کتاب LLMs and Generative AI for Healthcare: The Next Frontier (LLM و هوش مصنوعی مولد برای مراقبت های بهداشتی: مرز بعدی) به رهبران مراقبت‌های بهداشتی، محققان، دانشمندان داده‌ها و مهندسان هوش مصنوعی پتانسیل LLM و هوش مصنوعی مولد امروز و آینده را با استفاده از داستان‌گویی و موارد استفاده مصور در مراقبت‌های بهداشتی نشان می‌دهد.
در ادامه مقدمه‌ای از کتاب LLMs and Generative AI for Healthcare را از زبان نویسنده شرح خواهیم داد.
مقدمه‌ای بر کتاب LLMs and Generative AI for Healthcare:
چرا کتاب LLMs and Generative AI for Healthcare را نوشتیم؟
در عصر جدیدی از فناوری‌هایی که جامعه و زندگی بشری را تغییر خواهند داد، هم‌افزایی جدید بین هوش مصنوعی و مراقبت‌های بهداشتی به تدریج با امکانات جدید ظهور می‌کند. LLMs and Generative AI for Healthcare: The Next Frontier آنچه را که آینده‌ی مراقبت‌های بهداشتی ممکن است با آگاهی عمومی و قابلیت‌های پیشرفته‌ی مدل‌های زبان بزرگ هوش مصنوعی (LLMs) و هوش مصنوعی مولد به نظر برسد، بررسی می‌کند.
ما درک می‌کنیم که وعده‌های زیادی در مورد آینده‌ی هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی داده شده است که محقق نشده است. چالش‌هایی برای تبدیل شدن واقعی هوش مصنوعی به یک عامل تحول‌آفرین در مراقبت‌های بهداشتی باقی است، اما نمی‌توان تأثیرات مثبت هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی را انکار کرد.
ما به عنوان نویسندگان و مهندسان نرم‌افزار، انواع مختلف کاربردهای هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی، از جمله یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، بینایی رایانه‌ای و پردازش زبان طبیعی را ساخته و مشاهده کرده‌ایم.
کتاب LLMs and Generative AI for Healthcare در مورد آینده‌ای است که ما معتقدیم در مدت پنج تا هفت سال به طور کامل محقق خواهد شد و تأثیرات تحول‌آفرینی بر مراقبت‌های بهداشتی خواهد داشت.
کتاب LLMs and Generative AI for Healthcare، یک مقاله سفید فنی نیست، بلکه یک مقدمه یا راهنمای دید غیر فنی در مورد آنچه با استفاده از قابلیت‌های LLMs امکان‌پذیر است، می‌باشد. کتاب LLMs and Generative AI for Healthcare، چندین مورد استفاده‌ی مراقبت‌های بهداشتی را توصیف می‌کند که ممکن است اما هنوز توسعه نیافته‌اند. LLMs بسیاری از کارهای چالش‌برانگیز و زمان‌بر مراقبت‌های بهداشتی را آسان‌تر، سریع‌تر و حتی خودکار می‌کنند.
جذابیت آینده برای LLMs نه این است که بیشتر کارهای پیش پا افتاده را خودکار کنند، بلکه در نهایت چالش‌های بزرگی را برای کارآمدتر، شخصی‌تر و به سادگی بهتر کردن مراقبت‌های بهداشتی برای همه، برطرف کنند. این یک چشم‌انداز از آنچه با استفاده از هوش مصنوعی و LLMs در مراقبت‌های بهداشتی امکان‌پذیر است، می‌باشد، اما یک راهنما برای ساخت این راه‌حل‌های آینده‌ی LLM نیست.
هیچ دستور پختی برای توسعه‌ی LLM در اینجا وجود ندارد. این یک راهنمای برای شرکت‌های مراقبت‌های بهداشتی، سازمان‌ها، کارآفرینان و متخصصان بهداشت در مورد درک و استفاده از LLMs از طریق نمایش چندین مورد استفاده است.
دنیای داده‌های پزشکی پیچیده‌ترین نوع مسئله برای علم داده است. پرسش‌ها بسیار سخت هستند، تخصص برای بسیاری از موارد استفاده‌ی منحصر به فرد مورد نیاز است، اطلاعات حیاتی می‌توانند به راحتی از دست بروند، یا جستجوی داده‌های پزشکی بیمار می‌تواند مانند پیدا کردن سوزن در انبار کاه باشد.
