生成式AI（GenAI）在医疗领域被视为变革者。
医疗服务提供者已经开始采用能够改善某些方面患者护理的工具。例如，癌症筛查可以通过GenAI更快地生成见解，而创建临床记录和填写表格等行政任务则通过自动化简化。医疗机构开始将这些解决方案整合到工作流程中，减轻员工负担并腾出更多时间进行患者护理。
GenAI在直接临床护理方面也带来了一些机会。目前的临床决策工具帮助医疗专业人员确定最佳治疗路径。通过分析来自电子健康记录、医学文献和患者结果的大量数据集，GenAI可以——如果得到适当利用——指导决策，同时节省时间、减少认知负荷并引入个性化护理解决方案。这最终可能会通过识别可能被忽视的模式和趋势来改善结果。
然而，这些机会带来了复杂的挑战。
最紧迫的问题之一是如何确保GenAI驱动的见解保持与基于专家同行评审的医疗建议相同的可靠性。换句话说，如何在不损害信任的情况下对机器生成的输出进行严格的验证？
当前的质量标准是通过将这些AI模型建立在尽可能高质量的人工策划的数据源基础上来解决的。模型经过训练，从选择性来源中提取信息，以确保输出尽可能可靠。
然而，当生成响应没有人工监督时，就会出现挑战，这带来了更大的风险。这一领域的实验仍在继续，但在考虑GenAI独立运行的未来之前，特别是在敏感的临床环境中，一个强大的黄金标准验证模型是至关重要的。
这带来了另一个维度，即推理型GenAI的早期阶段。一种新的GenAI正在出现，它可以执行推理任务和简单的数学问题，这是迈向能够在现实世界临床实践中增强临床推理能力的模型的一步。
然而，由于这项技术仍处于起步阶段，将其应用于像临床决策这样细致的领域需要极其谨慎。高质量的医疗不仅涉及逻辑，还包括整体评估、经验知识和专业人员之间的协作。
展望未来，GenAI在医疗领域的作用可能不仅仅是阅读和总结同行评审的期刊。虽然这些来源为医疗决策提供了信息，但将各种数据集、期刊和实际医疗经验结合起来的人类能力是至关重要的。
GenAI的潜力在于贡献于这一过程——而不是取代它。如果精心开发并严格验证，GenAI可以放大医疗专业人员综合信息和做出可操作决策的能力。
然而，前进的道路并没有保证。“潜力”这个词贯穿了关于GenAI在临床环境中的每一次对话。需要采取平衡的方法，关注其可能性和局限性，以确保这些工具成为资产而不是负债。
简而言之，将GenAI整合到临床决策支持中令人兴奋，但必须负责任地处理。这些系统不仅要快速，还必须值得信赖。
今天，GenAI为我们展示了未来的可能性。通过仔细的监督、合作和对严格验证的承诺，它有朝一日可能会改革护理方式——始终以人类判断为主导。
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