Re: [討論] 好像這一天會來:工科超越醫科
※ 引述《pacino (掃地僧)》之銘言
: 認真討論,不是戰學歷。
: 醫科最後要做的routine:
: 問診 - 開藥 - 開刀
: 前幾年,deep learning 火熱時,
: 醫療這塊領域被討論的最多。
: 但是沒有一個實例讓人更近一步看到下一個階段。
: 一些聊天機器人,罐頭式的回應更是潑人冷水…
: 但是今天的 ChatGPT, 它的表現好到驚人。
: 「問診-開藥」,交給AI來做看起來是沒有問題的。
: 只要國際組織能訂出嚴格的標準,
: 通過標準規範的AI才能執業,
: 就不再需要那麼多的一線醫生,
: 也不會再有藥廠黑絲女業務陪老爹玩了。
: 喔
: 我是唐龍,不是唐鳳。
: 所以我不會想到用AI點麵線。
阿肥外商碼農阿肥啦!
認真回覆你一句,當前所有的人工智慧產品都是輔助,要完全做到無人最少起碼還要等個五十年,如果你能理解當前大型語言模型的演算法,你就會知道他最終只能做到透過歷史數據的脈絡預測而已。
當然,未來如果真的出現chatMedGPT之類的話,那也只是輔助醫生做出更精準的決策,更能對症下藥或是縮短看診、巡診、看片的時間,而且大概幾年前阿肥就收過國內某幾家大醫院的職缺要做這塊,不過就只是談過以後發現他們的薪水就是死魚價,所以就拒絕他們的offer了。不過智慧醫療這塊這幾年國外新的研究頗豐,菜鳥拿死魚價去拿開源Code訓練一下堪用的模型蠻簡單的啦!
最後就是如果未來智慧問診導入以後,那一來可以保證菜鳥問診的品質跟老鳥醫生不會差太多,還可以透過病患私人就醫紀錄來客製化推斷用藥,這樣看診時間縮短品質提高後,醫生的工作成本跟醫院資源也能解放,這才是智慧醫療的最終型態。
如果說醫生的需求不須要那麼多的情況下,憑啥工程師會覺得自己好像不會被取代呢?軟工的前後端一直都是大量的固定程序,半導體製程設備也有工作重複程序,那導入智慧製造跟智慧網頁後,我只要從幾百個工程師變成十來個工程師尋一下系統有沒有異常檢修,連異常都可以靠非人工方式預警的情況下,那真的就是公司只要少量精英級的人力來做這些事情就可以了,不就連工科都沒落了。
科科
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事實啊,本來電腦能做的還要人工就是蠢,多半是為
了用不確定性分擔掉責任
看自動駕駛喊多久 現在還是level2 不知幾百年才能le
vel5就知道了
醫生能取代 那一堆廢物主管老人應該早就被取代了
這就是無人工廠
亂寫一通。醫療業:病徵不等於病因。科技業defect,
8D分析,現象不等於 root cause。人或機器看到現象
,根本無法正確診斷。
醫療與工廠,很多資料都是一個現象對應幾十個可能根
,機器要怎麼學?這才是現實瓶頸。也是統計與AI永遠
做不到的。
回覆DrTech大,我就是回答假設性真的做到的問題,我覺得你跟不懂資料科學的人就不用浪 費時間答他們訓練資料的事情,我就假設真的做到整個系統,然後你覺得真的做到那其他工 作就不會被取代嗎?
樓上回文都不看內文的嗎
醫療診斷與科技業isuue排查,現象與解決方案有相關
,不等於因果。基本統計學原則。
你的假設立場就是:學到相關,等於解決因果問題。本
身假設就有問題了。
先別急著否定未來吧?我覺得很多問題不見得是無解的狀況,統計學也有很多因果推論的研 究正在進行,即使我們現在做不到的事情,還有未來下一代。我把回答放得很有假設性就是 想說明當前肯定不行,未來我不知道。
但是如果AI真的能做到醫療診斷,不就是差不多也能
做到科技業issue排查了
我的意思是,除非,相關性問題=因果問題,不然這篇
所有內容根本永遠不可能發生,不會有原文寫的,最快
5-10年可做到。
喔看錯,50年也做不到。
以目前AI的做法,可能再給幾年都辦不到就是了
benz 最近在德國剛拿到l4 了 科科
本來就會減低人力需求,你以為神山整個公司都很高科
技嗎
要是AI能做到這些程度 憑甚麼只有醫療界會被取代
科技業的人不會? 所以前一篇講的根本假議題
AI不會搶走你的工作,而是會使用AI的人才會搶走你的
工作,懂?