مدل‌های زبان مخصوص پزشکی مانند Med-PaLM و مدل‌های زبان عمومی در دو سال آینده احتمالاً به طور قابل توجهی تکامل خواهند یافت و به طور بالقوه قابلیت‌ها و کاربردهای آن‌ها در محیط‌های بالینی را متحول خواهند کرد.
اکنون زمان آن است که این فناوری را درک کنید و شروع به ساخت برنامه‌ها و اپلیکیشن‌های مبتنی بر LLM برای بیماران، مصرف‌کنندگان و پزشکان کنید. این سفر آسان نیست! چالش‌های متعددی و همچنین مسائل اخلاقی قابل توجهی وجود دارد. آیا LLMs باید در رابطه مقدس بیمار-پزشک دخالت کنند یا باید ارتباط و نتایج را بهبود بخشند؟
اگر این چالش‌ها را حل کنیم، میلیون‌ها نفر با استفاده از برنامه‌های پزشکی LLM می‌توانند نجات پیدا کنند و مراقبت‌های بهداشتی را در سطح جهانی متحول کنند. ما به برنامه‌های LLM بهتر و دقیق‌تر برای مراقبت‌های بهداشتی نیاز داریم، با روش‌های جستجو و گفتگو که در دنیای واقعی با استفاده‌ی بالینی واقعی به طور گسترده کنترل کیفیت می‌شوند. پتانسیل LLMs در مراقبت‌های بهداشتی نامحدود است.
آن‌ها یک فرصت یک‌بار در قرن را برای بهبود نهایی سلامت انسان و آغاز عصر جدیدی از ارائه مراقبت‌های بهداشتی فراهم می‌کنند. ما شما را دعوت می‌کنیم تا در تصور اینکه محصولات و راه‌حل‌های واقعی هوش مصنوعی در آینده‌ی نزدیک چگونه خواهند بود، به ما بپیوندید.
داستان‌های زیادی وجود دارند که کتاب LLMs and Generative AI for Healthcare را الهام بخشیده‌اند. یکی از این داستان‌ها در مورد یک خانواده‌ی جوان است که اولین فرزند خود را به دنیا می‌آورند و مانند همه‌ی چنین خانواده‌هایی، هیجان‌زده بودند. متخصص زنان و زایمان آن‌ها بسیار باتجربه بود اما برای زوج جوان ناشناخته بود.
شکم نوزاد به دلیل یک بیماری مادرزادی به نام هیدروپس متورم شده بود. این یک فاجعه‌ی بالقوه‌ی زایمان بود. نوزاد به طور قابل پیش‌بینی در کانال زایمان گیر کرده بود. این داستان از وکیلی که خانواده را نمایندگی می‌کرد و پرونده‌ای علیه متخصص زنان و زایمان و کارفرمای او، یک ارائه دهنده‌ی بزرگ مراقبت‌های بهداشتی، پیگیری می‌کرد، به ما گفته شد.
متخصص زنان و زایمان ارائه دهنده می‌دانست یا باید می‌دانست که سزارین یک گزینه بسیار ایمن‌تر خواهد بود، اما زایمان واژینال را ادامه داد. متخصص زنان و زایمان نتوانست به والدین گزینه‌ها را ارائه دهد یا آن‌ها را از خطرات مطلع کند. در زمان زایمان، متخصص زنان و زایمان یک وضعیت زندگی و مرگ را برای مادر و نوزاد ارائه کرد. ثانیه‌ها مهم بودند.
متخصص زنان و زایمان نوزاد را با استفاده از فورسپس از سر کانال زایمان خارج کرد و در نتیجه گردن، شانه و بازوهای نوزاد را شکست. نوزاد به عنوان یک چهارگانه‌ی جزئی با آسیب مغزی رها شد. یک دادخواست برای توصیف یک سری خطاهای پزشکی و رفتار نادرست توسط ارائه دهنده و متخصص زنان و زایمان او ارائه شد.
