生成式人工智能在医疗保健中的九种用途

生成式人工智能 (AI) 有可能成为医疗保健领域的一股变革力量，例如，它可以为医生和其他医疗保健提供者提供分析医疗数据的工具，更准确地诊断患者，并为他们提供更个性化的治疗计划。

因此，对于医疗保健组织来说，了解生成人工智能在整个行业可能带来的可能性并为其做好准备至关重要。

以下是生成式人工智能在医疗保健领域的九种用途：

诊断和筛查

医疗保健中的人工智能与预测分析相结合，可以帮助更早地检测和诊断各种疾病，从而改善患者的预后。 人工智能分析大型数据集并根据输入其系统的数据识别疾病。 生成式 AI 使医生和其他医疗保健提供者能够更及时、更准确地进行诊断，并更快地为患者制定治疗计划，从而为患者带来更好的治疗效果。

个性化医疗

生成式 AI 算法可以分析大量医疗数据集，以发现模式、预测结果并增强护理和健康。 医疗保健提供者可以使用这些个性化医疗技术来定制更明智的治疗计划以及为患者提供后续护理，从而增加成功的机会。 使用生成式 AI，医疗保健提供者可以更轻松地与患者沟通，例如通过电子邮件和文本。 帮助患者遵守他们的处方和/或治疗计划。 除了带来更好的结果外，为患者提供个性化医疗还可以降低医疗保健的总成本。

增加参与人数

通过提供有用的信息和及时的提醒，医疗保健中的生成式 AI 可以鼓励更多人加入健康计划，尤其是在开放注册期间。 例如，通过提供有关保单持有人需要采取的政策变化或任何必要步骤的信息，生成人工智能可以提高保单持有人的参与度，并鼓励他们及时完成需要采取的步骤。

此外，由于生成式 AI 使保险公司的医疗保健团队能够快速生成文本，因此他们可以创建适合不同消费者群体的不同版本的保单。 例如，接近退休的员工需要与有年幼孩子的员工不同的选择。

药物发现

生成式 AI 算法可以分析来自临床试验和其他来源的数据，以确定新药的可能靶标并预测可能最有效的化合物。 这可以加快新药的开发，并以更低的成本更快地将新疗法推向市场。

解释非结构化医疗数据的能力

非结构化医疗数据，例如电子健康记录、医疗记录和医疗图像，例如 X 射线和 MRI，在分析过程中会产生间隙，必须将其转换为结构化格式。 生成式 AI 能够检测和分析来自多个来源的非结构化数据，并将其转换为结构化格式，为医疗保健提供者提供全面的见解。

预测性维护

医院和其他医疗机构可以使用生成式人工智能来预测医疗设备何时可能出现故障，以便更好地进行维护和维修，减少设备停机时间。

医疗机器人

医院使用 AI 驱动的医疗机器人来帮助进行外科手术，例如缝合伤口并根据医疗数据提供有关外科手术的见解。 医疗机构可以使用生成式人工智能来训练这些机器人来解读健康状况。

发展新的研究思路

医疗保健中的生成式 AI 也可用于研究想法。 例如，用户可以在医疗保健领域利用 ChatGPT，通过提问和获得即时想法或仅通过键入所需主题来产生想法。 例如，用户可能会问“哪些药物更有可能治愈偏头痛?”。

避免医疗错误

生成式 AI 能够在文档工作期间纠正错误，自动纠正拼写错误，这有助于电子处方，并确保正确的数据填充系统。

生成式人工智能的挑战

虽然在医疗保健中使用生成式人工智能有很多优势，但也存在一些潜在的缺点。

例如，医疗保健中的生成式人工智能用于创建合成图像、视频和音频; 然而，通常很难将生成的内容与真实内容区分开来，这会导致伦理问题，因为生成人工智能可以操纵真实的医疗保健数据。

此外，患者使用生成式 AI 工具来提问、交流和了解更多关于他们的医疗状况的信息。 正因为如此，生成人工智能工具的用户必须确定生成信息的准确性和真实性，因为人工智能可能很难跟上最新数据。 向患者提供不准确的信息可能会误导他们并损害他们的健康。

在医疗保健中使用生成式 AI 还会引发有关保护敏感患者医疗数据和保护患者隐私的问题。 也有可能有人未经授权访问这些医疗保健数据并可能滥用这些数据。

生成式 AI 算法也容易受到偏见和歧视的影响，特别是如果算法是根据不代表数据所服务人群的医疗保健数据进行训练的。 这可能导致对目标人群的诊断和/或治疗计划不准确。

此外，如果使用不当，生成人工智能算法可能会做出错误或有害的医疗决定。 过于依赖这些算法的医疗保健提供者可能无法自行做出判断。

由于生成图像、文本、音频等的能力，生成人工智能在医疗保健领域的使用将继续增加，从而改变患者和提供者对医疗保健的看法。

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