为什么我们人类文明需要培养科学能力并促进研发驱动的创新？传统的技术和方法难道不能永远遵循吗？
嗯，科学技术的真正目的是提升人类，改善生活方式，并最终让世界变得更美好。具体来说，在医疗保健领域，科学进步有助于我们进化成达尔文所设想的更聪明、更健康的物种。
现在，我们正处于这样一个变革时代的风口浪尖。这是人工智能 (AI) 的时代，它有无数的应用和用例，例如 医疗保健中的大型语言模型利用这些技术，我们距离解决人体的古老谜团、发现治疗绝症的药物、甚至抗衰老更近了一步。
因此，今天我们来阅读一篇有趣的文章，探讨 临床应用法学硕士，以及它如何实现科学进化。
医疗保健领域人工智能的有趣统计数据
- 诊所和医疗中心使用人工智能显著减少了在冗余行政管理上花费的时间 任务 20% .
- 超过 90% 预计到 2025 年，医院将部署人工智能驱动的应用程序来改善远程患者监控。
- 人工智能可以减少新药研发的费用， 70% .
人工智能和大型语言模型在医疗保健领域的用例
为了更好地理解医疗保健领域的法学硕士，让我们快速回顾一下法学硕士是什么。法学硕士是通过深度学习技术开发的，旨在操纵人类和人类语言。它们之所以被称为“大型”，是因为它们经过了海量数据的训练。
为了简化理解，想象一下医疗保健领域的 GPT-4.o 或 Gemini。当此类定制模型被部署用于超特定、小众需求时，可能性途径就很多了。让我们来看看一些最突出的用例。
临床决策支持
的作用 医疗诊断中的人工智能 正在改变游戏规则。LLMS 的一大优势是它们可以检测或识别人眼无法察觉的模式和异常。通过输入精确的数据，医疗保健领域的 LLM 可以通过分析患者数据并提出诊断建议来帮助支持临床决策。
这对于放射学、病理学和其他医学影像报告来说尤其超精确。
人工智能医疗助理
过去几年，人们对个人身体的认识和理解不断加深。这主要归功于可穿戴设备的兴起，这些设备可以将抽象的身体数据可视化，而移动医疗或远程医疗则进一步推动了这一趋势。
通过医疗应用和医疗保健市场，人们越来越多地求助于远程医疗设施。为了吸引这些患者并提供精准的医疗保健，需要强大的系统。法学硕士可以帮助医疗保健组织实现这一目标。通过使用聊天机器人或特定的医疗助理，医疗保健专家可以实施和优化 临床工作流程自动化.
这可以帮助：
- 了解患者的基本情况
- 保留和回忆患者的病史
- 安排约会并发送提醒和提醒
- 获取有关患者病情的准确信息并协助其康复和预后
- 回答有关其病情等的常见问题
人工智能药物研发
发现治疗疾病的药物比我们所能理解的要复杂得多。它严格而系统化，涉及大量的协议、流程和程序。它也极其敏感，并且需要研究和调查。
然而，通过使用法学硕士学位，医疗保健专家可以通过以下方式增强药物发现的过程：
- 通过深度学习技术识别和了解生物靶点。这将使我们能够准确分析新药在治疗目标疾病时的作用、反应和预测。
- LLM 和 AI 模型可以从头开始生成分子结构。这意味着可以操纵这些结构以提高其生物利用度、效力等。此外，药物模拟还可以帮助研究人员了解反应和对抗因素，甚至可以发现除目前正在研究的疾病之外的其他疾病的药物。
- LLM 还可以帮助研究人员了解现有药物是否可用于治疗其他疾病，从而加快药物研发进程。最近的一个实时示例是部署 AI 来验证瑞德西韦在治疗 COVID-19 方面的有效性。
- 个性化医疗可能会在人工智能的帮助下取得突破，因为药物可以根据个人的基因、生活方式和环境数据进行定制，从而有效地发挥作用。
心理健康支持
除了身体疾病，世界正在经历与心理健康相关的极端危机。凭借令人震惊的统计数据，人工智能可以通过以下方式提供所需的支持 人工智能医疗助理 或虚拟同伴，在意识、教育和帮助患者和疑似患者方面提供协助。更进一步，它还可以帮助治疗退伍军人和士兵、灾难康复者等的创伤后应激障碍。
医疗领域法学硕士的部署挑战
- 随着人工智能的普及，人们对患者数据的安全性和隐私性的担忧也日益加深。只需一个错误、疏忽或漏洞，就能获取大量敏感的医疗数据的访问权限。
- 由于其提供的优势，利益相关者和诊所可以方便地增加对人工智能的依赖，以进行诊断、患者护理和提供服务。这必须通过法规和巩固XAI来缓和。
- 约 80% 的医疗保健数据是非结构化的。挑战在于标准化非结构化数据并将其转换为机器可用的数据集。
- 与现有医疗保健系统和模块的整合也给利益相关者和医疗保健组织带来了技术和后勤挑战。
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在所有挑战中，最困难的可能是开发和训练如此大型的模型，以达到精确度。医疗保健事关生死，一次错误配置或不恰当的反应都可能引发负面后果。这正是使用正确数据集进行 AI 训练的意义所在。
由于 GDPR 和 HIPAA 等法规，可训练数据的可用性仍然是发展中面临的瓶颈 用于患者护理的生成式人工智能。然而，Shaip 的出现为这场冲突提供了一个可靠而便捷的解决方案。
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