ارائه دهنده‌ای که متخصص زنان و زایمان را استخدام کرده بود، متهم شد که فرهنگ مراقبت محور بیمار را تقویت نمی‌کند، فرهنگی که ارتباط را ترویج می‌دهد و ایده‌های بیماران را در مورد گزینه‌های درمانی آن‌ها احترام می‌گذارد. این یک داستان جداگانه در مراقبت‌های بهداشتی نیست و ما می‌توانیم بهتر عمل کنیم.
راه‌های زیادی وجود دارد که یک چت‌بات مجهز به LLM می‌توانست به والدین کمک کند. چت‌بات پزشکی سوئیسی ارتش که در فصل 1 کتاب LLMs and Generative AI for Healthcare، پیش‌نمایش شده است، می‌تواند آموزش داده شود تا سایت‌های بررسی پزشک مانند Healthgrades، Vitals و RateMDs و همچنین سایت‌های رسانه‌های اجتماعی مانند Yelp را بررسی کند و سپس نظرات حاوی نام متخصص زنان و زایمان هدف را بازیابی و پردازش کند. خراشیدن و پارافراز کردن پست‌های بد موجود که توسط بیماران ناراحت سابق نوشته شده است، سریع و آسان خواهد بود.
LLM می‌تواند از یک روش تحلیل احساسات برای انتساب خودکار موارد بررسی شده به مثبت، منفی یا خنثی استفاده کند. ارائه به والدین معیاری از رضایت والدین از متخصص زنان و زایمان، به آن‌ها امکان می‌دهد تا هنگام انتخاب یک ارائه دهنده‌ی مراقبت تخصصی از قضاوت خود استفاده کنند.
LLM می‌تواند به مکالمات بین والدین و متخصص زنان و زایمان گوش دهد و می‌تواند والدین را زمانی که دستورالعمل‌های بالینی رعایت نمی‌شوند، مطلع کند. برنامه‌ی Medical Sherpa، یک چت‌بات، به عنوان یک همراه برای والدین عمل می‌کند تا هم به نگرانی‌های آن‌ها گوش دهد و هم توصیه‌هایی انجام دهد. این توصیه‌ها بالینی نخواهند بود، بلکه اطمینان حاصل می‌کنند که والدین سوالات درست را می‌پرسند و توسط متخصص زنان و زایمان شنیده می‌شوند.
یک داستان دیگر. جری، کوتاه‌شده‌ی جراردین، یک زن آمریکایی آفریقایی است که در سال 2024 نود و سومین سالگرد تولد خود را جشن گرفت. او فشار خون بالا و دیابت نوع 2 دارد. جری هر صبح دو قرص مصرف می‌کند: یکی یک فرمول آزادشده‌ی متفورمین (MXR) است که برای مبتلایان به دیابت تجویز می‌شود و دیگری برای فشار خون بالای مزمن او است. جری به پزشک مراقبت‌های اولیه‌ی خود اعتماد دارد اما احساس می‌کند که پزشک او واقعاً او را نمی‌شناسد. او باور ندارد که برنامه‌ی درمانی او برای او حساب می‌کند که چگونه پاسخ می‌دهد.
یک آخر هفته، او با پسر عمویش که یک فرد فناوری است (نه MD، بلکه تجربه با هوش مصنوعی دارد) صحبت می‌کند. جری توضیح می‌دهد که چگونه مصرف یک دوز از یکی از داروها را از دست داده است و متوجه شده است که تورم تجربه شده‌ی او فروکش کرده است. او تعجب می‌کند که آیا یکی از داروها باعث تورم می‌شود و آیا باید مصرف آن را متوقف کند یا دوز آن را تغییر دهد.
پسر عمویش با ملایمت به او پاسخ می‌دهد: «اکنون، جری، همانطور که می‌دانی، من پزشک هیچ نوعی نیستم و بنابراین توصیه‌ی من به شما در این زمان این است که قبل از هرگونه تغییری در برنامه‌ی درمانی خود، با پزشک مراقبت‌های اولیه‌ی خود مشورت کنید.»
با این حال، پسر عموی جری متوجه می‌شود که سوال او برای یک پرسش معمولی موتور جستجو که جری ممکن است از آن استفاده کند، مناسب نیست و تعجب می‌کند که آیا یک چت‌بات LLM می‌توانست در این سناریو مفید باشد.
