在应对2026年经济格局的复杂性时，医疗保健生态系统正处于十字路口，面临着从劳动力短缺到盈利能力下降等一系列危机。行业已经尝试逐步解决这些问题，但我们朝着公平、高质量医疗保健服务的进展仍然难以实现。
生成式人工智能是我们需要的希望灯塔吗？数据表明，大规模变革已经开始。消费者正积极将这项技术用于医疗保健需求，领导者们也正采取果断行动。
- 75%的领先医疗保健公司已经在试验或扩展生成式人工智能。
- 82%已经或计划为其实施治理结构。
- 92%看到了它提高效率的潜力。
- 65%认为它将实现更快、数据驱动的决策。
本文探讨了生成式人工智能如何准备转变当今分散的护理模式，并建立创新、有效的医疗提供途径。
生成式人工智能在医疗保健领域的介绍
生成式人工智能已经在各个行业掀起波澜，但它在革新医疗保健方面的潜力才刚刚开始显现。
生成式人工智能的基础
从根本上讲，生成式人工智能依赖于在精心策划的数据集上训练复杂算法，以生成全新的、原创的数据。
这一过程通常涉及设计用于处理和分析海量数据集的复杂神经网络。
生成式人工智能的基本工作流程有三个主要步骤：
- 训练：模型通过给定数据集进行强化训练，不断微调其参数，以最小化生成数据与源材料之间的差距。
- 生成：训练完成后，模型成为一个创意引擎，通过提取它所学习的模式来产生新的数据点。
- 评估：然后对生成的数据进行评估，通过测量或人工评估来确认其与训练数据的一致性。
生成式人工智能与传统人工智能的关键区别
主要区别在于它们的核心功能。
- 传统人工智能（通常称为窄人工智能或弱人工智能）旨在基于预定义逻辑执行特定任务。它对一组输入做出反应，从数据中获取洞察，并相应地做出预测。它主要用于分析和预测。
- 生成式人工智能，由大型语言模型（LLMs）驱动，更进一步。它通过掌握人类语言、代码或视觉的基础模式和结构，自主创建全新的数据。这使其能够生成与人类生成内容无法区分的新颖输出。
生成式人工智能在医疗保健领域的应用
1. 促进医学影像
生成式人工智能模型可以生成与真实图像非常相似的人工图像。它们使用包含各种疾病类别的大量数据集进行训练，使其能够为任何这些条件生成模型。DALL-E 2、GLIDE和ChatGPT是用于影像目的的著名生成式人工智能模型。
2. 减少行政工作倦怠
生成式人工智能正在医疗保健领域带来重大变革，通过应对常常使医生和护士疲惫不堪的大量文书工作和数据录入任务。通过自动填写表格和管理患者记录，这项技术帮助医疗保健工作者减少行政事务上花费的时间，更多地专注于患者护理。这一更顺畅的流程不仅减轻了医务人员的压力，还使患者护理更加高效和专注。
3. 解释非结构化数据
药物记录、电子健康记录（EHRs）或像MRI、X光和PET扫描这样的医学影像是一些常见的非组织化数据类型。这些非结构化数据类型可能导致分析中的差异。因此，需要将它们转换为更结构化的格式，以便医疗保健信息系统能够处理它们。生成式人工智能（AI）可以检测非结构化数据并根据其算法相应地转换它，以评估各种信息源。
4. 促进医学诊断
人工智能驱动的医疗保健解决方案可以分析患者信息，包括他们的健康历史、基因和生活方式，为他们创建专门的治疗计划。这有助于使治疗更加准确和有效。
人工智能还可能改善X光、MRI和CT扫描等医学影像技术的工作效果。通过分析更大的数据集，帮助医生更清晰地发现健康问题。
5. 创建个性化治疗计划
生成式人工智能模型可以分析患者基因、病史和当前用药等信息，创建量身定制的治疗计划。它们还可以基于患者特定的健康需求，为医疗保健专业人员提供最新的、数据支持的关于不同治疗选择的建议，帮助他们为每种情况选择合适的治疗方法。
6. 支持临床决策
