Hôm nay @NathanLabenz chia sẻ về việc sử dụng AI để điều hướng chẩn đoán ung thư đột ngột của con trai 6 tuổi của anh, Earnie. Đây là một nội dung thiết yếu cho bất kỳ ai đang đối mặt với khủng hoảng y tế, hoặc đang nghĩ đến việc sử dụng AI trong các quyết định chăm sóc sức khỏe. Tin tốt: Tiên lượng của Earnie rất khả quan - tủy xương và dịch não tủy rõ ràng sau đợt điều trị đầu tiên. Trong tập này, Nathan chia sẻ * Cách tăng trưởng theo cấp số nhân trong bệnh bạch cầu Burkitt (thời gian gấp đôi 24 giờ) phản ánh các mô hình tăng tốc của AI * Cách anh sử dụng Claude 3.5, Perplexity, GPT-4 & NotebookLM để phân tích kết quả xét nghiệm máu, nghiên cứu các giao thức và chuẩn bị cho các cuộc họp với bác sĩ * Tại sao việc vận động thông tin từ AI một cách quyết liệt dẫn đến hóa trị sớm - dẫn đến giảm 80% khối u * Khoảng cách giữa chăm sóc tiêu chuẩn và những gì y học cá nhân hóa được tăng cường bởi AI có thể mang lại * Hướng dẫn thực tiễn về cách thúc đẩy AI một cách hiệu quả với bối cảnh y tế đầy đủ THỜI GIAN: (00:00) Chẩn đoán của một người con (06:05) Tăng trưởng theo cấp số nhân & Triệu chứng sớm (13:30) Khủng hoảng trong kỳ nghỉ (Phần 1) (15:00) Nhà tài trợ: Framer | Tasklet (17:41) Khủng hoảng trong kỳ nghỉ (Phần 2) (24:26) Can thiệp đầu tiên của AI (Phần 1) (34:34) Nhà tài trợ: Shopify (36:31) Can thiệp đầu tiên của AI (Phần 2) (36:41) Vận động để có câu trả lời (47:56) Những ngày đáng sợ nhất (59:06) AI như một người đồng hành bên giường bệnh (1:11:42) Quản lý rủi ro thứ cấp (1:18:28) Lập kế hoạch cho sự tái phát (1:31:54) Giá trị không thể phủ nhận của AI (1:43:02) Cơn giận vì quyền được thử nghiệm (2:02:55) Kết thúc