进入ai问诊并获取结论任务怎么做

三分钟学会 ai 问诊，看病不再手忙脚乱 生病时，无论是年轻人还是长辈，都可能面临排队久、流程陌生等问题。如今， ai 问诊和智能挂号带来了新选择，但它们真的有用吗？又该怎么用呢？ 今天三分钟带你看懂 ai 问诊，并为银发族送上一份数字就医指南。前几天降温，我现在出现了咳嗽、发烧的症状，没有过敏史。 感谢您的描述，为了更准确判断，请告诉我发烧是持续还是反复？咳嗽有痰吗？最近接触过流感，有点高，这两天头晕在吃降压药。 收到您的信息，为了您的安全，请告知头晕时是否伴有事物、模糊、血压最近测。 在常见症状与慢性病管理上， ai 是 随时在线的助手，他不仅为年轻人提供参考，也为银发族搭建数字健康桥梁。子女眼神协助 ai 日常守护，让关怀跨越距离。 如何科学使用 ai？ 记住这几步，第一步，详细说症状，别只说感冒，说清具体有哪些不是？ 第二步，主动报病史。高血压、糖尿病、药物过敏，这些信息一定要告知。 第三步，善用 ai 与智能挂号。但记住， ai 建议是参考，非诊断需开药，检查时务必找医生确认。 注意，这些情况也只靠 ai。 突发胸痛、持续不痛、头晕、跌倒、呼吸困难，尤其老年人，一定要谨记身体信号， 务必第一时间求助家人呼叫急救或前往医院。数字工具不能替代紧急医疗响应。需要线下就诊时，如何在手机上进行智能挂号呢？ 首先点击微信或支付宝，在搜索界面上搜索医疗名称，再点击预约挂号，最后根据自身症状选择就诊科室及就诊时间。 a i 问诊靠谱吗？在能力范围内，他是全年龄段的健康助手，更是银发族触手可及的健康伙伴。但他不能替代医生诊断与紧急就诊， 用对场景科学参考，及时求助，才是真正的健康智慧，愿科技让健康触手可及！

我们的 ai 辅助电商店铺运营项目有了新的进展，这两天终于完成了数据员的整理，并给他 ai 把店铺数据喂给了 gpt， 让他用中医式诊断写了一份运营诊断报告，结果比我想象的更像一张真正的复盘处方。今天跟大家分享一下整个过程。 先跟大家说一下这家店的背景，这家店从去年八月份开始，继十一月份有单个产品盈利，到现在已经有一些日子能做到正向利润，整体趋势是在变好的。这次我把十二月份到最新的数据给到了 ai， 我 做这件事的目的不是让 ai 替我神预测，也不是想走捷径。我想解决的是一个很现实的问题，当指标越来越多，动作越来越多的时候， 怎么把问题收敛成结构，知道先做什么，先不做什么，有关注我频道的朋友就会知道，这与我研究易经也有很大的关系。在投喂数据之前，我给 ai 发了一段提示词，给他的角色做了一下定义，我给 gpt 的 角色定义很明确，他的角色是店铺运营军师助理。 回完数据之后，我要求他用中医诊疗的表达方式来输出报告，强调一下，这里面是管理类比，并不是医学建议。做这个动作的原因很简单，很多时候我们做运营像哪里疼治哪里，很多时候用的是类似 c 一 的单点处理方案， 单点优化确实很快很见效，但如果数据多，一复杂就会出现，今天我们调广告，明天转化掉，调了转化客单又滑到后面，我们会发现自己越来越忙，但店铺却越来越不稳定，每天都会陷入一个很烦恼的一个状态。 这次 ai 给我的报告结构我觉得就很值得参考。他先写了基本信息和评估范围，然后是主述和宪兵史，再用指标做佐证，接着通过类似望文问切的提问把结论收敛，最后给判断和处方，也就是任务清单。 这一套操作下来，对我来说达到了我的预期，把店铺的复盘从凭感觉变成了一个可复制的流程。这是他给我的结论，是四个词，阴虚、痰湿、瘀淤、肝郁。 我翻译成电商的语言，结合实操，大概是这样。第一个症状，阴虚，主要是利润底盘还偏弱。第二个症状，痰湿，主要在于广告的无效消耗偏多，尤其是那种个位数点击没有办法评估转化率的，但还在持续消耗的人群或者关键词。 第三个症状，血瘀，主要是转化率不够高，可能在详情页的承接，但因为我的产品偏冷门，所以需要验证后才能进一步评估。第四个干预，主要是过去一个月调整偏多，重点原因是这个过程上的很多新品也有一些调整和测试。 整理出来四个症状我并不惊讶，因为这些状态我自己也能感受到。但 ai 真正帮我把一堆散乱的问题归类并排，优先级输出了一份我只管照做的任务清单，我也就不需要再靠情绪去改来改去。 当然，这过程我也发现 ai 也有它的问题，主要在于它会伤真。比如我让他把任务输出成表格，他反过来给我一张需要我填很多数据的表，但我对协助的边界很明确，我只负责判断方向和推进执行，以及包括 ai 给我的结论是否正确。 其他的，比如大量的数据加工、 pdca 的 记录本来就应该 ai 完成，而不是丢回给我，要不然就会本末导致。所以接下来我会继续优化两件事情，主要在于输入更结构化，以及输出有一些标准的规格。我只允许他给我任务榜，还有停止条件以及复盘的指标。 下周我会把新的数据和本周执行的进度继续投喂给 ai， 看他能不能给出第二次复诊的处方。大的方向就是结合 ai 把我这个店铺的系统做稳之后再来谈增长。如果你对这个测试项目有兴趣，欢迎关注我的频道，我们下期再见。