樓上突破盲腸
事實
病徵不等於病因,但可以據以列出每個可能性需要符合
的條件、擬定檢查項目。對科技業來說也一樣,把這
些直線邏輯可以解決、排除或需要補充的項目做比對,
可以幫助解決經常性的問題。你們家沒有每次每個案子
都沒有前例可循這麼地獄吧?
一個現象對應一堆可能,平常怎麼解,都沒有邏輯亂
試嗎?誰家是這樣運作的?把目前這些AI看成更進階
的統計資料很困難嗎?
太空星艦也會超越醫科
醫生治不好癌症的不會被靠北,工程師寫不出程式會被
嗆弱啊
這篇文章大意就是ai 想要取代醫科工作機會 但工科
的影響更大對吧? 我很同意
外科還是不好取代
不會取代醫生的,頂多是輔助,因為出事了要有一個"人"
扛責任的
就連研發AI的公司也不會想要取代醫生這些人類的
因為取代就表示要扛醫療責任
就算是AI也治不了癌症好嗎,但工程師怎樣都能寫出程
式的
達文西開刀AI機器人 病人在月球
當人類完全依賴機器AI, 那就可以....
最後是會看法律怎麼走決定醫療+AI模式
合法到哪 就合作到哪 其他沒被允許就是卡
誰跟你講出事了一定要有“人”扛責任?那只是社會
還沒認真針對AI建立法律合約保險等制度, 拿這種次
要因素否定AI真的蠻低能的~
我很好奇連非醫療失誤的mortality cases都有刁民抬
棺抗議 如果AI失誤會如何 XDD
圍發電廠吧
現在好像訓練AI看X光片滿厲害的 不過最終還是要醫
師再看過
AI如果能完全取代人類就是人類滅絕的一天
AI會加註警語:僅供參考 有病要看醫生
現在醫院都是機器量血壓 以前都是護理師量
還好設備零件換掉AI無法修
推
不要太過一廂情願,出事沒有人要負責的東西,沒人要用
不管是自然人還是法人,法律上一定要有一個負責的
如果沒有這個負責的"人",就不可能用
10
首Po認真討論,不是戰學歷。 醫科最後要做的routine: 問診 - 開藥 - 開刀 前幾年,deep learning 火熱時, 醫療這塊領域被討論的最多。5
其實人類的思維判斷,都是ㄧ堆資訊和訊號的組合和顯現。全部都是可「訊號化」的波形。 就連最玄的音樂或文字創作靈感也是,大概就是大腦把記憶庫裡的音樂或文字的波形,打斷 、擷取再做一大堆convolution或加減乘除各種運算,所產生的東西。你聽起來會有共鳴, 可能是你的receiver跟這段訊號的頻率或harmonic 真的有共振或某種物理上的關係。 所以只要有足夠的訓練和足夠的ram和rom,理論上AI是可以取代人類做任何工作的。(生育2
我是不知道為什麼科技版那麼愛拿科技業跟醫師去比較 好像非要證明科技業出路更好似的 事實擺在那邊: 只有老二會拼命想證明自己不輸大哥 你看從高中到大學 是不是只有第二第三志願在拼命強調自己跟第一志願落差有多小多小7
又是笑話 這隻AI連算術都不會算 是要跟人家當什麼醫生2
不會有這種事發生的 就像一個人可以一輩子不要3c不要手機也能活的好好的 但是就是沒辦法一輩子不找醫師看病 工科會超越醫科 這不過是那些考不上醫科的理工仔白日夢罷了34
AI又不是只單純聽病患自述病症就好, 理想應該是患者根本不需要開口,只要配合各項儀器檢測, AI歸納患者所有的檢測數據,去比對資料庫,得出目前患者需要哪種治療方式, 並且監控整個療程,適時調整. 單靠病人的口述,怎麼可能準確呢?38
其實喔,先思考一個問題,現在急診來了一個25歲肚子痛兩天的病人,要怎麼讓他/她平安出院,然後我們跑一下流程 先檢傷分類,護理師/醫師幫病人打點滴 先聽症狀描述 理學檢查->初期臆斷 抽Lab data,排影像學檢查->判讀結果5
你太低估醫師和藥師的工作了 多數工作AI確實和人差不多 但是遇到複雜情況 歷史資料有限時 AI功能就很有限 例如 必須使用腎臟代謝的藥物在腎功能不好的病人 就必須密集追蹤 各種指數 動態調整6
