醫療保健中的生成AI：用例和未來前景
生成AI通過 人工智能（AI） 基於提示的學習知識的技術。近年來，在醫療保健中也發現了幾個領域的生成AI的令人難以置信的應用。本文討論了生成的整合好處 醫療保健中的人工智能，用例，挑戰，投資回報以及未來的前景。
醫療保健中生成AI的用例
- 藥物發現
生成的AI基本上是基於測量大量化學數據的新分子結構，然後預測了這些功效。這通過快速識別有希望的化合物來提高藥物發現的速度，從而使製造新藥的昂貴且耗時的過程下降。 - 醫學成像
生成AI產生高度詳細的醫學圖像，還支持診斷腫瘤，骨折或任何其他病理的診斷。通過增強的圖像質量和分辨率，生成的AI在大多數情況下通過識別一些很容易被人眼注意的問題來提供準確的診斷；還可以確保早期疾病檢測。 - 人工數據生成
生成的AI可以製作合成醫學數據集，以在保持其隱私狀態的同時反映實際患者數據。這些合成數據成為以保留患者機密性的方式對AI支持解決方案的模型培訓，研究和開發的重要手段，從而允許更具代表性和強大的研究。 - 虛擬助手
AI驅動的虛擬助手提供了個性化與健康相關的建議，攝入量的提醒以及對其他與健康有關的問題的答案。這樣的助手增加了患者的參與度，提供持續的支持，並通過自動回答常規的詢問和行政問題來減輕醫療保健專業人員的負擔。 - 管理自動化
生成的AI可以自動化行政耗時的任務，例如安排約會，管理患者記錄和計費。這樣可以最大程度地減少醫療保健提供者的行政任務負擔，提高運營效率，並幫助醫療專業人員花更多的時間在患者護理上。
接受生成AI模型的挑戰
- 數據隱私和安全性
這是一個重大挑戰，因為保護敏感的患者信息將至關重要，因為生成的AI需要廣泛的數據集。這樣的操作可能會造成嚴重的數據洩露和濫用私人健康信息。 - 法規合規性
遵循HIPAA（健康保險可移植性和問責制）和其他區域法規等醫療保健法規是一項複雜的任務，因為必須對生成的AI工具進行廣泛的測試並在部署前通過嚴格的監管合規性要求。 - 偏見與公平
生成的AI模型可以繼承訓練數據中存在的偏見，從而使預測不公平或不准確。這些模型必須沒有偏見和公平的患者人群的多樣性。 - 與現有系統集成
這導致整合到現有系統中，遺產技術豐富，從而使生成的AI工具集成到建立的工作流程複雜，並且對於醫療保健提供者而言常常令人沮喪。 - 數據質量和可用性
AI模型最適合高質量的結構化數據，許多衛生組織面臨患者數據不完整或不一致的問題，從而導致AI產生較少準確的見解。 - 較少的專業知識
生成的AI需要具有正確技能的醫療保健專業人員和數據科學家。 AI和機器學習專業知識的缺乏限制了其採用。 - 實施成本
建立和集成生成的AI將非常昂貴，因為它需要先進的技術，基礎設施和高技能的員工，這使其無法承受相當多的小型醫療機構。
醫療保健生成AI的未來
當生成的AI與精確醫學和個性化治療計劃結合使用時，將為更準確的診斷開放新的遠景，甚至在症狀開始發生之前，最終的疾病也是預測的。即使是手術系統也將變得更加精確和低風險，並在患者使用基於AI的系統進行操作之前確保迅速恢復生活。
生成的AI還將在增加醫療保健對全球各個角落的可及性方面發揮重要作用，尤其是在貧困地區。負擔得起的質量護理將通過 基於AI的遠程諮詢 和資源貧乏地區的診斷。此外，AI將導致更獨立的衛生系統，在該系統中，AI和專家可以處理關鍵案例，從而提高整個系統的效率。
結論
生成的AI 是健康世界中的革命性因素，從一路發現藥物到製定個性化的治療計劃，至少可以說是放射學的想像。存在的另一個問題是關於數據隱私。經常克服障礙會帶來更多的監管負擔。在這裡，除了在患者護理中削減成本外，還提高了投資回報率，以提高效率。當通過醫療保健進行完全整合和成熟時，這是可以實現的。的確，醫療保健的未來與生成AI的承諾聯繫在一起，該諾言有望解決全球健康問題。
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