我没开美颜这个特效能测脸型，我看看我是瓜子脸还是圆脸。嗯啊，我是圆脸。我一直以为我是瓜子脸呢。这是对我皮肤的评价，我才四十五分啊。不需要这么复杂，开美颜就可以啦。

兄弟们，前几天我在朋友圈刷到一个特别有意思的人工智能的直播，直接让我看了十二个小时，饭都忘吃了。这场直播是一连发起的，国内首次 ai 医生 mat gp 与真人医生同时问诊并实施比较结果的全天候马拉松式的直播。 就像一场医学竞赛，有一百二十多位病人，十位华西医院的医生以及 ai 医生一起参加了这个比赛。比赛的裁判是七位来自北大人民医院等顶级医院的专家教授，最后真人医生得了七点五分， ai 医生得了七点二分， ai 医生与三甲主治医生在比分结果上的一致性达到了惊人的百分之九十六。晚上的评审环节啊，大家都对 ai 医生的表现非常认可，都觉得这个叫 mid gp 的 ai 医生特别细心，不会草率的下结论， 他总是通过更多的问诊和检查来收集更多的信息，因为这样他挫诊的概率很小，还常常能发现其他科室的疾病。我在直播中还看到北大人民医院主治医生薛峰在点评中提到一个病人说他自己脚底板疼，买了 gpt， 猜出这可能是神经压迫的问题。 真人医生却没有想到，这真是让人大开眼界啊，因为这在常规的专科问诊中是很难做到的，他的知识覆盖面是超过一些经验并不是很足的真人医生的我迫不及待申请了试用账号开始体验。 看我直播的兄弟们都知道，我前段时间阳了，到现在还一直咳嗽，前几天我真去医院看了看，专门挂了专家号，最后大夫让我拍了个肺部的 ct， 最后发现啊，是有点炎症，现在让我来问一下 mind gpt， 把我的情况告 告诉他，看看他怎么说。首先啊，他问的非常的详细，会问我咳嗽的时间持续性还是间歇性，还有是否有过敏以及家族病史的可能。 最后，他也给我开了 ct 的检查单，和大夫给我的建议基本一致，而且他还建议我去做个烟柿子。这还真的引起了我的注意，因为我每天都感觉到喉咙不适，经常清嗓子，之前觉得无所谓，现在可能真的需要检查一下了。 以前身体稍微不舒服，我就去网上搜搜那些某田西的医院的线上问诊回答，往往让我觉得人生可能就没剩几天了， 而且刚才我们从问诊到得出诊断结果的时间只要几分钟，平时我们去医院挂号、排队、问诊、检查等等等，结果往往需要半天甚至几天的时间，更别提那些医疗条件匮乏的地区。现 现在有了 mat gp， 他能为患者从预防发病、诊断治疗到院外康复的疾病管理全流程提供智能解决方案，看病的效率将几何倍的提高。 医疗健康一直被认为是 ai 最值得应用的领域，比尔盖茨六月份表示，科学技术在解决难题方面展现出了前所未有的潜力，其坚信包括人工智能在内的技术进步将在卫生保健和教育等领域带来快速的突破。如果能够运用 ai 提高全人类健康水平， 这将带来巨大的收益。一方面可以缓解基层医疗资源匮乏而导致医患供需失衡的问题，另外一方面，高效准确的普筛可以减少优质资源医疗挤兑问题，提升基层医疗环境的疾病诊断能力，让那些原本无法获得医疗服务的人也可以获得准确 可靠的医学建议。当然， ai 在医疗领域的应用仍然面临一系列的挑战，比如用户的隐私和安全性问题，还有数据的准确性和可靠性问题。但是在我看来，买了 gp 仍旧是一场未来医疗领域的革命。医学世界庞杂而庞大， 不同的研究领域和医学实践之间存在信息孤岛，有了 mel g p， 这些孤岛将迎来终结。我们期待 mel g p 通过不断进化来赢得大众的信任。

