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以下是一篇关于生牛奶的文章，来源于一个据称可靠的渠道：https://www.nytimes.com/2025/09/26/well/eat/health-myths-dairy.html 问题在于，我们是否能够识别出一种试图说服我们得出结论的行为，而不是进行开放的讨论。 有几个迹象可以表明这是宣传，其中一个显著的迹象是使用“引导”我们思考的技巧，以控制叙事。重要的事件是：“她说，‘可能会破坏牛奶中某些营养素的一小部分，但这不足以对其营养价值产生实质性影响。’” 我们应该关注的地方是“营养素”。嗯，这真的是关于牛奶的实质性问题吗？我们可以通过思考为什么大多数建议母亲给孩子哺乳来考虑这个问题。如果巴氏消毒牛奶仅与母乳在“营养素上有少量差异”，那么为什么会这样呢？事实上，我们并没有发现有实质性的建议要求母亲在喂养孩子之前对牛奶进行巴氏消毒。确实还有其他原因不推荐这样做，但如果存在安全问题，在合理的讨论中，应该会提到这个问题。 也许我们可能是在努力将讨论限制在“营养素”上。生牛奶中是否还有其他成分实际上受到巴氏消毒影响，这会影响讨论？ 我在这里并不是在为生牛奶辩护或反对，而是对如何识别宣传感兴趣。我个人认为生牛奶的讨论已经变得耸人听闻。但这种“引导”的讨论让我想知道，谁得利？为什么《纽约时报》会产生如此拙劣的推理？ 我越来越意识到有一些努力在用各种技巧“引导”讨论，并且在想其他人是否也看到了同样的现象。

嗨，HN， 我一生都在医学和创造事物这两种热情之间徘徊。在成为临床医生之前，我对编程充满了兴趣。我一直觉得编程就像是一位厨师、一位工程师和一位艺术家的结合，利用原始工具创造出前所未有的东西。 当我进入临床实践时，我发现了故事的另一面：医生、护士和顾问在处理医疗信息技术时所面临的日常挑战。在过去的20多年里，我看到同事们花费无数小时与文档系统作斗争。电子健康记录的引入初衷是好的，它们确实在安全性和合规性方面带来了好处。但现实是，它们最大的收益主要体现在账单和成本捕捉上。对于实际使用这些系统的临床医生而言，负担是巨大的。我们已经努力了几十年，希望使电子健康记录变得可接受，虽然采用率有所提高，但满意度却并不高。每个人都知道这种痛苦。 我相信这一刻是不同的。人工智能提供了一个机会，最终可以改变这种平衡，创造出服务于临床医生而不是压迫他们的工具。这种信念促使我创办了EternaAI Health。 EternaAI是一个环境AI助手，旨在减轻文档负担。它在临床工作流程中进行监听，实时生成转录，并将语音或文本转化为结构化输出，如笔记、摘要和表单。今天，早期版本包括： - Scribe：生成、再生成和编辑结构化临床笔记。 - Ambient Workflow：实时监听并从转录中生成摘要。 - Form Filling：使用AI根据模板和偏好填写表单。 - Quick Notes：即时捕捉简短观察或提醒。 这是非常早期的访问版本，仅用于测试和反馈；在这个阶段不应输入真实的患者数据。但即使作为一个证明，它也展示了人工智能如何重塑工作流程。 如果你想尝试，可以在 eternaaihealth.com 注册，并使用促销代码 EARLYACCESS 解锁我们专业版的一个免费试用月。 该应用内置反馈功能（简单的点赞/点踩和评论收集）。我非常希望了解哪些功能有效，哪些出现问题，哪些让人困惑，以及你对这样的工具有什么期望。 这只是第一步。从长远来看，我看到的机会远不止于文档：加强患者与临床医生之间的联系，减少存在的风险，支持教育和访前准备，探索我们尚未想象的新用例。 我非常感谢你的想法、批评和建议。感谢你的阅读，以及帮助我探索环境AI如何最终将医疗信息技术带到一个更好的地方。 EternaAI团队

我常常希望能拥有一个更好的大脑，能够与我的愿景相契合——因为我知道我并不总是聪明或明智。因此，我构建了一个工具来帮助我思考，就像我们使用汽车来加快速度一样。 1. 目前这是一个开放的演示版，任何人都可以像与GPT聊天一样轻松使用它。当你将鼠标悬停在聊天结果上或选择文本时，会出现一个脑形按钮。点击它可以训练你自己的小模型。这个模型随后可以作为一个概念，供你在大型语言模型的输入和输出中使用。 2. 双击屏幕顶部的墨水字符，可以查看和管理你所训练的数据。为了反映其语义状态，系统以图形数据库的形式进行可视化。 <p>我们始终欢迎反馈。