生成式人工智能 (AI) 有可能成為醫(yī)療保健領(lǐng)域的一股變革力量，例如，它可以為醫(yī)生和其他醫(yī)療保健提供者提供分析醫(yī)療數(shù)據(jù)的工具，更準確地診斷患者，并為他們提供更個性化的治療計劃。

因此，對于醫(yī)療保健組織來說，了解生成人工智能在整個行業(yè)可能帶來的可能性并為其做好準備至關(guān)重要。

以下是生成式人工智能在醫(yī)療保健領(lǐng)域的九種用途：

診斷和篩查

醫(yī)療保健中的人工智能與預測分析相結(jié)合，可以幫助更早地檢測和診斷各種疾病，從而改善患者的預后。 人工智能分析大型數(shù)據(jù)集并根據(jù)輸入其系統(tǒng)的數(shù)據(jù)識別疾病。 生成式 AI 使醫(yī)生和其他醫(yī)療保健提供者能夠更及時、更準確地進行診斷，并更快地為患者制定治療計劃，從而為患者帶來更好的治療效果。

個性化醫(yī)療

生成式 AI 算法可以分析大量醫(yī)療數(shù)據(jù)集，以發(fā)現(xiàn)模式、預測結(jié)果并增強護理和健康。 醫(yī)療保健提供者可以使用這些個性化醫(yī)療技術(shù)來定制更明智的治療計劃以及為患者提供后續(xù)護理，從而增加成功的機會。 使用生成式 AI，醫(yī)療保健提供者可以更輕松地與患者溝通，例如通過電子郵件和文本。 幫助患者遵守他們的處方和/或治療計劃。 除了帶來更好的結(jié)果外，為患者提供個性化醫(yī)療還可以降低醫(yī)療保健的總成本。

增加參與人數(shù)

通過提供有用的信息和及時的提醒，醫(yī)療保健中的生成式 AI 可以鼓勵更多人加入健康計劃，尤其是在開放注冊期間。 例如，通過提供有關(guān)保單持有人需要采取的政策變化或任何必要步驟的信息，生成人工智能可以提高保單持有人的參與度，并鼓勵他們及時完成需要采取的步驟。

此外，由于生成式 AI 使保險公司的醫(yī)療保健團隊能夠快速生成文本，因此他們可以創(chuàng)建適合不同消費者群體的不同版本的保單。 例如，接近退休的員工需要與有年幼孩子的員工不同的選擇。

藥物發(fā)現(xiàn)

生成式 AI 算法可以分析來自臨床試驗和其他來源的數(shù)據(jù)，以確定新藥的可能靶標并預測可能最有效的化合物。 這可以加快新藥的開發(fā)，并以更低的成本更快地將新療法推向市場。

解釋非結(jié)構(gòu)化醫(yī)療數(shù)據(jù)的能力

非結(jié)構(gòu)化醫(yī)療數(shù)據(jù)，例如電子健康記錄、醫(yī)療記錄和醫(yī)療圖像，例如 X 射線和 MRI，在分析過程中會產(chǎn)生間隙，必須將其轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化格式。 生成式 AI 能夠檢測和分析來自多個來源的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化格式，為醫(yī)療保健提供者提供全面的見解。

預測性維護

醫(yī)院和其他醫(yī)療機構(gòu)可以使用生成式人工智能來預測醫(yī)療設(shè)備何時可能出現(xiàn)故障，以便更好地進行維護和維修，減少設(shè)備停機時間。

醫(yī)療機器人

醫(yī)院使用 AI 驅(qū)動的醫(yī)療機器人來幫助進行外科手術(shù)，例如縫合傷口并根據(jù)醫(yī)療數(shù)據(jù)提供有關(guān)外科手術(shù)的見解。 醫(yī)療機構(gòu)可以使用生成式人工智能來訓練這些機器人來解讀健康狀況。

發(fā)展新的研究思路

醫(yī)療保健中的生成式 AI 也可用于研究想法。 例如，用戶可以在醫(yī)療保健領(lǐng)域利用 ChatGPT，通過提問和獲得即時想法或僅通過鍵入所需主題來產(chǎn)生想法。 例如，用戶可能會問“哪些藥物更有可能治愈偏頭痛?”。

避免醫(yī)療錯誤

生成式 AI 能夠在文檔工作期間糾正錯誤，自動糾正拼寫錯誤，這有助于電子處方，并確保正確的數(shù)據(jù)填充系統(tǒng)。

生成式人工智能的挑戰(zhàn)

雖然在醫(yī)療保健中使用生成式人工智能有很多優(yōu)勢，但也存在一些潛在的缺點。

例如，醫(yī)療保健中的生成式人工智能用于創(chuàng)建合成圖像、視頻和音頻; 然而，通常很難將生成的內(nèi)容與真實內(nèi)容區(qū)分開來，這會導致倫理問題，因為生成人工智能可以操縱真實的醫(yī)療保健數(shù)據(jù)。

此外，患者使用生成式 AI 工具來提問、交流和了解更多關(guān)于他們的醫(yī)療狀況的信息。 正因為如此，生成人工智能工具的用戶必須確定生成信息的準確性和真實性，因為人工智能可能很難跟上最新數(shù)據(jù)。 向患者提供不準確的信息可能會誤導他們并損害他們的健康。

在醫(yī)療保健中使用生成式 AI 還會引發(fā)有關(guān)保護敏感患者醫(yī)療數(shù)據(jù)和保護患者隱私的問題。 也有可能有人未經(jīng)授權(quán)訪問這些醫(yī)療保健數(shù)據(jù)并可能濫用這些數(shù)據(jù)。

生成式 AI 算法也容易受到偏見和歧視的影響，特別是如果算法是根據(jù)不代表數(shù)據(jù)所服務人群的醫(yī)療保健數(shù)據(jù)進行訓練的。 這可能導致對目標人群的診斷和/或治療計劃不準確。

此外，如果使用不當，生成人工智能算法可能會做出錯誤或有害的醫(yī)療決定。 過于依賴這些算法的醫(yī)療保健提供者可能無法自行做出判斷。

由于生成圖像、文本、音頻等的能力，生成人工智能在醫(yī)療保健領(lǐng)域的使用將繼續(xù)增加，從而改變患者和提供者對醫(yī)療保健的看法。