生成式AI正逐渐成为医疗行业的创新灯塔，承诺提升患者护理质量、优化运营并提高效率。
作为AI的一个子集，生成式AI使用算法基于现有数据生成新的信息。在医疗领域，这项技术有潜力革新患者护理的各个方面，包括创建个性化的治疗计划。例如，生成式AI可以分析大量患者的资料，识别模式，并生成定制的治疗建议，从而改善患者的治疗结果。
生成式AI还可以在医学影像中发挥关键作用。通过基于现有数据生成合成信息，AI算法可以提高医学图像分析的准确性——“完善数字图像”以帮助疾病检测和诊断。同样，生成式AI可以通过建模潜在治疗方法的效果来加速新药开发。
转变关注点
医疗机构越来越多地投资于环境监听技术，该技术利用AI和语音识别来监听、分析和响应患者与医护人员之间的对话。在护理点利用AI能力可以实现实时收费捕获和临床文档记录，使医护人员能够专注于患者而非工作站。
作为医疗助手，环境监听工具具有改变护理体验并减轻医护人员行政负担的能力。AI驱动的工具可以提供相关信息，记录护理过程，并自动化部分临床工作流程，而不会干扰患者的护理。
92%的医疗领导者认为他们的IT基础设施是一流的，但只有36%的人认为它能够应对未来的风险。
来源：Kyndryl AI准备报告 | 行业焦点：医疗保健
优化运营和管理人力
除了临床应用外，生成式AI还有潜力简化行政任务，让医疗专业人员能够更好地专注于患者护理。随着AI驱动系统自动处理文书工作并减少病历中的错误，临床医生将能够更多地关注患者护理。
生成式AI可以通过分析实时数据来优化医疗机构内的资源分配。利用历史和环境数据（如过去流感季节的高峰护理需求），AI系统将能够预测患者激增情况，从而确保足够的人员配备。
保护隐私
在医疗保健中部署生成式AI时，数据安全和患者隐私是主要关切。由于患者数据高度敏感，因此必须采取强大的安全措施并严格遵守数据保护法规。
然而，也存在挑战。许多医疗系统面临技术债务问题，运行着拼凑而成的孤立IT系统。更新这些系统以支持AI和生成式AI工作负载需要大量的投资和培训。在任何现代化发生之前，行政和技术领导者必须建立互利的优先事项——包括在整个运营领域建立安全文化。
接下来，确保AI治理透明、道德且可解释至关重要。通过医疗提供者和技术开发者之间的合作建立信任，将有助于AI决策符合既定指南。
“生成式AI正在成为医疗行业的创新灯塔，承诺提升患者护理质量、优化运营并提高效率。”
Trent Sanders
美国医疗保健副总裁
展望未来
随着生成式AI的不断发展，其在医疗保健领域的潜力是无限的。AI技术的迅速发展将以深远的方式重塑这一行业。医疗机构需要拥抱这一变革，才能保持领先地位并充分利用AI在患者护理和运营效率方面的优势。
从预测分析和个性化医疗到增强患者-提供者互动和简化行政任务，生成式AI对于医疗提供者的重要性日益增加。医疗行业对生成式AI的采用充满了希望，这可能导致改进的流程、更好的客户互动和创新。
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