防爆四足机器人的推出，是七腾机器人里程碑式的突破，该产品在防爆、电静液关节等多项技术上的创新突破也是防爆巡检机器人行业的里程碑事件。

量子计算机制造商Quantinuum的工程师团队与微软公司的计算机科学家合作，找到了一种在量子计算机上运行实验时大大减少错误的方法。他们共同使用30个物理量子比特创建了4个逻辑量子比特。

微软一直在研究主动伴随式提取技术来设计和使用逻辑量子比特，即使用多个物理量子比特来创建逻辑量子比特。该团队将整个系统描述为量子比特虚拟化系统。微软团队目前已创建了一台二级量子计算机，这是一种错误率相当低且可扩展的计算机结果发现，该方法完成了所有这些测试，没有产生任何可检测到的错误。研究团队在H2上进行了14000次实验，共同测试了新方法。

量子计算机制造商Quantinuum的工程师团队与微软公司的计算机科学家合作，找到了一种在量子计算机上运行实验时大大减少错误的方法。进一步测试表明，该系统的错误率为十万分之一，为没有逻辑量子比特的量子计算机差错率的1/800。总体而言，无论有或没有AI，基线表现较低的放射科医生的表现还是较低。

结果显示，AI辅助的效果在放射科医生之间不一致且各不相同，一些放射科医生的表现因AI而提高，而另一些医生的表现则恶化。对于基线表现较好的放射科医生来说也是如此无论有没有AI，他们的总体表现始终良好。因为研究结果表明，个体临床医生的差异，会以AI专家们尚未完全理解的关键方式影响着人与机器之间的互动。这一发现的重要意义也在于：在临床部署之前，必须测试和验证AI工具的性能，以确保劣质AI不会干扰人类临床医生的判断，从而延误患者病情。

不过，这一发现并不意味着应该阻止医生和诊所采用AI。个体因素及变化，应成为确保AI进步的关键，而不是干扰并最终影响诊断的因素。

研究人员分析了AI如何影响140名放射科医生在15项X射线诊断任务中的表现，即医生需要可靠地发现图像上的明显特征并作出准确诊断。另一项挑战普遍观点的发现是：基线表现不佳的临床医生，并不能持续稳定地从AI中得到帮助。此次发现中值得注意的是，在放射科，AI以令人惊讶的方式产生着影响人类医生的表现。相比之下，这项新研究着眼于临床医生的个人因素专业领域、实践年限、之前使用AI工具的经验，并分析这些因素如何在人机协作中发挥作用。

英国皇家医学院布拉瓦尼克研究所生物医学信息学助理教授帕兰纳福拉普科尔确认了研究团队这一发现，并表示我们不应该将医生视为一个统一的群体，只考虑AI对其表现的平均影响。AI助手尚难预测鉴于影像科被认为是能得到AI最大助力的临床医学领域，本次研究结果颇具代表意义。但实际情况确实如此吗？美国哈佛大学医学院、麻省理工学院和斯坦福大学的合作研究表明，使用AI工具进行图像解读的效果，似乎因临床医生而异。研究团队补充说，下一步，放射科医生与AI的交互，应该在模拟现实场景的实验环境中展开测试，测试结果需要反映实际患者群体的情况。

而除了提高AI工具的准确性之外，培训放射科医生去及时检测不准确的AI、审查并质疑AI工具的诊断，也很重要。影响临床医学未来临床医生拥有不同水平的专业知识、经验和决策风格，因此确保AI能反映这种多样性，对于有针对性地实施治疗至关重要。

为了确定AI如何影响医生发现和正确识别问题的能力，研究人员使用先进的计算方法来获取使用AI和不使用AI时的表现变化。关于这一点，AI专家依然在努力

对于基线表现较好的放射科医生来说也是如此无论有没有AI，他们的总体表现始终良好。关于这一点，AI专家依然在努力。换句话说，有益还是无用，现阶段还是人类说了算。另一项挑战普遍观点的发现是：基线表现不佳的临床医生，并不能持续稳定地从AI中得到帮助。此次发现中值得注意的是，在放射科，AI以令人惊讶的方式产生着影响人类医生的表现。该分析涉及324名罹患15种病症的患者病例。