استفاده از این چت‌بات گفتگویی محور پزشکی ممکن بود بتواند به جری پاسخ شخصی‌تر و مناسب‌تر برای سوالات او در مورد پایبندی به دارو ارائه کند. به عنوان مثال، یک LLM می‌تواند اطلاعات عمومی در مورد اهمیت پایبندی به رژیم‌های تجویز شده و خطرات بالقوه‌ی قطع دارو بدون نظارت پزشکی ارائه دهد.
چنین چت‌باتی همچنین می‌تواند به جری کمک کند تا سوالاتی را برای پرسیدن از پزشک خود در قرار ملاقات بعدی آماده کند و به جری کمک کند تا برای نیازهای بهداشتی خود حمایت کند. البته، یک چت‌بات LLM هرگز نباید جایگزین مراقبت و تخصص پزشک برای جری شود، اما می‌تواند به عنوان مکمل آن مراقبت تخصصی عمل کند و به او یک ابزار حمایتی برای کمک به تعامل با سوالات بهداشتی ارائه دهد.
بیماران و مصرف‌کنندگان به دلایل متعددی نیاز به کمک در جهت‌یابی مراقبت‌های بهداشتی دارند. ما چندین مورد استفاده از LLMs را در فصل‌های 3، 4 و 5 کتاب LLMs and Generative AI for Healthcare، پیش‌نمایش می‌کنیم که مراقبت‌های بهداشتی را شخصی‌تر کرده و به پزشکان، بیماران و مصرف‌کنندگان کمک خواهد کرد. این کتاب امیدوار است که متخصصان در کسب‌وکار مراقبت‌های بهداشتی را وادار کند تا در مورد هنر آنچه با استفاده از هوش مصنوعی و LLMs امکان‌پذیر است، فکر کنند.
کتاب LLMs and Generative AI for Healthcare برای چه کسانی است؟
کتاب LLMs and Generative AI for Healthcare مخاطبان متنوعی را هدف قرار می‌دهد که مشتاق آزادسازی پتانسیل هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی هستند. صفحات آن بینش‌هایی را برای موارد زیر ارائه می‌دهد:
- پزشکان و بالین‌ها: یاد بگیرید که چگونه تشخیص‌های مبتنی بر هوش مصنوعی الگوهای پنهان را روشن می‌کنند و امکان مداخلات زودهنگام و برنامه‌های درمانی شخصی را فراهم می‌کنند. کشف کنید که چگونه هوش مصنوعی مولد به شما کمک می‌کند تا درمان‌های خاص بیمار را طراحی کنید و همکاری عمیق‌تر با همکاران هوش مصنوعی را تقویت کنید.
- مدیران ارشد پزشکی: قابلیت‌های منحصر به فرد LLMs و هوش مصنوعی مولد برای مراقبت‌های بهداشتی را درک کنید. به موارد استفاده‌ی مختلف برای مراقبت از بیمار و تصمیم‌گیری بالینی و خودکارسازی فرایندهای تجاری بپردازید.
- مدیران ارشد فناوری: چالش‌های متعدد ترکیبی در پیش روی شرکت‌های مراقبت‌های بهداشتی و علوم زیستی وجود دارد که باعث می‌شود برای CTO ضروری باشد که فناوری را برای پاسخگویی به نیازهای بیمار و در نهایت تحول ارائه مراقبت اتخاذ کند.
- رهبران بالینی: قابلیت‌های فعلی و آینده‌ی LLMs را بیاموزید و در مورد هوش مصنوعی مولد اطلاعات کسب کنید. درک کنید که چگونه LLMs مراقبت‌های بهداشتی را برای بالین‌ها، بیماران و سازمان‌های مراقبت‌های بهداشتی متحول خواهد کرد.
- محققان پزشکی: به دنیای LLMs و هوش مصنوعی مولد شیرجه بزنید تا تحقیقات خود را با درک موارد استفاده‌ی نوظهور تقویت کنید. مسائل اخلاقی استقرار هوش مصنوعی در کارآزمایی‌های بالینی را بررسی کنید.
- اخلاق‌گرایان: چشم‌انداز اخلاقی پیچیده‌ی هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی را هدایت کنید و با مسائل مربوط به حریم خصوصی داده‌ها، انصاف الگوریتمی و تعصبات بالقوه دست و پنجه نرم کنید. به چارچوب‌ها و دستورالعمل‌هایی برای توسعه و استقرار مسئولانه‌ی ابزارهای هوش مصنوعی کمک کنید.
