在醫療保健和健康的動態領域，隨著 ANI 與生成式 AI 的結合，一場革命正在進行，在醫療領域開辟了新的領域和可能性。生成式人工智能在醫療保健行業的新興用例正在迅速重塑醫學研究、診斷和治療方法，從而為個性化患者護理和徹底改變藥物發現和開發過程提供了無與倫比的潛力。

醫療保健中的生成人工智能用例

資料來源：Emorphis Health

這些用例可以分為六個主要部分。隨著公司尋求以新穎的方式從新一代人工智能中釋放最大價值，所有領域都在不斷發展。

醫療保健機構

生成式人工智能正在醫療保健行業取得重大進展，而提供商處于利用其潛力的最前沿。 市場上已有的一些產品展示了該技術的強大功能。 數字病理學公司 Paige.AI 集成了生成式 AI，以提高前列腺癌檢測的準確性和效率，開創了 FDA 批準數字病理學的先例。 在管理方面，Doximity、Abridge 和 DeepScribe 等公司正在探索自動化文檔、索賠處理和患者入職、簡化醫療保健運營的解決方案。

隨著新一代人工智能技術的進步加快，其他一些提供商也開始探索支持患者互動的數字解決方案。 Babylon Health 的數字醫療服務就是一個很好的例子，它利用生成式人工智能來了解患者不斷變化的風險狀況，并以較低的成本提供個性化護理。 此外，Serena 的生成式人工智能咨詢聊天機器人可按需提供方便的心理健康護理。

未來，生成式人工智能有望徹底改變實時患者監測，為更健康的行為和及時干預提供個性化見解。 增強的成像解決方案和自適應技術可以通過移動應用程序、可穿戴設備和監控設備上的定制推動來鼓勵預防性護理和健康。

制藥公司

制藥公司正在見證生成式人工智能的顯著進步。 例如，Insilico Medicine 的加速藥物發現流程將新靶點發現到臨床前候選藥物的時間縮短至僅 18 個月，成本僅為 260 萬美元，凸顯了該技術的巨大潛力。 該公司治療特發性肺纖維化的藥物僅用了30個月就獲得了FDA的孤兒藥資格認定。 Exscientia 使用 Gen AI 分析患者組織并采用功能性精準腫瘤學是另一個很好的例子。 NVIDIA 的生成式 AI 云服務也在加速基因組學、化學、生物學和分子動力學領域的藥物發現和研究。

與此同時，一些早期和概念用例也為藥物開發提供了令人興奮的機會。 Ordaōs、Absci 和 Profluence 等生物技術公司正在利用生成式 AI 分別設計創新的微型蛋白、抗體和蛋白質序列，從而為罕見癌癥治療和免疫疾病治療鋪平道路。 Synthesized 正在幫助研究人員將現有藥物的用途擴大到更廣泛的疾病。 最近，臨床試驗(包括合成對照組)的數字建模也得到了驗證。

展望未來，生成式人工智能有望徹底改變臨床前和臨床階段，即使對于具有挑戰性的罕見病癥，也能更快地獲得治療。 個性化藥物治療和亞組反應性分析可能成為現實，開創精準醫療的新時代。

付款人(保險人)

付款人正在認識到生成式人工智能在提高成本效率和會員參與度方面的潛力。 經過驗證的產品，例如 DigitalOwl 的承保和索賠管理流程自動化解決方案，正在推動可負擔性和簡化運營。 另一方面，像 ConcertAI 這樣的公司正在開發基于生成式人工智能的預測模型(目前處于早期階段)，通過利用患者病史和健康的社會決定因素來主動管理高風險部分。

展望未來，生成式人工智能可以通過對話式人工智能根據會員偏好提供個性化健康信息，從而徹底改變付款應用程序，從而提高會員參與度。

醫療科技公司

醫療技術行業正在采用生成式人工智能來創建個性化和以患者為中心的設備，開創預防性維護和改善患者體驗的新時代。 例如，英國國家增材制造中心正在優化針對個體患者量身定制的醫療設備設計，例如假肢和植入物。 雖然醫療科技公司 Implicity 正在利用該技術將遠程監控納入起搏器和植入式除顫器中，但 DiagnaMed 的生成式人工智能驅動的大腦健康分析平臺為心理健康和神經退行性疾病帶來了巨大的希望。 該公司的 Gen AI 平臺分析腦電圖信號，以預測和監測大腦老化，并幫助診斷、預防或緩解患者認知能力下降。

未來，生成式人工智能應用程序可以通過遠程監控系統和準確的醫療設備質量控制預測來實現更有效的患者干預，從而最大限度地減少停機時間并增強患者護理。

服務與運營

生成式人工智能通過優化數據分析和軟件操作以實現更靈活和可互操作的應用程序，為醫療保健服務做出了重大貢獻。 Syntegra 和 Google 的 EHR-Safe 等創新公司正在生成綜合醫療保健數據集，為公共衛生項目提供寶貴的見解。 如果繼續以這種速度進行創新，生成式人工智能驅動的工具可能會通過優化庫存跟蹤、數據共享、人力資源功能和企業應用程序來改變衛生系統，從而提高效率和個性化。

公共衛生機構

公共衛生機構和政府組織正在利用生成式人工智能來加強資源規劃和分配、預測公共衛生需求并有效執行計劃。 早期和概念性示例包括 BioNTech 收購 InstaDeep，以開發針對新的 COVID-19 變體的預警系統。 該系統旨在主動提醒相關利益相關者，如研究人員、疫苗開發商、衛生當局和政策制定者。

未來幾年，生成式人工智能預計將徹底改變公共衛生監測和資源分配，從而實現更有效的決策過程。 從醫療補助到 FDA，公共衛生團體可以利用生成式人工智能來優化健康數據管理并預測疫情爆發，從而最大限度地減少其對社會的影響。

展望

生成式人工智能有望在藥物發現、精準醫療、患者護理和資源管理等領域提供前所未有的潛力，從而徹底改變醫療保健行業。 當我們探索生成式人工智能的新興用例和未來前景時，很明顯，這項技術將在推進醫療保健和改善患者治療結果方面發揮變革性作用。 隨著不斷的進步，我們可以預見，未來生成式人工智能將成為我們邁向更健康和福祉的集體旅程中不可或缺的盟友。