生成式 AI 如何重塑医疗保健行业 – 10 个应用程序和用例

有没有想过生成式人工智能在医疗保健领域的颠覆性影响？ 这项先进技术正在改变诊断、个性化治疗和医学研究，从而为患者带来更好的结果，并提高整体医疗保健系统的效率，这确实令人瞩目。

生成式人工智能正在促进医疗保健行业的深刻变革，预示着创新和效率的新时代的到来。 通过生成综合数据、预测患者结果和优化治疗计划的能力，生成式人工智能彻底改变了临床决策过程，从而实现更加个性化和有效的医疗保健干预措施。

此外，它分析大量医疗数据的能力可以加快诊断速度，促进药物发现，并能够开发疾病预防的预测模型。

根据 Precedence Research 的报告，2022 年全球医疗保健领域生成型人工智能市场规模达到 10.7 亿美元，预计到 2032 年将超过 217.4 亿美元，2023 年至 2032 年预测期间复合年增长率为 35.14%。份额可归因于越来越多地采用人工智能技术来提高医疗保健效率。

让我们探索医疗保健领域的生成式人工智能的各个方面，包括其广泛的应用、优势和现实世界的用例。

医疗保健中的生成式人工智能：市场一瞥

医疗保健行业通常面临慢性病管理、医疗成本不断上升、监管合规问题和人员短缺等挑战。 采用生成式人工智能等技术对于解决这些问题并提高运营效率、患者治疗效果和成本效益至关重要。

通过先进的数据分析和机器学习，生成式人工智能可以提高诊断准确性、个性化治疗计划并优化整个医疗保健系统的资源分配。

德勤健康解决方案中心的研究表明，医疗保健组织越来越认识到生成人工智能的好处。

• 行业领导者对生成式人工智能的变革性影响持乐观态度，92% 的行业领导者预计运营效率将得到提高，65% 的领导者预计决策流程将加快。
• 82% 的企业已经实施或正在建立专为生成人工智能量身定制的专门治理和监督框架。
• 75% 的知名医疗保健企业正在积极探索或计划扩大生成式人工智能在其整个运营中的整合。

生成式人工智能如何赋能医疗保健行业？

在动态的医疗保健领域，生成式人工智能拥有彻底改变患者护理的巨大潜力。 让我们探索它的多种好处，并揭示它如何改变医疗结果。

个性化治疗计划

通过分析患者数据，生成人工智能根据个人病史和需求定制治疗计划，提高干预措施的有效性。

增强的医学成像分析

生成式人工智能提高了医学影像分析的准确性，从而实现早期疾病检测和精确的医疗诊断。

加速药物发现

生成式人工智能通过模拟分子结构并预测其功效来加速药物发现，从而促进创新疗法的开发。

（另请阅读：人工智能在药物发现方面的潜力及其对医疗保健的影响）

疾病进展的预测分析

利用患者数据，生成式人工智能可以预测疾病进展并识别高危个体，从而实现主动干预以获得更好的结果。

[另请阅读：医疗保健中的预测分析 – 10 个用例和现实世界示例]

