人工智能在医疗保健领域的应用日益广泛，到2025年，它将成为推动更智能、更灵活和更个性化的医疗服务的关键力量。从研究实验室到患者护理，人工智能驱动的解决方案将为管理者、专业人员、研究人员和患者带来更好的医疗体验。
随着充满希望、创新和激动人心的一年即将到来，有三个领域将受到人工智能的深刻影响。这些领域包括改善患者医疗旅程的数字健康代理、能够执行复杂外科任务的机器人以及加速药物发现的生成式AI工具。
代理型人工智能的到来
在医疗环境中，代理型人工智能和多代理系统将帮助解决劳动力短缺和护理成本上升等根本性挑战。
代理型人工智能是一种新型的生成式人工智能，它可以近乎自主地运行。它可以通过持续学习和分析大量数据集来做出复杂的决策并采取行动。代理型人工智能具有适应性，有明确的目标，并且可以自我纠正，还可以与其他AI代理聊天或向人类求助。
这个“数字人类”的新时代可以记录临床笔记并安排患者预约。这引入了一个由软件提供的服务时代，导致服务即软件行业的兴起。新的常态将是始终在线、个性化的护理服务。医护人员将与代理合作，减少他们的行政工作量。AI代理将检索和总结患者记录，并推荐临床试验和最先进的治疗方法给患者。
机器人的作用
机器人将以多种方式支持和协助人类临床医生。一方面，它们将更好地响应和执行人类命令。另一方面，它们将在辅助和执行复杂手术中发挥越来越核心的作用。
虽然机器人并不新鲜，但我们还没有看到它们像其他技术创新一样融入社会并支持我们的日常生活。但这种情况即将改变。这一转变是通过数字孪生、模拟和人工智能实现的，这些技术在虚拟环境中训练和测试机器人系统，以减少现实世界中的风险。这些工具还训练机器人应对几乎任何情况，大大提高了它们在各种临床情况下的适应性和性能。
这些用于训练机器人的新虚拟世界是实现自主手术机器人的关键。手术机器人将精确执行复杂的手术任务，减轻外科医生的认知负担，并缩短患者的恢复时间。这里有一个巨大的潜力，特别是在发展中国家，可以增加获得高质量护理的机会。
用于药物发现和设计的AI工厂
生成式AI模型在药物发现中的应用将解放科学思维和探索。以ChatGPT这样的生成式AI工具为例，当你提示它生成一封电子邮件时，它不需要反复试错。现在想象一下这对药物发现的影响。
我们已经看到技术生物公司和生物制药公司结合生成、预测和优化分子的模型，探索近乎无限的可能药物组合——所有这些都在耗时且昂贵的湿实验室实验之前进行。
AI工厂，一种增强AI能力的新数据中心，将彻底改变药物发现过程。这些AI工厂将利用所有可用的湿实验室数据来改进AI模型，然后更新和重新部署这些模型用于未来的实验。每次实验都将受益于上一次实验，并将新信息输入下一次实验。这将使药物发现的重点从仅仅发现新药转向积极设计和工程化新药。
展望2025年，我们将发现新的AI应用和互动方式。在未来一年里，医疗保健行业将能够使用AI模型，结合其专有数据开发出能够推理的系统。这将赋能下一代数字健康代理，开启一个全新的机器人时代，并在药物发现和设计方面实现新的突破和发展。
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