全球医疗系统在过去十年中一直在艰难前行。与其他行业相比，医疗保健行业存在严重的技能短缺问题。寻找和吸引具有特定临床、医疗和管理技能的人才变得越来越困难。而随着患者人口的增加，有限的医疗资源更加紧张。据美国劳工统计局（BLS）预测，到2031年，美国将面临195,400名护士的短缺。在同一时间段内，医师助理（PA）的需求将增加28%，而家庭健康助手的角色需求将在2028年前增长37%。
在这种背景下，生成式AI（GenAI）的出现成为了一股催化剂，为医疗保健提供者开辟了新的途径，帮助他们克服人力资源挑战并提高护理质量。
生成式AI在医疗保健交付中的作用
生成式AI在过去几年中取得了显著进展，彻底改变了诊断和治疗实践。曾经繁琐且需要大量投资和人力干预的任务现在可以高效迅速地完成。以下是一些具体的应用案例：
- 患者参与： 基于AI的聊天机器人和虚拟助手可以执行各种任务，从解答查询和提供关键信息到教育患者和促进健康行为。
- 诊断： 从医学图像增强到筛查遗传数据以获得关键见解，生成式AI可以帮助更快地检测症状，显著改善治疗和临床结果。
- 治疗规划： 生成式AI可以减轻护理人员的日常任务，如临床文档记录，并通过生成治疗建议来协助他们。
- 患者监测： 基于AI的工具可以有效地解读医疗报告，帮助护理人员做出关键决策。
- 研发： 生成式AI可以分析和总结大量数据，识别模式并生成进一步研究的假设。
但这还远不止这些！从开具处方到预测严重健康事件的风险，生成式AI的应用场景无穷无尽。它在药物发现和开发方面也显示出令人鼓舞的结果。生成式AI能够高效分析庞大的数据集，识别临床试验的患者，预测潜在的副作用等。
生成式AI在医疗保健领域的多样化潜力
利用生成式AI的机会
- XaaS - 实验即服务： 与诊所和医疗保健提供者/支付方共同研究和创建生成式AI模型和任务。
- 企业搜索/知识管理： 利用大型语言模型进行认知信息检索。
- 合成数据生成： 基于生成式AI的数据增强，用于机器学习模型和测试新应用。
- 自定义生成式AI工作室： 构建自己的生成式AI工作室，快速进行概念验证和试点项目。
- 类人对话机器人和语音机器人体验： 通过改进意图映射和对话，提升用户与机器人的互动体验。
- 遗留系统现代化： 基于生成式AI的代码转换加速遗留应用程序的现代化。
- 负责任的采用： 帮助构建透明、无偏见、公平且可解释的AI决策过程，适应医疗保健行业的特定法规。
- 自定义大型语言模型： 在基础模型上构建针对企业特定数据的大型语言模型，并与客户合作开发特定领域的大型语言模型。
生成式AI在医疗保健交付和药物开发方面的速度、效率和创新是颠覆性的。但专家们也有担忧！医疗保健从业者的一个主要关切是偏见。基于有偏见数据训练的AI模型可能会延续这些偏见，产生不良后果。在培训AI模型的程序或协议中出现错误也可能导致灾难性的结果。
数据隐私和安全是另一个紧迫的问题。AI应用使用大量的患者数据，缺乏安全性会危及患者隐私。网络攻击和非法入侵可能使医疗系统瘫痪，危及患者生命并威胁公共健康。
目前，还没有明确的法规来解决这些问题。应对这些挑战需要一个多方面的策略，涉及药品监管机构、护理人员、患者和政府等多个利益相关者。
在Tech Mahindra，我们正在采取一切措施，构建有效的、负责任的AI解决方案，以使医生、研究人员、制造商和医院工作人员能够提供更高品质的护理，同时节省数百万美元的成本。
Tech Mahindra如何助力医疗保健提供者实现生成式AI转型
Tech Mahindra在帮助医疗保健行业利用生成式AI的力量，以提高患者护理、改善运营效率和推动创新方面发挥着关键作用。通过将自动化无缝集成到托管服务的战略方法，我们的专业团队与医疗保健组织密切合作，识别和开发AI驱动的解决方案。这种由我们自动化卓越中心（CoE）推动的合作方法，确保自动化计划在复杂的医疗保健生态系统中持续创造价值。
我们对医疗保健和生命科学领域的深刻理解，加上我们在共享治理和风险管理方面的承诺，使我们能够提供量身定制的解决方案，以解决特定的挑战和优先事项。我们目前正在开展不同的概念验证和试点项目，包括：
- AI驱动的诊断平台： 使用先进算法分析医学图像并提供可操作的见解。
- 基于生成式AI的个性化治疗推荐引擎： 根据患者的个体特征创建个性化的治疗计划。
- 药物发现平台： 利用生成式AI为制药公司识别新的治疗剂。
Tech Mahindra能力的有力证明
Tech Mahindra的方法的变革潜力通过多个成功案例得到了展示。例如，Tech Mahindra为一家顶级医院开发了一个对话式AI平台，使临床医生能够快速搜索、协作并整合来自多个来源的信息。该平台由Google Cloud的生成式AI支持，简化了行政任务，为患者护理腾出了宝贵的时间。该解决方案还重视数据治理、隐私和伦理，确保完全符合HIPAA法规并保护患者信息。
另一个值得注意的项目是为心脏病科创建一个研究应用，能够从各种来源（包括可穿戴设备）收集和分析患者生物标志物。这一可扩展框架使研究人员能够更深入地了解疾病进展并改善患者预后。项目的成功在于明确定义技术要求、有效管理工作流程并在所有利益相关者之间建立强大的信任。
Tech Mahindra还为一家主要的美国医疗保健提供商构建了一个移动优先的虚拟助手（聊天机器人），为临床医生提供及时准确的数据，提高医生满意度和患者体验，同时加快决策过程。通过整合关键的临床数据并结合对话式AI，该解决方案改善了整个护理旅程，并通过数据可视化和分析提供洞见。
这些多样化的案例研究展示了Tech Mahindra致力于开发创新的AI驱动解决方案，以应对医疗保健行业的独特挑战和机遇，推动一个技术与人类专业知识相结合，以增强患者福祉并改善整体医疗保健结果的未来。
用AI塑造医疗保健的未来
无论是行政工作还是变革性的药物试验，生成式AI都将在多个方面彻底改变医疗保健。展望未来，我期待见证由AI驱动的新趋势和新兴技术，最终帮助我们建立一个个性化和有效的医疗保健交付不再是新奇事物，而是常态的世界。
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