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丹娜—法伯癌症研究所和威尔康奈尔医学院的科学家开发并测试了针对数字病理学的新型人工智能工具。数字病理学是一个相对较新的领域，它使用由组织样本创建的高分辨率数字图像来诊断疾病并为治疗决策提供参考。
他们的论文于 2024 年 7 月 9 日发表在《柳叶刀数字健康》上，表明 ChatGPT 是一种为理解和生成文本而开发的人工智能语言模型，可以使用一种称为检索增强生成的人工智能技术进行定制，以对有关数字病理学的问题提供准确的答案并汇编详细的结果。
作者还发现，ChatGPT 可以帮助没有丰富编码经验的病理学家使用分析组织样本的复杂软件，有效地帮助弥合病理学技能和数字病理学技能之间的差距。
ChatGPT 是一个大型语言模型 (LLM)，这意味着它使用大量数据生成有关广泛主题的文本。“LLM 适合于一般任务，但它们并不是获取专业领域有用信息的最佳工具，”该研究的主要作者、病理学和实验室医学研究助理教授、威尔康奈尔医学院计算和系统病理学部门成员、丹娜—法伯癌症研究所首席科学家 Mohamed Omar 医学博士说。
为了创建能够提高数字病理学效率和精确度的人工智能工具，通讯作者、丹娜—法伯癌症研究所信息学与分析系人工智能运营与数据科学服务主任 Renato Umeton 博士带头致力于为此特定目的定制和增强 ChatGPT 功能。
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