我是做医疗行业的，一直在医院做精细化医疗领域对 ai 的 使用呢？虽然是一个非常活跃的一个领域吧， 但是对 ai 的 使用还是相对比较谨慎的。那目前我们在 ai 的 应用场景主要还是集中在对资料的收集和整理这样的一个领域。比如说我们会有一些让 ai 帮助医生来整理病例，我们一般不说写病例，因为说用 ai 帮医生写病例，医生可能会比较抗拒，也会比较敏感。 我们一般说让 ai 帮助医生去完成病，或者说帮助他去整理病，比如说把他的一些已经有的一些资料，比如说他的患者的检查报告，他的之前的护士记录的护理记录和他每天开据的依据， 以及他在查房过程当中的这些录音，把这些资料汇集在一起，形成一份当日的这个病程记录。然而我们除了住院的这个病例之外，我们还有一些门诊过程的整个的记录，门诊病例的整理， 然后还有一些 ai 的 预问诊的一些应用，就是在患者诊前，我们能够给到一个 ai 的 一个预问诊的平台去和患者聊天儿，还有他出院之后给他的一个这样的一个随访的平台，这样一个全流程的一个 ai 的 参与。我们今年的可能一个重点的工作呢，是希望能够做一个 基于 ai 的 一个患者端的一个应用。我不知道大家有没有用过那个各个医院的它自己的 app 或者小程序啊？有有对，其实我们想做的就是通过 ai 来做一个类似的这样的一个产品，但是呢我们希望它的整个的和用户的交互方式完全是基于 ai 化的，而不是传统的像这种 app 或者小程序的这种方式。我们更希望它能够像最新的 ai 的 这样的一个设计的理念，我们通过和用户的这种对话去激发对应的功能，去完成用户和医院的这种链接。 明白，其实因为像去年我们沙龙说有好几位都是医疗行业的朋友过来聊，但是我不太知道跟您这边的医疗体系是不是一样，他们可能会有提到一些，比如说医疗方面，一个是水较深，数据打通比较困难， 然后呢？以及可能各科室各诊室之间的这个信息的断层也比较大，这种我不知道在您去开发这个项目当中的过程中也会遇到这些难点吗？还是 可能会有些不一样的，是会遇到这样的问题。医疗行业确实它的这种数据烟囱的这种情况还是比较严重的，比如说它的各个系统基本上都是这种条块划分的非常清晰的，比如检验有它的检验的系统，然后检查有它的 pax 系统， 那看起来每一个系统都宣称自己是打破了信息孤岛，但实际上它打破的信息孤岛呢，是建立了一座一座的数据烟囱，它把自己那一条线全部都把它连起来了。比如说我的一个历史系统，我的一个检验的系统， 他把护士的这一端的采血，然后到检验科那边的上机，到医生那边的看报告，他看起来把这一条线全部都打通了，但是他和其他的系统，比如他和黑色系统的这样的数据的沟通，那还是又是另外一种伤害，而且一般是不是也是不同的供应商啊？就这种是这样也会有不同的供应商来完成这样的。 明白，所以那您现在就等于，因为我看您是说您等于是您这医院的这个 ai 负责人，那您如果比如说想搭一个新的系统啊，什么之类，你是要自主研发吗？还是也打算可能找不同的供应商啊？这种首先我们的数据接口肯定是还是要依赖供应商，他去把自己的数据开放出来，这个是毫无疑问的。 当然我们也有自己的数据总线，这在 ai 到来之前，我们也做了一些数据的集成的工作，让我们其实已经有了一个相对比较好的一个数据的基础。那 ai 这部分呢？其实我们这 基本上是自主研发的，当然也是这部分的研发也很简单，我们还是还是还是基于应用层来做这种 ai 端的这种 ai 的 应用，所以它的开发没有什么太大的难度。 了解，哎，那你这样就是选机座大模型的话，你们有测评一下吗？或者就是现在就想选哪个呀？看我们美中艾瑞肿瘤医院有印象吗？有印象，哈哈哈，是不是耳熟？因为是自杰旗下的医院。对哦， ok， 所以 我们只能选豆包对。

