Info-Tech研究集团的新蓝图概述了战略方法，帮助医疗保健IT领导者有效应对AI供应商市场，从而采用能够提升患者护理、优化运营并推动更好医疗保健结果的大规模语言模型（LLM）。通过提供关键的供应商选择和全面评估标准的见解，该资源使组织能够有效应对主要挑战，并最小化采用生成式AI解决方案的风险。
Info-Tech研究集团的“探索医疗保健企业大规模语言模型解决方案”蓝图概述了三个步骤，帮助IT领导者应对医疗保健行业的供应商选择挑战。
多伦多，2024年10月9日 /PRNewswire/ - 医疗保健领导者面临着越来越大的压力，要求他们采用能够提升患者护理、简化运营并推动更好结果的AI技术。他们还面临有效应对复杂且拥挤的AI供应商市场的挑战，同时评估各种功能并减轻风险。为了帮助医疗保健领导者满足行业的需求和期望，Info-Tech研究集团发布了其最新蓝图，《探索医疗保健企业大规模语言模型解决方案》。这一新资源为医疗保健行业的IT领导者提供了评估AI能力、确保战略采用并最终通过有效的LLM解决方案改善医疗保健结果所需的工具和见解。
“生成式AI（Gen AI）解决方案的出现，得益于近期AI能力的激增，在医疗保健组织和供应商中引起了相当大的兴趣，”Info-Tech研究集团的研究总监Sharon Auma-Ebanyat说。“医疗保健生成式AI领域正在迅速发展，许多供应商声称他们的AI功能可以解决医疗保健挑战。然而，这个市场的饱和使得导航潜在供应商和确定所需功能的过程变得复杂。”
Info-Tech的最新医疗保健行业资源强调，医疗保健IT领导者必须深入了解能够提供真实价值的LLM功能，同时解决关键痛点。然而，他们必须应对组织在导航日益饱和的AI供应商市场中面临的挑战，每个供应商都承诺解决医疗保健最紧迫的问题。这些障碍因预算限制和行业缺乏明确的战略框架而进一步加剧。该资源指出，许多供应商未能将其AI工具与医疗保健机构的具体运营需求对齐，使得实施、配置和支持更加困难。
在蓝图中，该公司还解决了用于训练LLM的数据带来的隐私风险，这些数据通常包括敏感的个人患者信息。当用于生物医学应用时，LLM可能会进一步引发隐私问题，因为它们可能访问详细的患者特征。
为了指导医疗保健IT领导者应对供应商选择的挑战，Info-Tech的《探索医疗保健企业大规模语言模型解决方案》概述了三个关键步骤：
- 第一步： 理解与组织目标、患者需求和LLM独特挑战相一致的关键用例。
- 第二步： 开发加权评估标准，以评估供应商，确保它们与组织需求和负责任的AI实践相符。
- 第三步： 评估和审查AI功能和关键供应商产品。
Info-Tech的全面资源为医疗保健IT领导者提供了必要的见解，以导航复杂的AI供应商市场。通过有效利用LLM，医疗保健专业人士可以做出更明智的决策，改进诊断和治疗计划，并通过成本节约、收入优化和运营效率创造价值。设计用于支持AI解决方案的采用，Info-Tech的蓝图帮助IT领导者提升患者和临床医生的体验，加速数字化转型并推动更好的医疗保健结果。
有关Sharon Auma-Ebanyat（医疗保健行业的专家）的独家和及时评论，以及访问完整的《探索医疗保健企业大规模语言模型解决方案》蓝图，请联系pr@infotech.com。
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