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人工智能(AI)的使用正迅速成为一种全球规范，尤其是在医疗查询方面。
接收由人工智能驱动的健康网站组织的个性化回复被认为是方便的;在网上寻找答案的人数持续增长，因为他们希望更好地了解自己。
一个这样的网站努力从其他网站中脱颖而出:BTRU。艾，读作“更好的你”。它是由年轻的马来西亚医科学生Ian Soh创建的，他几年前领导了独立的全球Covid-19青年运动MoreViralThanTheVirus。
这位22岁的柔佛人和他的团队一直在研究BTRU。为想要更多了解自己健康状况的潜在患者提供无缝体验。
该网站以纯蓝色和白色为主题，说明了使用的简单性，主要是作为一个工具，根据他们的查询来教育大众。它不试图为自我治疗提供诊断或医疗建议。
为了更好的你
BTRU。人工智能是Soh对卫生场所广泛和不受管制的人工智能发展的回答，这种发展可能导致公众伤害。
“例如，当你在谷歌上[寻找有关糖尿病的答案]时，你会看到广告，[遇到]不可靠的健康来源，并被误导。这些都是人们没有考虑到的问题，”目前正在伦敦接受家政培训的Soh说。
更重要的是，BTRU提供的答案。这些数据均基于经过验证的来源，包括英国国家卫生服务体系和世界卫生组织。
BTRU的测试版。ai于上周日启动，迄今为止公众反应积极。
BTRU。Ai致力于成为提供可靠答案的一站式中心。回答是针对输入问题的人量身定制的，人工智能甚至会提供进一步阅读的链接。
他说:“我一直在努力解决寻找可靠信息的问题，我相信我肩负着解决这个问题的使命。”
Soh认为，人们有权对自己的健康进行自我教育，或者更好的是，更加意识到自己的健康问题。
“你能想象，不管背景或财富如何，一个没有学过医学的人可以使用这项技术，获得最好的健康信息吗?”他说。
“在搜索工具中输入你的问题，你会得到自然英语的回答，产生的信息摆脱了行话。”
ndition before arriving at the hospital." src="https://www.ns99.cn/skin/default/image/lazy.gif" class="lazy" original="http://www.pxc33.com/file/upload/202306/06/152353621.jpg">
他说是BTRU。Ai简化了已经可用的信息。
“我不是在写一篇关于糖尿病的新信息。我们正在构建一个有组织的回应，它将告诉你你需要了解的情况。”
BTRU的灵感来自于Soh领导他之前运动的经验。
“我有了处理错误信息的经验，在研究了这么长时间之后，现在我想让它更实际一些。
“我知道不是每个人都上过医学院，或者能在网上浏览，找出这个或那个网站是否可靠。技术应该发挥作用，帮助判断哪个网站是有信誉的。”
人工智能在医疗保健中的伦理问题
周二，美国人工智能行业领袖在一份联合声明中呼吁，要努力缓解人工智能不受监管的发展造成的灭绝风险。
声明强调了对不受控制的人工智能的最终危险的广泛担忧。
“尽管如此，对人工智能行业的大肆宣传和投资导致人们呼吁在人工智能时代开始时，在任何重大事故发生之前进行监管。
在此之前，OpenAI的ChatGPT取得了病毒式的成功，这有助于加剧科技行业在人工智能方面的“军备竞赛”。作为回应，越来越多的议员、倡导团体和科技业内人士对新一批人工智能聊天机器人传播错误信息和取代工作岗位的可能性提出了警告。”
当被问及使用人工智能的挑战和道德问题时，Soh表达了类似的担忧。
他说，在开发BTRU时面临着几个挑战。例如，在努力防止未来可能影响卫生服务的问题。潜在的问题包括人们通过使用人工智能进行自我诊断，以及健康行业可能因成本而不愿实施这项技术。
“例如，当Facebook成立时，它的目的是帮助人们联系，但人们从未考虑过随之而来的心理健康问题。
“我想要有道德。我想认真对待我所做的事情。”
他强调了一个健康检查网站，该网站也使用人工智能，但可能会造成伤害;该网站提供诊断和自我治疗建议。尽管人工智能目前的状态还没有达到可以提供实际医疗诊断的复杂程度。
“当你不认真地制造问题时，就会发生这种情况。这些都是我看到的人们试图打造的东西。人们试图创造自己的人工智能工具，试图诊断和治疗自己，”Soh说。
据说，该网站是由一个对医生显然没有诊断出他/她的医疗状况感到沮丧的人创建的。
“因此，非医疗背景的人正在为医疗保健创造产品，他们可能不知道它是如何工作的。这太可怕了。
“我花了几年时间(想出btrui .ai)。我不得不与教授和顾问交谈，进行测试，并通过法律程序。”
更美好的未来
面对我们的下一个问题，Soh的眼睛亮了起来:BTRU会吗?Ai最终会帮助医生工作吗?
“我们希望克服GDPR(一般数据保护法规)和数据合规问题。我们还没有成功地越过它。我们会的，迟早的。
“但当我们这样做时，在你同意(分享数据)的情况下，我们将了解你(在BTRU上)搜索的方式。”
这就是Soh所描述的“魔法”:用户独特的搜索特征将帮助BTRU在该人到达医院之前形成他或她的状况。
“目前，人们训练人工智能的基础是已经住院的病人的数据。但不包括他们不在医院时的数据。例如，他们是否在三周前搜索过头痛。”
Soh说，关于人们在寻求医疗帮助之前的搜索习惯，有一个目前尚不存在的健康数据金矿。
当与现有数据相结合时，医生将有一个更清晰的图像来进行诊断。
“但在这一点上，我们还没有做到。我认为这是未来帮助诊断的一种手段。”