金木集团的 ai 问诊真的太香了，足不出户就能享受到专业的健康评估，到底牛在哪？ 今天一分钟给您讲透！首先，硬核技术背书，联合中科院等专业机构研发，把传统中医的望闻问切和现代 ai 科技结合，还有高精度的传感技术和智能算法加持， 健康评估专业度直接拉满，给的建议超靠谱。其次，操作超简单，结果超直观，只需对着镜头啊拍个面诊、舌诊，再简单填个表， 分钟级就能生成可视化、数据化的健康评估报告。不用懂专业知识，普通人也能轻松 看懂自己的身体状况。更牛的是，千人千方定制化 ai， 会结合你的身体数据，生成健专属的健康管理方案，从饮食调整到日常养护全覆盖，不是千篇一律的通用建议， 精准贴合个人健康需求。还有二十四小时在线，随时能测，不用到线下，也不用等专家号，在家就能完成健康评估，还能持续跟踪身体状况，做好日常健康监测，把健康 管理掌握在自己的手里。一托金木集团大健康全产业链的实力，这台 ai 问诊把专业的健康服务变得便捷又亲民，真正实现科技赋能日常健康。这样的智能健康黑科技，谁用谁说好！

主播也是打树模三四年了，最近美赛不是又结束了吗？我们就用 ai 做了一下得奖的预测，输入我们的 prom， 再上传你的作品， ai 就 会开始评测你的作品，并且还能输出最终可以获得的奖项。 我们用前几年公开的获奖作品测试过了，预测还是挺准的，点开主页看简介，可以拿到资料，最后再给主播一个免费的赞吧！

别再傻傻使用 ai 了，真正的高手都在用反向推问法榨干 ai。 今天给你分享一个超绝的 ai 反向推问工作法，把所有杂乱的会议资料全部归给 deepsea， 然后就和 ai 讲，你现在的身份是麦肯锡的首席咨询顾问。 注意，别急着让他帮你写方案，而是给他输入一下提示词。请先用 miss 原则审查我的这些资料，不要单方面输出结论，而是找出我缺失的数据，模糊的概念，逼着我把思路补全， 然后再给他下指令。现在把所有信息重组，把你当成只有一分钟阅读时间的 ceo， 输出一份极简的决策报告。这样生成的内容要打。那些只懂帮我总结下的流水账，你看懂了吗？快去试试吧！