生成式人工智能结合预测分析，有潜力访问大量数据集，并通过提取该信息来响应输入数据——指导医生做出重要的临床决策。由于人工智能幻觉可能对患者结果产生极端影响，在我们期望在临床环境中广泛使用之前，需要进一步研究以充分探索医疗保健行业中这一生成式人工智能应用。
开发高性能生成式人工智能解决方案的分步指南
现在让我们探索生成式人工智能的实际要素。使用这些步骤来启动您在医疗保健领域开发创新且自给自足的生成式人工智能解决方案的项目。
- 评估环境并设定目标
- 收集数据
- 选择正确的平台和专家
- 识别并解决偏见挑战
- 进行定期改进检查
1. 评估环境并设定目标
要有效部署生成式人工智能解决方案，您必须首先定义它将解决的具体高价值问题。
- 优先考虑高度复杂或资源密集型的功能。
- 分析生成式人工智能对您的运营的影响，确定障碍和机会。
- 评估您现有的数据基础设施支持人工智能的能力，包括数据工程、治理和可扩展性。
2. 收集数据
任何人工智能模型的有效性完全取决于其训练数据的质量。高质量、无错误的数据对于准确可靠的AI驱动决策是不可或缺的。在医疗保健中，有偏见或有缺陷的数据可能导致灾难性的治疗错误。
为了遵守HIPAA和GDPR等隐私法律，许多机构现在使用合成数据来训练AI模型，而不损害患者保密性。
3. 选择正确的平台和专家
并非所有生成式人工智能平台都是平等的。一些在聊天机器人的自然语言处理方面表现出色，而其他则在临床决策的数据分析方面表现出色。因此，仔细选择AI工具对组织目标至关重要。
此外，成功的生成式人工智能医疗保健项目需要正确的团队。考虑与系统集成商和技术合作伙伴合作，他们可以提供额外的专业知识、资源和见解。
4. 识别并解决偏见挑战
人工智能模型偏见是一个重大风险，可能导致不准确和不公平的结果。例如，主要在男性患者数据上训练的AI系统可能无法准确诊断女性患者的疾病。解决这种偏见需要：
解决AI模型偏见涉及几个关键步骤：
- 确保训练数据具有包容性和代表性。
- 将公平性指标纳入开发过程。
- 定期对AI模型进行跨人口统计学领域的偏见审计。
5. 进行定期改进检查
偏见校正是一个持续的过程，而不是一次性的工作。您必须持续监控和更新您的AI模型，以保持其准确性和相关性。
- 定期监督您的AI系统性能。
- 使用更新的数据定期重新训练模型。
- 收集并评估来自用户（如医疗保健专业人员和患者）的反馈，以推动改进。
专家提示： 组织有各种切入点来启动生成式人工智能激活策略。关键是重新思考如何构建业务问题和期望结果，采取问题优先、技术第二的方法。
生成式人工智能在医疗保健领域的光明未来
尽管生成式人工智能刚刚进入市场，但许多初创公司和成熟企业正在竞争成为生成式人工智能医疗技术的领跑者。
- 微软（Microsoft）正在将生成式人工智能整合到Epic的临床软件中，以自动化患者消息响应并使非专家能够查询医院数据库。
- 谷歌（Google）正在以其新的大型语言模型Med-PaLM 2参与竞争，该模型专门针对医疗数据进行训练，以高效分析医疗保健信息。
- 微软旗下的Nuance公司推出了DAX Express，这是一款临床笔记软件，结合环境人工智能与GPT-4，完全自动化临床文档。
关于生成式人工智能未来应用的潜力，人们充满期待。虽然这项技术在医疗保健及其他领域提供了巨大的可能性，但它也带来了伦理和监管方面的考虑，如保护患者隐私和安全、建立标准以及确保无偏见的AI生成结果。解决这些问题将开启使用生成式人工智能革命化医疗保健行业的新篇章，使其更加以患者为中心、精简和数据驱动。
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