本阿肥淺見認為 工科怎麼可能超越醫科 只有健保才能超越醫科 健保吃到飽的盛宴 在少子高齡化的浪潮下也不知道可以爽幾年了
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[請益] 大家看好台灣智慧醫療產業嗎最近台灣掀起一陣子智慧醫療產業的風潮 我查到的就有 Q(QOCA),H,A(AxxS),C,AxLab等等 大致上是 1.軟體:利用台灣完善的醫療環境和資源做人工智慧醫療雲運算整合平台系統29
Re: [問卦] 杜奕瑾:烏俄戰爭駐批踢踢內應的也沒阿肥外商碼農阿肥啦! 剛好阿肥是這塊領域的研究員,大概工作也有六年是在這塊機器人語意理解領域了。 直白來說,現有的不管你要叫AI或是內行一點要叫ML/DL,這塊領域當前最好的SOTA模型 從數學直觀理解都驗證機器對於模式識別是很強的,但是分析永遠不是ML的強項。 也就是說當前不管是BERT還是GPT 3等等等,他們強項就只是找到序列詞組的關聯性,最23
[請益] 友達_智慧製造工程師想請問各位板上的大大 在網上寫的工作內容是以機器及深度學習改善工廠生產還有製程數據整合等等,但面試卻 提到可能有一半以上的時間都會在無塵室裡面並且需要輪班,做「設備工程師」的工作, 主管是說希望你能了解製程的產線,才有辦法進行製程的改善。所以就我的了解這份職缺 不但要做設備的工作,還要寫程式等等去預測優化產線。感覺這個工作的範疇挺廣的。8
Re: [閒聊] 討厭科技的守舊派在想什麼?你想問的應該是「如果有一個超級AI可以直接做到現在工程師才能做到的事 工程師會怕自 己被取代嗎」 你想多了 只要是腦力工作 工程師永遠不會被取代 如果真的有一個超級機器可以針對各種需求完美產出各種code 總要有人對它下需求吧 你說業主可以直接對它下需求 那業主也要有員工幫他想需求吧4
Re: [問卦] 文組朋友說:理工科的快被人工智慧取代想太多,這絕對是文組的幻想,而且應該是沒有在科技業工作過的文組 自駕車聽過吧,自駕車確實需要人工智慧,但光有AI車子就跑得動膩? 沒有感測器,自駕車絕對撞牆給你看 沒有電子電路工程師設計跟debug電路,這些感測器有辦法動自己動膩? 沒有軟韌體工程師做這些感測器資料前處理跟融合,就直接餵進入神經網路,車1
Re: [問卦] 你所在的行業會擔心台灣繼續少子化?科技業才是最不須要擔心的吧?現在很多工廠端已經在導入人工智慧未來十到二十年佈局就 是要完全減少人力只保留高級工程師而已,未來二十年後很多底層包含手刻Code或是設備需 求會開始減少,只要Data累積足夠豐富就可以run起來,剩下工程師主要工作是跟人工智慧 合作或是修復人工智慧的Bug、研發工作這些是難以取代的,但這些也會轉變為不需要勞力 密集的類型。1
Re: [新聞] AI機器人ChatGPT爆紅 紐約憂學生作弊全面edium=facebook&fbclid=IwAR2F7vp--YvkSZGtMUlcvv9NipFo2CjETp0ng7cykSBZuMzgUi1Iz3i1 1PE 這個算是比較Lag的新聞了,已經有知情微軟已經有意把整個chatGPT跟Bing綁在一起了,微 軟投資openAI算是投資對了,不過倒也不是chatGPT用了多強大的技術。- 阿肥外商碼農阿肥啦!認真說,這幾年口說上字幕甚至翻譯,還有有字幕上語音這幾年都獲 得不錯的進展,包含openAI、Google、Amazon、Meta實驗室都有不錯的產出,而且這些都是 依靠當前所謂的多模態零樣本學習的大力進步,很多轉換錯誤或是機器音都減小很多,不 過偶爾還是會有出槌需要人工修正的部分。 所謂的多模態零樣本其實就是換一個思維過往很多工作需要大量標注工跟資料工程前處理來