总体而言，无论有或没有AI，基线表现较低的放射科医生的表现还是较低。虽然之前的研究表明，AI助手确实可以提高医生的诊断表现，但这些研究将医生视为一个整体，而没有考虑不同医生之间的差异。

有意思的是，这一发现并没有解释AI为何会对人类临床医生的表现产生不同的影响，但随着AI对临床医学的影响越来越深远，理解其中原因就显得至关重要。该分析近日发表在《自然医学》杂志上。

在临床上，每一位医生的判断，对患者来说都是100%的。AI助手尚难预测鉴于影像科被认为是能得到AI最大助力的临床医学领域，本次研究结果颇具代表意义。

相反，结果表明需要更好地了解人类和AI如何互动，并设计精心校准的方法来提高而不是损害人类的表现。为了确定AI如何影响医生发现和正确识别问题的能力，研究人员使用先进的计算方法来获取使用AI和不使用AI时的表现变化。但实际情况确实如此吗？美国哈佛大学医学院、麻省理工学院和斯坦福大学的合作研究表明，使用AI工具进行图像解读的效果，似乎因临床医生而异。这一发现的重要意义也在于：在临床部署之前，必须测试和验证AI工具的性能，以确保劣质AI不会干扰人类临床医生的判断，从而延误患者病情。

因为研究结果表明，个体临床医生的差异，会以AI专家们尚未完全理解的关键方式影响着人与机器之间的互动。研究团队补充说，下一步，放射科医生与AI的交互，应该在模拟现实场景的实验环境中展开测试，测试结果需要反映实际患者群体的情况。

不过，这一发现并不意味着应该阻止医生和诊所采用AI。医疗人工智能（AI）最受吹捧的承诺之一，就是它们能够帮助人类临床医生更精确地解读X光和CT扫描等图像，从而作出更准确的诊断报告，增强影像科医生的表现。

结果显示，AI辅助的效果在放射科医生之间不一致且各不相同，一些放射科医生的表现因AI而提高，而另一些医生的表现则恶化。个体因素及变化，应成为确保AI进步的关键，而不是干扰并最终影响诊断的因素。

而除了提高AI工具的准确性之外，培训放射科医生去及时检测不准确的AI、审查并质疑AI工具的诊断，也很重要。例如，与研究人员预期相反，放射科医生有多少年的经验、他们是否专门从事胸部放射科，以及他们之前是否使用过AI设备等因素，并不能可靠地预测AI工具对他们工作表现的影响。考虑医生个人因素研究表明，在某些情况下，AI的使用可能会干扰放射科医生的表现，并影响他们解释的准确性。相比之下，这项新研究着眼于临床医生的个人因素专业领域、实践年限、之前使用AI工具的经验，并分析这些因素如何在人机协作中发挥作用。

但可以肯定的是，更准确的AI提高了放射科医生的表现，而水平一般的AI则会降低人类临床医生的诊断准确性。影响临床医学未来临床医生拥有不同水平的专业知识、经验和决策风格，因此确保AI能反映这种多样性，对于有针对性地实施治疗至关重要。

英国皇家医学院布拉瓦尼克研究所生物医学信息学助理教授帕兰纳福拉普科尔确认了研究团队这一发现，并表示我们不应该将医生视为一个统一的群体，只考虑AI对其表现的平均影响。研究人员分析了AI如何影响140名放射科医生在15项X射线诊断任务中的表现，即医生需要可靠地发现图像上的明显特征并作出准确诊断。

换言之，在AI帮你之前，你需要先提高自身通过《青创有你》回顾了第43届北京青少年科技创新大赛的精彩时刻与难忘瞬间。