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这是一篇关于生牛奶的文章，来自一个据称信誉良好的来源：https://www.nytimes.com/2025/09/26/well/eat/health-myths-dairy.html 问题在于，我们能否察觉到试图说服我们得出某个结论，而不是进行开放讨论的企图。 有几个迹象表明存在宣传，其中一个突出的是使用各种技巧来“引导”我们的思维，以控制叙事。关键事件是：“她说，这可能会破坏牛奶中少量特定营养物质，但这不足以对它的营养价值产生真正的影响。” 我们应该关注的地方是“营养物质”。嗯……这是关于牛奶的实质性问题吗？我们可以思考一下这个问题，为什么大多数建议都建议母亲母乳喂养孩子。如果巴氏杀菌牛奶与母乳的区别仅仅在于“少量营养物质”，为什么会这样呢？事实上，我们没有发现任何实质性的建议要求母亲在给孩子喂奶前对母乳进行巴氏杀菌。当然，还有其他原因不推荐这样做，但如果存在安全问题，在一个合理的讨论中，人们会期望这个问题得到解决。 也许我们可能看到的是某种努力，试图将讨论限制在“营养物质”上。生牛奶中是否可能存在其他成分，而这些成分实际上会受到巴氏杀菌的影响，从而影响讨论？ 我在这里并不是要支持或反对生牛奶。相反，我感兴趣的是如何识别宣传。我个人认为关于生牛奶的讨论已经变得耸人听闻。但这种“定向”讨论让我想知道，谁从中受益？为什么《纽约时报》会产生如此粗糙的推理？ 我越来越意识到有人试图用各种技巧来“引导”讨论，并且想知道是否其他人也看到了同样的事情。

Hi HN， 我这一生都在两种热情之间摇摆：医学和创造。在成为临床医生之前，我曾对编程着迷。我一直觉得编程就像同时扮演厨师、工程师和艺术家，用原始工具创造前所未有的东西。 当我进入临床实践后，我发现了故事的另一面：医生、护士和顾问们每天都在与医疗 IT 系统作斗争。二十多年来，我看到同事们花费无数时间与文档系统纠缠。电子病历的引入是出于好意，它们确实在安全性和合规性方面带来了好处。但现实是，它们最大的回报在于计费和成本控制。对于实际使用它们的临床医生来说，负担是巨大的。我们几十年来一直试图让 EHR 变得可以忍受，虽然已经得到采用，但满意度却不高。每个人都知道其中的痛苦。 我相信现在有所不同。人工智能提供了机会，最终可以扭转局面，创造出服务于临床医生的工具，而不是拖累他们。这种信念促使我创办了 EternaAI Health。 EternaAI 是一款环境 AI 助手，旨在减轻文档负担。它在临床工作流程中进行监听，创建实时转录，并将语音或文本转化为结构化输出，如笔记、摘要和表格。目前，早期版本包括： Scribe：生成、重新生成和编辑结构化临床笔记。 环境工作流程：实时监听并从转录中生成摘要。 表格填写：使用 AI 结合模板和偏好来完成表格。 快速笔记：即时捕捉简短的观察结果或提醒。 这只是早期体验。它仅用于测试和反馈；在此阶段不应输入任何真实的患者数据。但即使作为一种验证，它也展示了 AI 如何重塑工作流程。 如果您想试用，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月免费试用。 该应用程序内置了反馈功能（简单的点赞/点踩和评论捕捉）。我很想知道哪些功能有效，哪些功能会出错，哪些功能令人困惑，以及您对这类工具的期望。 这仅仅是第一步。从长远来看，我看到了文档之外的更多机会：加强医患联系，减少存在差距的风险，支持教育和就诊前准备，以及探索我们尚未想象的新用例。 我非常感谢您的想法、批评和建议。感谢您的阅读，并感谢您帮助我探索环境 AI 如何最终将医疗 IT 带入一个更好的境地。 EternaAI 团队

我经常希望拥有一个能分享我愿景的更强大的大脑——因为我知道自己不可能永远保持睿智和才华横溢。因此，我构建了一个工具来帮助我思考，就像我们用汽车来加速一样。 1. 目前这是一个公开演示版。任何人都可以像与 GPT 聊天一样轻松地使用它。当您将鼠标悬停在聊天结果上或选择文本时，会出现一个脑形的按钮。点击它来训练您自己的小型模型。然后，该模型将成为您可以在 LLM 的输入和输出中利用的概念。 2. 双击屏幕顶部的墨水字符，即可查看和管理您已训练的数据。为了反映其语义状态，系统会可视化一个图表风格的数据库。 欢迎随时提供反馈。