexa、應用程序或自動電話定期詢問患者的感受和症狀進展，並將其綜合到記錄中 把這些都結合在一起，它應該看起來像他們測試這些模型的小插曲。 歷史上的論點是，擁有所有這些數據會給臨床醫生帶來不必要的工作。來自不同地方的數據格式各異，因此他們需要努力將其拼湊在一起。或者大多數數據對醫生來說並沒有用，因為其中很多都是垃圾或不可操作的，所以它只會使一切變得臃腫。 然而，偉大的部分在於，AI現在可以作為一個良好的綜合工具。語義互操作性可以從不同地方/格式獲取數據，並根據意義將其連接起來。上下文檢索引擎可以獲取有關患者的上下文數據，僅顯示異常或需要深入探討的領域。障礙不再是解釋。 [順便說一下，我們將在即將到來的醫療保健課程中討論這個問題，該課程將於9月8日開始。你可以在評論中註冊]

我模糊的約會公司想法 > 你註冊，進行簡短的面試/測驗 > 你被分配到一個為期6週的志願者項目，與12個單身人士一起 > 你支付押金，如果你沒有參加所有6次，押金將歸志願組織 解決了一些問題 1) 人們想要志願服務，但志願組織不希望人們只來一天，他們需要稍微長一點的承諾 2) 如果你與某人近距離相處並一起工作，你更有可能被他們吸引 3) 押金意味著你不會在第一天後就離開 4) 根據志願服務興趣進行輕度分類

你在黑客馬拉松中使用過的最佳工具是什麼？除了基礎模型 我們正在為即將在紐約舉行的醫療黑客馬拉松構建我們的技術棧。

這就是這麼簡單

Epic的用戶組會議（UGM）現在相當於蘋果的WWDC在醫療保健領域 每個人都在關注，許多公司將因一項公告而被淘汰

順便提一下，如果你在芝加哥的醫療保健行業工作，我們正在為其他醫療保健人員組織一個共享工作空間。 我們還有幾個名額，計劃在九月份鎖定。如果你想報名，可以在下一條推文中註冊——或者如果你知道應該讓他們知道的人，請告訴他們！