生成式AI的发展为众多领域和行业带来了新的机遇。与采用技术创新的许多其他行业一样，医疗保健行业也因生成式人工智能（Generative AI，简称GenAI）的兴起而经历了革命性的变化。生成式AI有可能彻底改变医务人员处理复杂医疗问题的方式，从诊断和治疗到药物开发和个人化医疗。
生成式AI可以基于患者数据开发预测模型来确定诊断和疗法。这使它与其他在医疗保健行业中使用的AI类型区分开来。生成式AI创建新内容（如聊天回复、设计等）和合成数据，而传统AI则侧重于模式识别、决策制定、数据分析收集和数据分类。
生成式AI的应用范围广泛，从回答患者通信到加快诸如开具处方等医疗程序。尽管如此，专家们仍在研究生成式AI的缺陷如何可能导致行业失败。
随着生成式AI的发展，这种形式的AI可以产生原创材料，在医疗用例中使用AI系统的益处变得更加显著。本文将定义生成式AI在医疗软件开发中的好处和用例。
生成式AI在医疗保健中的优势
生成式AI在医疗保健中的发展有许多优势，这些优势有可能彻底改变该行业。其中最值得注意的优势包括：
#1 提高患者结果
医疗保健提供者可以使用生成式AI更准确地诊断患者，并创建满足每位患者需求的个性化治疗方案。
#2 提高生产力
生成式AI使医疗工作者能够专注于高价值工作。例如，通过自动化行政任务，使他们能够提供直接的患者护理。
#3 改善患者参与度
生成式AI可以使患者更加积极地参与其医疗护理，提供定制化的见解和建议。
#4 降低医疗费用
生成式AI可以通过简化临床工作流程减少不必要的测试和程序，最终降低医疗保健成本。
生成式AI在医疗保健中的力量
随着生成式人工智能的发展，医疗系统和专业人士处理患者护理、诊断和治疗的方式正在发生变革。以下是七个引人注目的用例，展示了生成式AI如何影响医疗领域。
#1 AI辅助临床决策
生成式AI系统可以为放射科医生和医生等医疗人员提供决策支持。通过训练健康人体组织图像，生成式AI模型可以识别即使是经验丰富的临床医生也可能忽略的微小异常。生成式AI可以帮助医生主动检测恶性肿瘤和其他异常情况，通过突出潜在异常来提高诊断准确性。
#2 医学影像和诊断
生成式AI算法可以识别纵向医学影像（如MRI、CT扫描和X光片）中的细微变化。通过预测患者病情可能的发展，这些细微变化可以被分析，从而帮助医生更好地了解预期病程，并为其开具更合适的治疗方案。
#3 增强个性化治疗
由于生成式AI的应用，个性化医疗发展速度更快。它可以分析大量患者数据，包括基因信息、病史和特定癌症类型的DNA。生成式AI算法可以根据这些个性化数据创建患者特异性治疗方案，例如针对特定基因变异导致的癌症药物。
#4 药物发现和开发
生成式AI可以通过生成极其逼真的实际过程模拟来加速药物开发。分子模拟是一个繁琐的过程，涉及物理评估潜在药物分子。医生可以使用生成式AI算法在虚拟环境中执行高保真分子模拟，而不是使用资源密集型的经典化学方法。
#5 虚拟助手和聊天机器人
AI驱动的聊天机器人和虚拟助手可以与患者进行对话，帮助他们在方便的时间访问服务。它们可以帮助患者预约、重新安排、加入候补名单和取消预约，无需人工调度员。当与主要电子健康记录（EHR）系统集成时，这些技术还可以帮助医生执行常规任务，如订购测试或查看患者的病史。
#6 高级模拟培训
研究人员和医疗专业人员可以通过模拟在安全环境中磨练技能。生成式AI为教学和医疗模拟生成逼真的模型。医疗工作者可以在高度逼真的培训环境中练习复杂的医疗操作，磨练技能和决策能力，而不必担心现实世界的影响。
#7 临床试验匹配
自然语言处理算法可以筛选大量非结构化的患者和临床数据。医疗研究人员可以使用自然语言处理（NLP）精确识别有资格参加临床试验的人群。除了加速医学研究外，及时将符合条件的患者与临床试验相匹配还可以让患者获得潜在有益的实验性治疗。
如何在医疗保健企业中实施生成式AI？
为了确保生成式AI在医疗保健行业的成功采用和使用，需要系统的方法。以下是详细的指南：
#1 确定用例
明确生成式AI在医疗保健中的具体应用，如药物开发、医学影像分析、使用自然语言处理的临床文档、预测分析或个性化医疗。
#2 数据收集和准备
收集相关和高质量的数据集以训练生成式AI模型。确保信息具有代表性、多样性和合规性。清理和预处理数据以提高模型训练的准确性。
#3 选择适当的生成模型
根据发现的用例选择合适的模型。常见的设计包括生成对抗网络（GANs）、变分自编码器（VAEs）和语言模型如生成预训练变换器（GPT）。
#4 训练模型
使用准备好的数据集训练选定的生成式模型。任务的复杂程度将决定所需的计算能力。调整模型以最佳方式应用于特定的医疗用例。
#5 测试和验证
使用未用于训练的不同数据集验证生成式模型。测试其功能、准确性和可靠性，以确保其符合医疗环境中的实施要求。
#6 与医疗系统集成
将生成式AI模型连接到当前使用的医疗工作流程和系统。验证其与电子健康记录（EHR）和其他相关医疗工具的互操作性。
#7 应对法规合规性
遵守医疗法规，如美国的《健康保险可携性和责任法案》（HIPAA Compliant）或其他司法管辖区的数据保护法规。实施强有力的安全措施以保护患者信息。
#8 持续监控和改进
建立定期评估生成式AI系统性能的机制。频繁更新模型以提高准确性和适应不断变化的医疗环境。
#9 伦理考虑和透明度
解决AI算法中的偏见等伦理问题，确保生成式AI在医疗保健中的应用是透明的。与患者和利益相关者保持沟通，解释AI如何影响医疗程序。
结论
随着生成式AI解决方案的发展，我们可以期待更多的AI技术融入全球医疗系统。这包括但不限于虚拟助手、个性化医疗和医学影像分析的进步。
在将生成式AI成功整合到医疗保健行业时，仔细权衡潜在优势和固有风险至关重要。领导者必须仔细评估每个潜在用途，权衡其益处与任何潜在风险。
82%的医疗保健提供商已经实施或将要实施针对生成式人工智能的治理和监督框架。利用生成式AI改善患者护理并优化运营。
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