- دانشجویان: کتاب LLMs and Generative AI for Healthcare دروازه‌ی شما به آینده‌ی مراقبت‌های بهداشتی است. یک پایه محکم در اصول LLM و هوش مصنوعی مولد کسب کنید و پتانسیل آن‌ها برای متحول کردن تشخیص، درمان و تحقیق را بررسی کنید. از مسیرهای شغلی متنوع در تقاطع پزشکی و فناوری الهام بگیرید.
چه یک متخصص باتجربه باشید یا یک دانشجوی کنجکاو، این کتاب یک سفر جذاب به آینده‌ی مراقبت‌های بهداشتی ارائه می‌دهد، جایی که تخصص انسانی و هوش مصنوعی برای بهبود، توانمندسازی و تحول گرد هم می‌آیند.
نحوه‌ی سازماندهی کتاب LLMs and Generative AI for Healthcare
محتوای کتاب LLMs and Generative AI for Healthcare در هفت فصل ساختار یافته است و به شرح زیر سازماندهی شده است – که ویژگی‌های متمایز LLMs و سایر مدل‌های هوش مصنوعی مولد در مراقبت‌های بهداشتی و پتانسیل آن‌ها و همچنین چالش‌ها و کاربردهای آن‌ها را منعکس می‌کند.
فصل 1: کیف سیاه پزشک این فصل از کتاب LLMs and Generative AI for Healthcare، پتانسیل LLMs و هوش مصنوعی مولد در مراقبت‌های بهداشتی را بررسی می‌کند و مروری بر وعده‌ی LLMs و استفاده‌ی آن‌ها در مراقبت‌های بهداشتی ارائه می‌دهد. علاوه بر توصیف امکانات آینده‌ی LLMs، این فصل از کتاب LLMs and Generative AI for Healthcare، چالش‌های استفاده از LLMs در مراقبت‌های بهداشتی را معرفی می‌کند.
فصل 2: نگاهی به داخل جعبه سیاه هوش مصنوعی در اینجا، خوانندگان در مورد آناتومی یک LLM و نحوه‌ی عملکرد LLMs یاد خواهند گرفت. این فصل از کتاب LLMs and Generative AI for Healthcare، به جای بی‌شکلی LLMs، به خواننده کمک می‌کند تا معماری و عملکردهای اساسی نحوه‌ی کار و تولید محتوای LLMs را درک کند.
فصل 3: فراتر از کت‌های سفید این فصل از کتاب LLMs and Generative AI for Healthcare، بررسی می‌کند که چگونه LLMs و هوش مصنوعی مولد می‌توانند برای خودکارسازی وظایف بیشتر در مراقبت‌های بهداشتی استفاده شوند.
این فصل از کتاب LLMs and Generative AI for Healthcare، حوزه‌هایی را بررسی می‌کند که در آن می‌توان این فناوری را برای بهبود عملیات و مراقبت از بیمار به کار برد.
فصل 4: پتانسیل بیمار و بالینی LLM و هوش مصنوعی مولد در این فصل از کتاب LLMs and Generative AI for Healthcare، ما بررسی می‌کنیم که چگونه هوش مصنوعی مولد می‌تواند تجربه‌ی بیمار را ارتقا بخشد و بر تصمیم‌گیری بالینی تأثیر بگذارد: کنسیرژهای ربات بهداشتی؛ یادداشت‌های پزشکان و ویزیت‌های پزشک؛ جادوگران برنامه‌ی بهداشتی؛ اپلیکیشن برای نگرانی‌های رایج بهداشتی مانند سلامت مادران سیاه‌پوست؛ یادآوری داروها؛ و حتی سلامت دهان و دندان.
فراتر از نگرانی‌های رایج بهداشتی، ما ابزارهای پشتیبانی تصمیم‌گیری بالینی، ربات‌های بینش بالینی و پزشکان کنار خیابان هوش مصنوعی را بررسی خواهیم کرد. همچنین نمی‌توانیم نظارت از راه دور بیمار، دوقلوهای دیجیتال، نامه‌های کاملاً خودکار پزشک و نقش هوش مصنوعی مولد در عدالت بهداشتی را فراموش کنیم.
