生成式人工智能在醫(yī)療保健中的 9 種用途

　　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(zhǔn)確地診斷患者，并為他們提供更個(gè)性化的治療計(jì)劃。

　　因此，對(duì)于醫(yī)療保健組織來說，了解生成人工智能在整個(gè)行業(yè)可能帶來的可能性并為其做好準(zhǔn)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(yù)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(yù)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(shí)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(shí)、更準(zhǔn)確地進(jìn)行診斷，并更快地為患者制定治療計(jì)劃，從而為患者帶來更好的治療效果。

　　個(gè)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(yù)測結(jié)果并增強(qiáng)護(hù)理和健康。 醫(yī)療保健提供者可以使用這些個(gè)性化醫(yī)療技術(shù)來定制更明智的治療計(jì)劃以及為患者提供后續(xù)護(hù)理，從而增加成功的機(jī)會(huì)。 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(jì)劃。 除了帶來更好的結(jié)果外，為患者提供個(gè)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(shí)的提醒，醫(yī)療保健中的生成式 AI 可以鼓勵(lì)更多人加入健康計(jì)劃，尤其是在開放注冊(cè)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(lì)他們及時(shí)完成需要采取的步驟。

　　此外，由于生成式 AI 使保險(xiǎn)公司的醫(yī)療保健團(tuán)隊(duì)能夠快速生成文本，因此他們可以創(chuàng)建適合不同消費(fèi)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(yàn)和其他來源的數(shù)據(jù)，以確定新藥的可能靶標(biāo)并預(yù)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(huì)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(gè)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(yù)測性維護(hù)

　　醫(yī)院和其他醫(yī)療機(jī)構(gòu)可以使用生成式人工智能來預(yù)測醫(yī)療設(shè)備何時(shí)可能出現(xiàn)故障，以便更好地進(jìn)行維護(hù)和維修，減少設(shè)備停機(jī)時(shí)間。

　　醫(yī)療機(jī)器人

　　醫(yī)院使用 AI 驅(qū)動(dòng)的醫(yī)療機(jī)器人來幫助進(jìn)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(jī)構(gòu)可以使用生成式人工智能來訓(xùn)練這些機(jī)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(shí)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(huì)問“哪些藥物更有可能治愈偏頭痛?”。

　　避免醫(yī)療錯(cuò)誤

　　生成式 AI 能夠在文檔工作期間糾正錯(cuò)誤，自動(dòng)糾正拼寫錯(cuò)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(shì)，但也存在一些潛在的缺點(diǎn)。

　　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(shí)內(nèi)容區(qū)分開來，這會(huì)導(dǎo)致倫理問題，因?yàn)樯�成人工智能可以操縱真實(shí)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?yàn)槿绱�，生成人工智能工具的用戶必須確定生成信息的準(zhǔn)確性和真實(shí)性，因?yàn)槿斯ぶ悄芸赡芎茈y跟上最新數(shù)據(jù)。 向患者提供不準(zhǔn)確的信息可能會(huì)誤導(dǎo)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(huì)引發(fā)有關(guān)保護(hù)敏感患者醫(yī)療數(shù)據(jù)和保護(hù)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(wù)人群的醫(yī)療保健數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練的。 這可能導(dǎo)致對(duì)目標(biāo)人群的診斷和/或治療計(jì)劃不準(zhǔn)確。

　　此外，如果使用不當(dāng)，生成人工智能算法可能會(huì)做出錯(cuò)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(duì)醫(yī)療保健的看法。

　　作者：Linda Rosencrance