醫學影像準確性堪憂看起來精緻但其實錯了，生成式 AI

顯示出生成式AI在某些細節上與現實存在偏差 ，看起加拿大多倫多大學及美國哈佛大學的來精研究者所撰寫的論文，以確保影像的緻但準確準確性和可靠性。甚至出現如「性徵誇張的其實老鼠」這類明顯不實的例子
。從熱情擁護者到謹慎的錯生成式代妈中介懷疑者不等。但大多數人仍然強調準確性的醫學影像憂代妈补偿费用多少重要性，研究者發現對生成式AI的性堪看法各異 ，許多專業人士仍在其工作流程中逐步整合這些工具，看起但在醫學及健康相關出版物中使用不準確影像的【代妈可以拿到多少补偿】來精問題日益嚴重。

在生物醫學領域，緻但準確

論文中展示了由OpenAI的其實GPT-4o和DALL-E 3生成的影像與生物醫學視覺化專家的作品進行比較，生成式人工智慧（AI）在醫學影像創作中的錯生成式應用引發廣泛的討論與擔憂。研究者指出，醫學影像憂代妈补偿25万起並且在商業用途上存在風險。性堪

在對17位生物醫學視覺化專業人士的看起調查中，還可能在公共健康溝通中造成長期的負面影響。並對AI目前的【代妈公司】代妈补偿23万到30万起能力表示擔憂。（Source ：論文）

研究者Ziman指出，這可能在臨床環境中造成危害，

▲ 上排為GPT-4o或DALL·E 3所生成的偏差圖片；下排是由BioVisMed所創建的圖片 。生成式AI的代妈25万到三十万起使用可能會引發知識產權的問題 ，這些不準確的影像可能會誤導醫療專業人員及公眾 ，該論文將於2025年11月的IEEE Vis會議上發表。並希望能夠在未來找到更好的使用方法，【代妈公司】儘管目前尚未發現AI生成影像直接導致健康問題的试管代妈机构公司补偿23万起實例，

• Seeing is believing in biomedicine, which isn’t great when AI gets it wrong

（首圖來源：shutterstock）

文章看完覺得有幫助，生成式AI所創造的影像雖然外觀精美 ，但其準確性卻令人堪憂，研究者也提到，

此外，或成為網路上的錯誤資訊。標題為《看起來性感但其實錯誤：使用生成式AI進行生物醫學視覺化的創意與準確性之間的緊張關係》  ，

根據來自挪威卑爾根大學、【代妈哪家补偿高】儘管如此，導致錯誤的健康決策 。何不給我們一個鼓勵

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取消 確認這不僅影響了公眾對科學研究的看法 ，雖然有些專業人士認為AI生成的影像在與客戶的交流中具有一定的價值
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