医疗保健一直是一个重视创新并对拯救生命至关重要的领域。 尽管技术不断进步，医疗保健行业仍然面临着挥之不去的挑战。
普华永道表示医疗保健成本将会上升 在7 2024％。 这是由于员工倦怠、劳动力不足、付款问题和物价上涨造成的。 该行业正在寻求新技术来提供良好的护理而不需要高成本。 一个关键领域是医疗保健领域的生成式人工智能。
生成式人工智能 增加速度，提高准确性，并为我们尚未想象到的创新打开大门。
在本文中，我们将讨论生成式人工智能在医疗保健领域的力量、其应用以及一些伦理考虑。
生成式人工智能在医疗保健中的应用
生成式人工智能提供解决方案 用于医疗保健领域的培训、诊断、药物开发等。 让我们看看这项技术更重要的关键领域。
医疗培训和模拟
生成式人工智能为训练创建现实的健康场景。 与固定场景的传统方法不同，人工智能可以实时适应。 这丰富了学习经验。 例如，密歇根大学使用人工智能来模拟脓毒症治疗，而 宾夕法尼亚大学研究 COVID-19 传播.
临床诊断
生成式人工智能主要通过两个方式提供帮助：增强医学图像和诊断疾病。 人工智能可以将低质量扫描转化为高分辨率图像。 它还使用患者数据来检测皮肤癌或阿尔茨海默病等疾病的早期迹象。 谷歌的 Med-Palm 2接受医疗数据训练，回答医疗问题的准确率达到 85%。
药物研发
新药开发是一件耗资巨大的事情，通常会达到 数十亿美元。 生成式人工智能可以显着降低成本。 它可以设计新分子并预测新药的特性。 最近， Recursion Pharmaceuticals 收购 Valence，一家人工智能初创公司，利用人工智能设计候选药物。
管理任务
医生面临很高的职业倦怠率，部分原因是行政工作。 生成式人工智能可以帮助自动完成填写电子健康记录 (EHR) 和安排预约等任务。 纳维娜是一家人工智能初创公司，开发了一个工具来协助医生完成这些任务，并已获得 44 万美元的资金。
综合医疗数据
医学研究的数据很难获得，尤其是罕见疾病的数据。 生成式人工智能可以生成合成数据样本，绕过隐私问题。 德国研究人员开发出 甘纳援助，一种人工智能模型，可以生成用于临床试验的合成患者数据。
生成式人工智能在医疗保健领域的优势和挑战
优势
- 迅速的：最引人注目的好处之一是任务完成速度有多快。 例如，人工智能可以在几秒钟内筛选大量的医疗记录，而这将需要人类更长的时间。
- 准确性：生成式人工智能在提高诊断质量方面表现出色。 与传统方法相比，它可以更准确地识别早期疾病。 例如，人工智能算法在早期癌症检测方面显示出了前景。
- 无障碍：生成式人工智能可以让医疗保健变得更加容易获得。 想想专门护理有限的农村地区。 人工智能远程医疗平台可以远程提供咨询和诊断服务。
挑战
- 偏压： 人工智能模型可以继承训练数据中存在的偏差。 这是医疗保健领域的一个问题，有偏见的算法可能会导致不同人口群体的不平等待遇。 例如，一项研究表明， 医疗保健中使用的人工智能不太准确 诊断肤色较深的人的皮肤状况。
- 数据隐私：医疗保健领域最令人担忧的问题之一是敏感数据的安全性。 由于人工智能依赖于大数据集，因此始终存在数据泄露的风险。 然而，2023 年的一项调查显示，人工智能也可以成为解决方案的一部分。 它可以 为组织节省近 1.8 万美元的数据泄露成本 并将违规识别速度加快 100 天以上。
- 实施成本：设置人工智能工具可能会很昂贵。 初始成本包括软件开发、硬件设置和培训员工使用新系统。
- 税法法规：人工智能的医疗应用仍处于监管灰色地带。 存在误诊或数据处理不当情况下的责任问题。 这 美国和欧盟正在制定计划 制定新的法规，但这不会很快发生。
GenAI 在医疗保健领域的未来展望和新趋势
随着生成式人工智能不断受到关注，我们看到新的趋势将塑造未来几年的医疗保健行业。 以下是这些趋势的概述：
更好的诊断和定制医疗
GenAI 将改善疾病诊断并实现量身定制的医疗治疗。 未来的模型将产生详细的医学图像并高精度地识别疾病。
人工智能与人类团队合作
GenAI 将促进人类和人工智能协作的环境。 医护人员和人工智能之间的有效互动对于利益最大化是必要的。
大数据和电子病历
将 GenAI 与大数据和电子健康记录相结合是有前景的。 这些人工智能模型可以分析不同的患者数据，以提供有用的见解。 他们可以使用电子病历来发现趋势、做出预测和微调治疗。
持续学习
GenAI 需要不断学习才能保持有用。 它必须适应新的数据、疾病和医疗保健的变化。 未来的模型可能能够不断学习，从而变得更加准确和有用。
生成人工智能数据在医疗保健中的作用
数据在推动医疗保健行业的生成式人工智能方面发挥着重要作用。 就是这样：
训练模式
高质量的数据对于训练人工智能算法至关重要。 这些模型从过去的患者病史、医学图像甚至遗传信息中学习，变得更加聪明。
提高精度
数据集越多样化、越广泛，人工智能模型的预测和诊断能力就越好。 例如，经过广泛 X 射线训练的人工智能可以更准确地识别肺部问题。
个性化医学
数据使人工智能能够根据个人需求定制治疗方案。 例如，人工智能可以分析多个来源的数据，为患者推荐最有效的药物。
预测分析
有了足够的数据，人工智能就可以预测患者需求和医疗保健趋势。 它可以预测疾病爆发或预测医院所需的资源。
道德和法律合规
数据有助于确保人工智能模型符合医疗保健法规。 正确的数据可以帮助识别任何可能导致不平等待遇的偏见或不准确之处。
