凭借直观的交互界面、处理海量复杂非结构化数据的能力和出色的通用性，生成式AI正在医疗领域快速普及
医疗行业在采用尖端技术方面历来落后于其他行业，但生成式AI（GenAI）和大型语言模型（LLMs）的兴起正在引发临床医生和医疗保健提供者（HCP）的强烈关注。
虽然自然语言处理（NLP）等"传统"机器学习工具已在医疗听写和放射学领域展现出价值，但大型语言模型——尤其是多模态模型——正掀起新一轮热潮。这些模型通过直观的交互界面、处理大规模复杂非结构化数据的能力以及出色的通用性，展现出超越现有技术的潜力，尽管准确性问题和"幻觉"现象（生成虚假信息）仍存隐忧。临床医生的兴趣正在增长：近期调查显示，英美约有20-30%的医生已开始每周至少使用一次生成式AI。本文重点分析了从线下诊疗到数字患者交互等生成式AI最具应用前景的临床场景。
医疗保健领域生成式AI的兴起
在ChatGPT等基于LLM的AI解决方案出现之前，医疗从业者主要使用自然语言处理和传统的机器/深度学习工具。例如Nuance Dragon语音识别系统支持医疗听写、病历摘要和结构化数据采集。
其他成熟的机器/深度学习工具则聚焦特定临床决策领域（如RapidAI用于中风护理，Blackford用于放射诊断，Ada用于初级诊疗和罕见病）以及人群健康管理（如识别适合预防干预/临床试验/特定治疗的患者）。
OpenAI等机构开发的大型语言模型理论上提供了更广泛的应用潜力，这得益于其改进的用户界面、基于文本的语境理解能力以及处理大规模非结构化数据集的能力。尽管通过检索增强生成（RAG）等技术向AI模型添加专业知识，或通过架构优化提升模型质量取得进展，但准确性问题和"幻觉"现象仍是主要挑战。
生成式AI与传统机器学习的区别
这些AI技术路径有哪些具体差异？这些差异又意味着什么？
生成式AI利用LLM和transformer模型生成类人文本和响应，在语言理解和内容生成任务上表现优异，适用于对话代理和内容创作。在医疗领域，语言能力尤为重要，患者与医生的对话记录、电子病历中的非结构化病历资料等信息往往以文本形式存储。最具代表性的案例就是OpenAI的ChatGPT，正如我们前述，该工具已广泛应用于医疗场景。
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