AI at Meta
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我们正在探索人工智能如何加速健康科学研究。
虽然人工智能在数学等正式科学领域取得了重大突破，但健康数据科学依赖于不完美的现实世界数据，以及关于群体、变量和因果假设的相应选择。
为了探索人工智能如何协助健康研究人员，我们建立了一个由Muse Spark 1.3和Muse Wonder提供支持的以人类为主导的研究支架，可以访问5M个回顾性的去身份化电子健康记录和公开数据。一群医学专家使用该系统进行原创性研究，加速假设生成、代码执行和手稿起草，同时保持对科学决策的完全权威。
今天，我们分享通过这次探索产生的10份研究手稿，涵盖心脏病学、肿瘤学、传染病、急诊医学等。
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