虚拟临床试验模拟

用于医疗保健的生成式人工智能可进行虚拟临床试验，减少与传统试验相关的成本和时间，同时维护道德标准。

手术程序优化

生成式 AI 通过生成患者解剖结构的详细 3D 模型并模拟手术过程，帮助外科医生进行术前规划，最大限度地降低风险并优化结果。

管理任务自动化

用于医疗保健的生成式人工智能可自动执行日程安排、计费和库存管理等管理职责，使医疗保健专业人员能够专注于患者护理。

改善患者参与和教育

通过个性化的健康信息和教育材料，医疗保健生成式人工智能可以增强患者的参与度、对医疗状况和治疗计划的理解。

生成式人工智能在医疗保健中的应用

生成式人工智能在医疗保健领域的全球应用正变得越来越普遍。 让我们深入研究该技术的广泛应用并了解其变革性影响。

医学图像重建

医疗保健领域突出的生成式人工智能用例之一是医学图像构建。 生成式人工智能重建医学图像以提高分辨率和清晰度，有助于准确的诊断和治疗计划。

药物化合物生成

生成式人工智能可创造具有所需特性的新型药物化合物，加快药物发现过程并拓宽治疗选择。

疾病进展预测

生成式人工智能利用患者数据预测疾病进展，促进早期干预和个性化治疗策略。

虚拟病人模拟

虚拟患者模型是生成式人工智能在医疗保健领域的一个重要用例，它可以提供沉浸式医疗培训和模拟体验，使医疗保健专业人员能够在无风险的环境中练习复杂的程序。

自动化医疗编码

医疗保健中的生成式人工智能用例包括自动化医疗编码任务，准确地将患者诊断和程序转换为标准化的计费和文档代码。

临床决策支持系统

在生成式人工智能的支持下，临床决策支持系统为医疗保健提供者提供基于证据的建议，提高诊断准确性和治疗决策。

针对患者的治疗计划

在生成人工智能的帮助下，医疗保健企业可以通过分析遗传、临床和生活方式数据并根据个人需求优化治疗方案来制定针对患者的治疗计划。

患者数据中的异常检测

生成式人工智能在识别患者数据中的异常情况（例如异常模式或异常值）方面具有巨大的潜力，可以提醒医疗保健提供者注意潜在的健康问题或需要注意的异常情况。

适应性治疗优化

生成式人工智能算法根据实时患者数据动态调整治疗计划，优化治疗方案以获得更好的结果并最大限度地减少副作用。

患者旅程预测

通过分析历史患者数据，生成式人工智能可以预测个人医疗保健旅程的可能轨迹，从而实现主动干预和个性化护理计划，以改善患者的治疗结果和满意度。

[另请阅读：人工智能如何改变医疗保健行业]

探索在医疗保健领域利用生成式人工智能的企业的真实示例

生成式人工智能在医疗保健领域得到广泛应用，知名企业利用其能力来改进运营方法等。 让我们深入探讨顶级医疗保健企业如何利用这项技术。

路径AI

PathAI 是一家生物技术公司，利用生成式人工智能，通过自动化和提高诊断过程的准确性来增强病理学服务。 他们的平台帮助病理学家从数字病理图像中识别和诊断疾病，最终实现更准确、更高效的诊断。

斑马医疗视觉

Zebra Medical Vision 采用生成式 AI 来分析 X 射线、CT 扫描和 MRI 等医学影像数据，以协助放射科医生检测和诊断各种疾病。 他们的算法可以检测成像研究中的异常情况，并优先考虑需要紧急关注的病例，从而提高放射学工作流程的效率。

英伟达

NVIDIA 推出了生成式 AI 微服务，旨在推进药物发现、医疗技术 (MedTech) 和数字健康。 这些微服务通过 NVIDIA AI Enterprise 5.0 软件平台提供，提供广泛的功能，包括高级成像、自然语言处理和数字生物学生成。

辉瑞公司

顶级制药公司辉瑞（Pfizer）通过其“Charlie”平台采用生成式人工智能，通过加强内容创建和法律审查来改变药品营销。 Charlie 专注于数字媒体、电子邮件和医学文章，利用人工智能实现个性化和洞察客户行为。 与阳狮集团合作可确保医疗和法律审查的数据隐私和效率。

应对医疗保健生态系统中的生成式人工智能挑战和潜在解决方案

虽然我们已经探索了生成式人工智能在医疗保健领域的主要优势和应用，但也必须承认这种变革性技术并非没有挑战。 据 The Hill 等知名媒体机构报道，OpenAI 的 ChatGPT 在儿科案例研究中，超过十分之八的诊断错误。

