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ai怎么创群组

1、首先打开AI软件载入素材文件，先用AI中的选择工具点击其中的一个对象：

2、然后在按住Shift再去点击另一个要一起编组的对象，点击以会有一个矩形框住中所选的对象：

3、最后点击AI菜单栏的对象选项，再点击编组选项，或者按下Ctrl+G组合键，这样就进行编组了。以上就是ai中编组的操作方法

天启创ai唤醒词是什么

天启创的唤醒词是“天启创AI，启动！”这个唤醒词经过精心设计，旨在激活天启创AI智能助手。当用户说出这个唤醒词时，天启创AI将立即进入工作状态，准备接受用户的指令和提供各种智能服务。这个唤醒词简洁明了，易于记忆和发音，同时也具有独特的个性和科技感，能够给用户带来愉悦的使用体验。无论是在家庭生活中还是工作场景中，用户只需轻轻一声“天启创AI，启动！”，即可享受到智能助手的便捷和智能化服务。

谷歌乳腺癌AI检测系统创纪录，误诊率比人类医生低5.7%，你怎么看

人工智能代替人类大部分工作，已经是大势所趋。

记得在医学院听到病理课老师给我讲过一件事。有个老病友，三十年前北京某大型国企中层领导，手术后病理报告显示恶性肿瘤。他在同事的惋惜同情中办理了病退，出院后积极乐观的投入到***事业和旅游中，每年回来复查身体越来越好。直到不久前，回顾标本时才发现，按照新的病理分类，这位老病友的肿瘤是良性的。老师坦陈了真相，老病友听后哈哈大笑后说：“如果当年我知道，这辈子……”表情僵硬良久，无语凝噎。

“健康所系，性命相托”，誓言时刻不敢忘。但是，现实情况如何呢？我们先看看国外的数据。

疲劳的医生更可能出现医疗差错

近日，美国梅奥诊所（Mayo Clinic，美国最好的医院之一）在《Mayo Clinic Proceedings》发表了一项最新研究成果，显示疲劳的医生更可能出现医疗差错。

梅奥研究人员对于6695名全美执业医生进行了调查，发现55%的医生（3574/6695）存在倦怠症状，10%的医生承认在三个月内至少犯了一个重大的医疗错误。

最常见的医疗错误包括判断错误、错误诊断和技术错误。并且，过度疲劳的医生出现医疗差错的几率，比所报告的医疗差错还要高出一倍多。

医疗差错是美国第三大死亡原因，每年全球院内医疗差错导致患者死亡4300万。参与梅奥此次研究的高级研究作者Tait Shanafelt 认为，“如果我们试图最大限度地提高医疗保健的安全性和质量，就必须解决工作环境中导致医务人员职业倦怠的因素。”

对于医疗差错，理智和感情的交锋无法回避

看到以上结果，我们并无法因为这是美国的统计数据而感到庆幸。因为，虽然我国的医疗错误没有统计，但医生的疲劳程度绝对可以名列前茅。对于医疗差错，理智和感情的交锋异常尖锐，总有人讲“人命关天，怎么能允许犯错”，但问题是错误客观存在，并非因为忽视而产生，也绝不会因为重视而杜绝。

根据保险公司对医疗事故索赔结果的分析，诊断错误是医疗纠纷诉讼最主要的原因，而且主要集中于癌症。患者因常见症状就诊，医生很容易被表面现象所迷惑。我们有多篇文章提示大家要重视各种癌症信号，可是大部分都不是肿瘤所特有的，更常见的原因是良性疾病，感染等。如果都按照肿瘤去检查，会消耗太多的医疗资源，而病人也会觉得这是过度检查。

面对医疗差错，我们该如何做

制度上可以有些办法，比如不要让医生疲劳工作，限制门诊数量，限制手术数量，限制加班数量，以及定期强制休假等。

还有就是增加复核。比如MD安德森癌症中心强调的多学科诊疗（MDT），多位不同专业的医生为同一个病人做出诊断和治疗意见，一定有助于得到更合理的建议。

只是面对庞大的病人需求和相对紧俏的医疗资源，矛盾同样尖锐。简单的说，100个门诊病人想找医生看病，以前考虑的问题是医生该给50个人看，还是只给10个人看？甚至曾经有医院要求不限号，加班加点也要给100个病人看完才能下班。结合上面的研究数据，问题就变成了是让医生给10个人看，出现1例差错；还是给50人看，出现10例差错；甚至，给100个人看，不知道要出现多少差错？还有个附带的结果是，医生自己离病倒也不远了……

我们的目标是多看病，少出错，按照以前的方式这是矛盾的。好在时代为我们提供了新的解决方案：人工智能。

人工智能，可减少90%医疗差错致死的发生

所谓人工智能（AI）辅助决策工具，主要是应用计算机模仿医生的决策行为，或者通过机器学习，应用统计学方法和AI算法，不断改进解决问题方案，并使之更加精准和确定。

相信大家对于之前进行血常规检测要等待很久记忆犹新，现在使用机器进行筛选、分类，可以做到立等可取。机器的计算能力远超人类，而且准确性更高。

病理是诊断癌症的金标准。可是国内的诊断长期徘徊在中等水平，通过我们前往美国MD安德森癌症中心的病人有一半以上会做出不一样的诊断。这是为什么呢？

为此我们咨询了很多医生，主要还是工作量太大的问题。国内的病理医生非常紧缺，每个医生要给太多的病人出报告。可以想象同样的一张切片，放大后会有几千个视野，如果真的一个一个看，那么每个镜下视野六秒，一小时才600个视野。这在目前国内的医疗环境内是非常不现实的。而人工智能就可以解决这个问题。

同样，人工智能在可预见的CT、MRI等诊断领域实现指日可待。而下一步，就是可以利用人工智能和大数据技术，使医生受益于海量、标准化的患者数据分析，根据完整信息做出正确的诊疗决策。

麦肯锡的一项研究显示，利用人工智能辅助诊疗，可帮助医疗机构减少5%-9%的成本支出，减少90%医疗差错致死的发生。

未来可期

临床医生看病的过程实际上是对病人信息进行综合分析处理的过程，而临床就诊病人多、看诊时间有限，无效的信息严重阻碍患者与医生交流。而这时的一点点疏忽都可能引发医生诊断和治疗的决策失误，导致医疗差错的发生。

而人工智能必须配备完整信息收集系统，全面、标准化，而且不会遗忘。相信有了人工智能这个好帮手，临床医生能够没有那么“劳累”了。

参考文献

[1]https://www.beckershospitalreview.com/quality/physician-burnout-may-cause-more-medical-errors-than-unsafe-care-settings.html

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