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探索自主學習計畫主題
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大語言模型 LLMs 筆記
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人工智慧與醫學筆記
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人工智慧與醫學實作
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醫學數據分析實作
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醫學機器人實作
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建立個人 AI 醫學知識庫
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自主學習參考資料
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| 申請人 | 王可靜 | 班級/座號 | 11 年 C 班 / 2 |
|---|---|---|---|
| 計畫名稱 | 人工智慧將如何改變醫學--探討與實作 | 相關學科/領域 | 醫學、科學 |
| 內容說明 | 研究動機與目的: 當許多人開始質疑飛速發展的人工智慧(AI)是否會泡沫化的同時,人工智慧卻有可能成為醫學史上最大的變革,人工智慧與醫學的整合顯示出巨大的前景。隨著人工智慧技術的快速發展,人工智慧在醫學領域的應用愈加廣泛並引起了我的濃厚興趣。 作為一名有志進入醫學系的學生,我深感現代醫學不僅僅依賴傳統的醫學知識和技術,還需要掌握最新的科技,尤其是AI這樣的跨領域技術。AI能夠幫助醫生更精確地進行診斷、預測病情以及制定個人化治療方案,這些應用對於未來的醫療發展中無疑將佔據重要的地位。 我在高一階段曾自主學習過吳恩達教授在Coursera線上教育平台的「給每個人的生成式人工智慧 Generative AI for Everyone」公益課程,我l也經常使用ChatGPT、Claude、Perplexity、Kimi等大語言模型來幫助自己解決學習上的困惑,因此我對於大語言模型(LLM)、卷積神經網絡(CNN)、自然語言處理(NLP)有初步的認識,這使我意識到AI在處理複雜醫學資訊中的潛力。我希望經由這個自主學習計畫,特別是透過Eric Topol教授關於「人工智慧如何改變醫學」(How A.I. Will Change Medicine)等講演內容的啟發,探索AI將如何整合、提升、改變醫療的面貌。 我希望能透過實際操作ChatGPT,測試大語言模型能夠如何協助醫生做醫療數據分析、醫療成像分析。我也將使用GPTs建立能夠模擬醫學對話的醫療智慧機器人,展示人工智慧在醫學領域各種應用的可能性,並探索其對提升醫療品質和效率的潛力。 選擇這個主題不僅是為了完成我的自主學習計畫,更是希望藉此為未來的醫學學習奠定基礎,並了解如何在醫學中有效運用人工智慧來提升診療水平。這次學習將幫助我深化對AI技術的理解,也使我能在未來的醫學研究中掌握更多的工具和視角。 | | --- | --- | | 第 01 週 | 1、整理過往相關的自主學習 Notion 筆記。 2、撰寫自主學習計劃書內容。 | | 第 02 週 | 1、自主學習計畫--大綱設計。 2、自主學習計劃書送指導老師審查。 | | 第 03 週 | 1、撰寫自主學習計畫--研究動機與目的。 2、完成修正自主學習計劃書(指導老師簽名)。 | | 第 04 週 | 撰寫自主學習計畫--研究方法與架構。 | | 第 05 週 | 醫學資訊檢索知識庫(RAG) 1、AnythingLLM + Ollama / AnythingLLM + GroqAPI 2、GPT-Researcher+NotebookLM (失智症與阿茲海默症) 3、Storm+NotebookLM (二尖瓣閉鎖不全) | | 第 06 週 | 應用 CO-STAR 框架學習提示詞工程/提示詞架構。 | | 第 07 週 | 使用 GPT-4o 學習提示詞工程/提示詞基礎問答。 使用 GPT-4o 學習提示詞工程/提示詞進階查問。 | | 第 08 週 | GPT-4o 進行醫學數據分析: 1、十大惡性腫瘤申報發生人數及發生率。 2、主要死因(年齡標準化)死亡率。 | | 第 09 週 | GPT-4o 進行醫學成像分析: 1、核磁共振(MRI)成像分析--椎間盤突出。 2、核磁共振(MRI)成像分析--鞍上脊索样胶质瘤。 | | 第 10 週 | 設計醫療諮詢顧問機器人 GPTs | | 第 11 週 | 設計台越健保法規諮詢機器人 GPTs | | 第 12 週 | 設計越南新冠疫情預測機器人 GPTs | | 第 13 週 | 1、撰寫成果報告書並進行小論文撰寫(前言)。 2、撰寫成果報告書並進行小論文撰寫(文獻探討)。 | | 第 14 週 | 1、撰寫成果報告書並進行小論文撰寫(研究方法)。 2、撰寫成果報告書並進行小論文撰寫(研究分析與結果)。 | | 第 15 週 | 1、撰寫成果報告書並進行小論文撰寫(研究結論與建議)。 2、撰寫成果報告書並進行小論文撰寫(參考文獻)。 | | 第 16 週 | 1、請指導老師給予修改意見並完成果報告書(完稿)。 2、請指導老師給予小論文修改意見並完成小論文(完稿)。 3、完成自主學習靜態海報設計/動態簡報設計。 | | 第 17 週 | 1、完成自主學習計劃書複審,完成本自主學習計畫。 2、完成高中生小論文比賽投稿。 | | 第 18 週 | 1、自主學習靜態海報大圖列印輸出。 2、參加自主學習計劃成果展覽。 | | 預期成果 | 1、完成自主學習計劃書/完成高中生小論文投稿。 2、學習用於醫學分析的提示詞工程。 3、學習 GPT-4o 進行醫學數據分析。 4、建立簡易醫學資訊檢索知識庫。 5、自建 GTPs 家庭醫生(醫療諮詢)機器人。 6、自建 GTPs 越南新冠疫情預測機器人。 7、自建 GTPs 健保法規查詢機器人。 8、自架 GPT-Researcher 研究代理(智能體)蒐集研究資訊。 9、應用 Storm+NotebookLM 建立醫學資訊知識系統。 |
113-1-紙本-11C-王可靜-蛋白質結構預測對於神經退行性疾病的創新診斷和治療.docx
113-1-海報-11C-王可靜-蛋白質結構預測對於神經退行性疾病的創新診斷和治療.pdf
113-1-聲音檔-11C-王可靜-蛋白質結構預測對於神經退行性疾病的創新診斷和治療.MP3
113-1-影片檔-11C-王可靜-蛋白質結構預測對於神經退行性疾病的創新診斷和治療
小論文--AlphaFold 解密蛋白質結構,革新神經退行性疾病診療.docx