此外，据 Stat News 去年报道，在测试 GPT-4 作为诊断助手时，波士顿贝斯以色列女执事医疗中心的医生指出，该模型在三分之二的情况下将错误诊断确定为首要建议。

让我们探讨这种颠覆性技术带来的其他一些挑战以及医疗保健组织可以利用的潜在解决方案来推动生成式人工智能对其业务的影响。

挑战

医疗保健领域的生成式人工智能模型通常复杂且不透明，因此很难理解它们是如何得出结论的。 缺乏透明度阻碍了医疗保健专业人员和患者之间的信任。

解决方案

开发解释人工智能生成的见解的方法，例如创建可视化或提供逐步推理。 企业可以优先考虑将可解释的人工智能技术纳入模型设计中，以提高透明度。 此外，制定向医疗保健专业人员和患者解释人工智能决策的指南。

挑战

虽然人工智能可以协助完成医疗保健任务，但患者护理和决策的最终责任在于医疗保健专业人员，因此需要医生的监督。

解决方案

为医疗保健专业人员在使用人工智能技术时的角色和责任建立明确的指导方针总是有帮助的。 将人工智能工具集成到现有的临床工作流程中，以促进协作和监督。 为医疗保健专业人员提供有关在患者护理中适当使用人工智能的培训和教育，强调批判性思维和验证的重要性。 企业可以确保这些准则在其医疗保健系统中得到有效实施。

挑战

医疗保健法规对生成式人工智能技术的采用提出了重大挑战，特别是在数据隐私、安全性和有效性方面。

解决方案

为在医疗保健业务中使用生成式人工智能制定明确的指南和标准。 实施强有力的数据隐私措施并确保遵守现有法规。

挑战

如上所述，生成式人工智能模型已经表现出严重的诊断错误，特别是在儿科疾病方面，引发了对患者安全和结果的担忧。

解决方案

通过严格的测试和验证流程不断改进人工智能模型，重点关注特定的医疗保健领域和人群。 企业可以投资广泛的培训数据集，并与医疗保健专业人员合作，识别和解决人工智能算法中的潜在偏差或限制。 实施将人工智能与专家知识相结合的整体或混合方法，以提高诊断准确性。

挑战

生成式人工智能难以完成医疗管理任务，例如总结患者健康记录，导致医疗保健工作流程的性能不佳。

解决方案

利用自然语言处理和知识表示等技术，开发适合医疗保健管理任务的专门人工智能模型。 投资数据预处理和特征工程，以增强医疗保健特定数据集上的模型性能。 与医疗保健组织合作，确定可从人工智能自动化中受益的任务并确定优先级。

挑战

医疗保健利益相关者对人工智能生成的建议的可靠性表示担忧，包括误诊或不适当治疗的风险。

解决方案

实施稳健的验证和验证流程，以评估人工智能生成的建议的可靠性和安全性。 为医疗保健专业人员提供用于评估人工智能输出的置信度和准确性的工具，例如概率模型或不确定性估计。

开发医疗保健生成应用程序的主要功能

以下是医疗保健行业用来增强其方法的生成式人工智能的一些重要功能。 我们来理解一下吧！

无缝数据集成

该应用程序应该毫不费力地从各种医疗保健来源（例如电子病历和成像数据库）提取数据，以进行模型训练和生成任务。

高级数据预处理

数据清理、匿名化（同时保持可用性）和潜在的数据增强（遵循隐私法规）的内置功能对于准备高质量的训练数据至关重要。

强大的安全架构

应用程序必须优先考虑强大的安全措施，以在其整个生命周期（包括存储、处理和输出生成）中保护敏感的患者信息。

适应性生成模型框架

为特定的医疗保健任务选择和训练合适的生成式 AI 模型架构（例如定制 GAN 或 VAE）的能力至关重要。

可解释的人工智能集成

有助于解释生成输出背后的决策过程的功能很有价值，特别是对于具有高风险或监管要求的应用程序。

[另请阅读：可解释的人工智能如何解锁人工智能的负责任和道德发展]