فصل 5: LLMs در تحقیق و توسعه‌ی دارویی، بهداشت عمومی و فراتر این فصل از کتاب LLMs and Generative AI for Healthcare، استفاده از LLMs در کشف دارو، طراحی و تحلیل کارآزمایی‌های بالینی و تحقیقات ژنومی را ارائه می‌دهد. به طور خاص، ما کاربردهای متنوع LLMs در تحقیق و توسعه‌ی دارویی و همچنین بهداشت عمومی و ژنوم را مورد بحث قرار می‌دهیم و مزایا و پتانسیل‌های آن‌ها را بیشتر بررسی می‌کنیم.
فصل 6: هدایت سکان برای استفاده‌ی اخلاقی از LLMs این فصل از کتاب LLMs and Generative AI for Healthcare، بر این سوال تمرکز دارد که چگونه LLMs مورد استفاده در مراقبت‌های بهداشتی می‌توانند به گونه‌ای مسئولانه توسعه یافته و برای حداکثر تأثیر مثبت طراحی شوند.
این فصل از کتاب LLMs and Generative AI for Healthcare، با بحث در مورد آنچه ما با یک “تخیل مثبت هوش مصنوعی” می‌فهمیم شروع می‌شود و سپس مسائل اخلاقی پیرامون LLMs، از جمله تعصب، حریم خصوصی و خطر استفاده‌های غیرقانونی را توصیف می‌کند.
همچنین برخی استراتژی‌ها برای مقابله با این مسائل (مانند نظارت بر رفتار LLM، ایمن‌سازی و محافظت از حریم خصوصی، سیاست‌هایی برای امکان استفاده‌ی اخلاقی از LLMs و غیره) را مورد بحث قرار می‌دهد.
این فصل از کتاب LLMs and Generative AI for Healthcare، “هوش مصنوعی و مشکل گیره کاغذ” (یعنی ترازبندی) را مورد بحث قرار می‌دهد، که بیان می‌کند باید اطمینان حاصل کنیم که اهداف هوش مصنوعی با اهداف انسانی همسو است.
فصل 7: اشیاء نزدیک‌تر از آنچه به نظر می‌رسند فصل پایانی کتاب LLMs and Generative AI for Healthcare، نگاهی به آینده‌ی LLMs می‌اندازد، از جمله بحثی در مورد تکینگی و پتانسیل تکامل AGI. بخش نهایی با عنوان “زمزمه‌های فردا” پنج پیش‌بینی از LLMs آینده و نحوه‌ی تأثیرگذاری آن‌ها بر مراقبت‌های بهداشتی و جامعه ما را ارائه می‌دهد.
از طریق این مجموعه متنوع از موارد، این کتاب دیدگاه جامعی از واقعیت فعلی و فرصت‌های آینده‌ی LLMs و هوش مصنوعی مولد در مراقبت‌های بهداشتی ارائه می‌دهد و خواننده را با دانش و بینش‌های مورد نیاز برای پیمایش پیامدهای اخلاقی، فنی و اجتماعی این فناوری‌های در حال ظهور سریع مجهز می‌کند.
پس از خواندن این هفت فصل کتاب LLMs and Generative AI for Healthcare، خوانندگان امکان، مشکلات و اخلاق استفاده از LLMs و هوش مصنوعی مولد در مراقبت‌های بهداشتی را درک خواهند کرد. امید است که توالی بین فصل‌ها خواننده را راهنمایی کند تا درک دقیقی از نحوه‌ی استفاده‌ی هوشمندانه از این ابزارها برای تحول ارائه مراقبت‌های بهداشتی و بهبود نتایج بیمار به دست آورد.
سرفصل‌های کتاب LLMs and Generative AI for Healthcare:
- Introduction
- 1. Doctor’s Black Bag
- 2. Peeking Inside the AI Black Box
- 3. Beyond White Coats
- 4. LLM and Generative AI’s Patient and Clinical Potential
- 5. LLMs in Pharmaceutical R&D, Public Health, and Beyond
- 6. Steering the Helm for Ethical Use of LLMs
- 7. Objects Are Closer Than They Appear
- Index
- About the Authors
جهت دانلود کتاب LLMs and Generative AI for Healthcare می‌توانید پس از پرداخت، دریافت کنید.
دیدگاهها
هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.