生成式人工智能（GenAI）正在蓬勃发展，改变着各行各业的工作方式。为了跟上这些进步并促进一个未来适应力强的国家，新加坡已经制定了多项框架，如生成式人工智能模型治理框架、国家人工智能战略2.0和“登月计划”，帮助公司在运营中采用GenAI。医疗保健行业从GenAI的能力中受益匪浅，这些能力可以捕获大量数据，从临床笔记和诊断图像到医疗图表，并将其转换为结构化数据集，从而实现更快、更高效的分析。例如，SingHealth最近采用了基于GenAI的文档工具，该工具在患者咨询期间实时协助医疗保健专业人员进行记录。
尽管有这些好处，医疗保健行业内部仍然存在对全面采用GenAI的抵触情绪，这主要是由于监管障碍和互操作性问题。SoftServe正在赋能医疗保健行业采用GenAI技术，提高其运营效率，从打破进入壁垒到跨部门合作激励GenAI部署。
通过集成GenAI解决方案提升患者护理
公共医疗组织有时会面临将GenAI技术与遗留系统集成的挑战，这主要是由于预算限制和不间断服务的需求。“重要的是，医疗数据必须易于访问，”SoftServe的一位发言人表示，“结合和传输网络内不同来源的记录对于任何地方、任何人提供以患者为中心的护理至关重要。”GenAI需要无缝集成到医疗组织现有的数据基础设施中。SoftServe的解决方案可以根据不同复杂度和需求，在医院、诊所和公共机构之间进行适应和集成，该公司机器人与先进项目总监Olha Hrytsay表示，“根据用例的复杂性，我们可以提供所需的集成能力，从电子健康记录（EHR）系统和临床工作流程到其他医疗技术。”
目前，该公司提供基于GenAI的虚拟助手，这些助手可以适应设置、品牌声音和文档基础，使用客户的现有基础设施。这使得虚拟助手能够引用每个客户源的相关知识和数据。“我们的模块化方法允许逐步升级，减少中断和成本，”SoftServe的一位发言人表示。
应对进入壁垒
医疗保健组织在采用GenAI的过程中面临的最大挑战之一是监管合规，Hrytsay表示。另一位发言人补充说，解决方案提供商可以通过提供监管专业知识和技术指导来帮助组织。“我们的监管专家与政策制定者和监管机构合作，协调各地区的法规，帮助客户导航合规要求并简化审批流程。”例如，针对一家大型专科制药公司需要更好的患者护理效果和运营节省的问题，SoftServe提供了一个符合严格监管要求的原型。“当我们从概念验证和创意阶段开始与客户合作时，有助于我们在扩展时避免陷阱，”Hrytsay补充道。
一旦监管障碍被克服，另一个挑战随之而来：缺乏具有AI技能的专业人才。培训医疗保健专业人员是扩大GenAI在行业中的实施的关键，该公司发言人表示。文化上对新技术的抵制也在此起作用，因为向新技术的过渡往往具有挑战性。SoftServe已投资于培训计划和教育活动，以加强AI人才库并促进技术采用，同时建立对GenAI能力和优势的信任。
合作的重要性
公私合作伙伴关系可以通过结合公共部门对医疗保健的理解和私营公司在GenAI方面的专业知识，加速GenAI解决方案在医疗保健中的开发和部署。这些伙伴关系促进了知识共享和技术转让，这对于在医疗保健行业中培养创新生态系统至关重要，公司表示。作为资讯通信媒体发展局（IMDA）AI Verify基金会的成员，SoftServe为对了解和采用GenAI感兴趣的行业关键参与者组织了有针对性的研讨会。此外，像SoftServe这样的私营公司可以帮助公共医疗保健组织部署小规模项目，以测试特定需求的GenAI解决方案的实际可行性和可行性，而无需在组织尚未准备好时进行全面部署。“与公共部门合作伙伴紧密合作，确保GenAI解决方案符合监管标准和政策，并满足安全和隐私标准。这种一致性可以促进更顺畅的实施并增加公众对GenAI解决方案的信任。”“我们的监管沙盒使创新解决方案能够在受控环境中开发和验证，”SoftServe的一位发言人补充道。
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