给大家介绍一个方法，跨境电商卖家如何用 ai 把竞争对手的设备数据和内容分析直接转化为战略结论。先讲一下整个逻辑，之后详细介绍这个 sop。 第一，让 ai 自己做基础分析，第二，让 ai 分 析各个品牌的内容风格。第三， 用爬虫软件抓数据，让 ai 做数据分析。第四，输出方案，我用的是 google java， 但是其他的 ai 也尝试过，也 ok 的。 好，我们一步一步走。 这个案例里，我假设我们是一个户外产品的跨境品牌，我用这个 prompt 让 ai 把警钟布局画出来，快速理解每个品牌是谁。 从 ai 的 回答可以看得出来，不求细节，先拿到整体方向和一张地图，我们可以判断对每个品牌来说，哪些设美平台更重要。 第二，我们做的是定型分析，这里我会用这个 prompt 让 ai 分 析每个品牌设美内容风格。注意，每个品牌单独要做一次分析， 具体你需要先去竞争对手的社媒注页，比如 ins tk， 把它们的简洁和近期发的哪些内容截图下来，提供 ai pro prompt。 结果， ai 告诉我们不同品牌在社媒上分辨用的是什么风格，这样一来， 你就可以对比各个品牌的内容风格差异。第三，做数据分析，这一步我会用 appify 来抓取社媒数据。 appify 是 一个工具，你 可以用它抓取主流海外设媒的公开数据。举个例子，我在后台找到这个 ins scraper， 把竞争对手的 ins 链接丢进去，进去之后登几分钟，你就能拿到一份数据报表，包括内容文案、内容显示、播放量、点赞，还有其他的一些数据， 然后你看这个 prompt， 我 就把刚刚下载的那个数据和这个 prompt 丢给 ai， 每个这枚平台要单独跑一次。从 ai 的 分析结果里，我们可以很清楚看到竞争对手主要在发什么类型的内容，哪些 hook 懂的比较多。最后一步，第四，我会用这个 prompt 让 ai 输出一个完整管理层可用的战略报告。走到这一步其实很关键，因为在前面 给了 ai 很多数据，所以现在 ai 已经不是在菜结论，而是基于真实分析来给决策建议。最后讲个笑话，恐龙失明之后会变成什么龙虾？

百分之九十的人向 ai 提问的方式从第一句就错了。我测试对比了一千条 ai 提示词，总结出三种情况。今天这期视频，我手把手教会你。首先说结论， ai 提示词有这三种情况，一、寻求帮助或建议。第二，目标明确，但是不知道如何给 ai 输入指令。这种情况需要反向提问。第三，目标明确，指令明确，结果明确。 首先我们看第一类，寻求帮助或建议。这种提问是最普遍的，这里我用提高英语口语成绩举例子，我可以直接输入，我想要提高英语口语水平，你能给我什么帮助或建议，发送之后， ai 会给出详细的结果内容。 第二类，目标明确，但是不知道如何给 ai 输入指令。这怎么理解呢？很简单，就是我知道自己需要 ai 帮我做什么，但是我不知道如何提问才能让 ai 的 回答符合我的预期。 我举个例子，公司年会需要一份开场稿，我总不能直接问 ai 给我生成一份年会开场稿，这这范围也太大了， 公司行业、与会人员、演讲稿风格这些都没有要求，那怎么提问呢？反向提问，哎，我不知道。没关系，我让 ai 向我提问，就可以这样输入，公司举办年会需要一份开场演讲稿，我需要给你输入什么信息？点击发送，结果就出来了。 a i 会询问演讲者的身份、年会主题、公司行业基调等一些详细的信息，要求越详细，结果就越接近于我们的预期。第三类，目标明确，指令明确，结果明确。 这种适合各个方面全部都清晰明了的情况，自己想做什么，有什么要求让 ai 输出什么全部都清楚。举个例子，让 ai 给我推荐十部国外科幻电影，包括导演、主演、上映年份、评分从高到低排列，以表格的形式输出， 点击发送，我们能看到 ai 输出的内容就是我们想要的结果。这三种类型几乎覆盖了 ai 提问的所有情况，掌握之后你使用 ai 也能做到游刃有余。希望本期你们喜欢，我们下期再见！