糖尿病视网膜病变是导致成年人失明的主要原因，但如果早期诊断并正确治疗，失明是可以预防的。然而，诊断过程非常繁琐，治疗需要专门的医疗专业人士。这正是医疗保健行业转向生成式AI（GenAI）的原因之一。最近的一项研究表明，深度学习模型可以准确地从静态视网膜图像中识别糖尿病视网膜病变。在试验中，该AI模型的诊断准确性相当于专业眼科医生的水平。
上述只是AI推动医疗保健创新的众多例子之一。例如，AI还被用于改进个性化医疗、药物发现、医学影像和管理效率。事实上，麦肯锡公司发现，生成式AI在医疗保健行业有1万亿美元的未实现改进潜力。
近年来，由于计算能力、数据可访问性和算法设计的进步，生成式AI已经显著发展。这些模型在分析大量数据集以识别模式、从中学习并生成新的、逼真的输出方面表现出色。生成式AI的核心能力之一是理解和生成自然语言，使其能够改善诸如翻译、摘要和创意写作等任务。在医疗保健中，这使得生成式AI可以总结每次医生就诊的情况，从而节省医生手动填写文书的时间。生成式AI的创造性方面还可以为临终患者生成定制的日常例行事务和日程安排。
生成式AI还能够创建逼真且高质量的图像、音频和视频，因此也可以用于医学影像和癌症诊断。
老龄化人口、成本上升和复杂性增加等挑战使医疗保健行业亟需变革。生成式AI提供了一条解决这些挑战的途径，具体表现在以下几个方面：
- 管理效率：通过生成式AI，患者在医院注册的任务可以自动化。此外，诸如理赔处理、预约安排和患者资格验证等任务也可以自动化。
- 医学影像：生成式AI可以通过创建合成图像来增强医学影像分析，从而提高诊断工具的准确性。此外，这些工具还可以检测癌细胞。
- 诊断和个性化医疗：通过分析患者数据报告，生成式AI可以协助制定个性化的治疗计划，优化药物方案并预测疾病进展。
- 药物发现和开发：发现新药通常耗时且昂贵。生成式AI可以通过生成新的分子结构、预测药物效果和优化药物输送系统来加速这一过程，同时考虑存储库中的先前患者数据以识别模式。
尽管潜力巨大，但生成式AI也面临诸多挑战。特别是对于医疗保健行业，建立对AI系统的信任需要在创新和伦理考虑之间取得微妙的平衡，包括：
- 数据隐私、偏见和安全：保护敏感的患者信息至关重要，尤其是医院服务全球客户。医院可以通过采用强大的数据匿名化和加密技术来遵守全球和国际标准。
- 模型偏见：确保生成式AI模型无偏见对于避免在医疗保健中延续现有的不平等现象至关重要。公平表示和偏见检测等技术可以帮助缓解这一问题。
- 解释性：了解生成式AI模型如何得出其决策对于建立信任和确保监管合规至关重要。这种理解可以通过使用模型解释性技术（如LIME或SHAP）高效地训练AI模型。
- 人才获取：找到并保留具有医疗保健领域专业知识的AI专业人才是一个重大挑战。与学术机构和在线培训平台合作可以帮助填补这一空白。
尽管AI研究深入，但黑、白和灰色区域之间的界限非常模糊，几乎没有空间进行猜测。因此，在这一未知领域工作的人员必须保持警惕。以下是一些关键的最佳实践：
- 迭代开发：这一迭代过程允许逐步改进，确保模型满足特定要求和目标。例如，在临床试验中进行A/B测试可以帮助识别医疗研究和开发中的改进领域。基于收集的数据，生成式AI可以更进一步，生成具有相似模式的数据以获得更好的结果。
- 人在回路：这指的是在生成式AI过程中涉及人类专家。人类可以提供反馈、指导和纠正，从而改进模型的输出并防止偏见。公司应始终纳入人类反馈机制以优化AI生成的内容。
- 伦理考虑：随着生成式AI变得越来越强大，考虑其使用的伦理影响至关重要。建立明确的伦理指南并定期进行偏见审计是必要的。公司应与伦理学家和法律专家合作，确保公司遵守区域监管机构的规定。
- 严格的测试：严格的测试对于确保生成式AI模型的可靠性和质量至关重要。在各种场景中彻底测试模型以识别和解决潜在问题。实施一个包括单元测试、集成测试和用户验收测试在内的严格测试框架。
建立一支能够开发和部署这些技术的熟练劳动力至关重要。此外，建立明确的监管框架和伦理指南对于负责任地采用AI至关重要。
通过应对挑战并抓住机遇，医疗保健行业有机会利用生成式AI的力量，为所有人创造一个更健康的未来。
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