持续学习能力

应用程序应该能够随着时间的推移学习和适应新数据，确保动态医疗环境中持续的准确性和有效性。

领域知识整合

将医疗保健专业人员的专业知识纳入模型开发过程的机制可以显着提高生成输出的相关性和准确性。

综合数据生成能力

生成符合隐私法规的合成患者数据的能力对于研究和培训目的非常有价值，可以保护真实的患者数据。

[另请阅读：防止人工智能模型崩溃：解决合成数据集的固有风险]

与现有系统的互操作性

与医院和诊所使用的现有医疗保健工作流程和系统的无缝集成对于实际应用至关重要。

可扩展性和性能优化

该应用程序需要可扩展，以处理大型医疗数据集和机构不断增长的需求，确保高效的性能。

如何为您的企业开发生成式人工智能应用程序？

为医疗保健业务构建生成式人工智能应用程序需要仔细的规划和专业知识。 以下是关键步骤的细分：

确定特定用例

生成式人工智能在医疗保健领域有多种应用。 首先确定您想要解决的特定区域。 示例包括药物发现、个性化医疗、医学成像分析或生成用于研究的合成患者数据。

数据收集和准备

生成式人工智能模型在高质量数据的基础上蓬勃发展。 收集您选择的用例的相关数据。 确保数据是匿名的并遵守医疗保健数据隐私法规和合规性。

模型开发和培训

为您的任务选择合适的生成式 AI 模型架构。 根据准备好的数据训练模型，针对特定的医疗保健应用对其进行微调。 这可能涉及与数据科学家和机器学习工程师的合作。

验证和测试

严格评估训练模型的性能。 使用训练中未使用的单独数据集来评估准确性、可靠性和普遍性。

与医疗保健系统集成

将经过验证的人工智能模型与医院或诊所使用的现有医疗保健系统无缝集成。 这可能涉及确保与电子健康记录 (EHR) 和其他相关工具的兼容性。

监控和迭代

持续监控集成生成式人工智能应用程序的性能，并根据用户的反馈不断改进。

通过 Appinventiv 的专用生成式 AI 解决方案为您的医疗保健业务提供支持

Appinventiv 是一家医疗保健软件开发公司，帮助初创公司和企业构建全面的生成式人工智能解决方案，以解决行业的复杂性。 通过将尖端技术与广泛的行业知识相结合，Appinventiv 开发出定制的解决方案，以简化操作、丰富决策流程并最终提高患者治疗效果。

作为一家专门的生成式人工智能开发公司，我们的专家使企业能够有效地管理资源并从大型数据集中提取可行的见解。 这种能力可以做出更明智的决策和更有效的健康管理策略。

从预测分析到虚拟助理，Appinventiv 的创新战略正在重塑医疗保健服务的格局，为护理提供者和接受者促进更有效、以患者为中心的生态系统。

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常见问题解答

问：生成式人工智能如何应用于医疗保健？

答：生成式人工智能和医疗保健正在交叉，开拓个性化治疗和医疗创新的新领域。 它可用于生成合成医学图像，用于训练人工智能算法、扩充有限的数据集并提高诊断模型的准确性。 此外，它可以通过生成新颖的分子结构并预测其特性来促进药物发现。 此外，生成式人工智能可以通过模拟疾病进展和预测患者结果来协助医学研究。

问：企业在医疗保健应用中利用的生成式人工智能的关键组件是什么？

答：在医疗保健应用中，企业利用生成式人工智能的关键组件，例如生成对抗网络 (GAN)、变分自动编码器 (VAE) 和转换器来生成合成数据、增强医学成像并促进药物发现和分子设计。

问：生成式人工智能对医疗保健诊断准确性有何影响？

答：生成式人工智能可以通过增强医学图像的解释、改进罕见疾病的数据合成以及帮助识别微妙的模式或异常来显着影响医疗保健的诊断准确性。