医疗保健行业即将迎来重大的数字化转型，这一切都得益于生成式人工智能（AI）的推动。这种创新技术能够处理和审查包括图像、文本、音频和视频在内的广泛数据范围，由于成立的科技巨头和新兴初创公司的共同努力，它正迅速融入医疗保健领域。
Google Cloud与Highmark Health合作开发生成式AI工具，旨在定制化患者接待过程。同时，亚马逊的AWS正将资源用于利用生成式AI在医学数据库中挖掘社会健康指标。此外，微软的Azure正在与非营利性医疗保健网络Providence合作，开发一种用于优先处理医疗提供者患者信息的AI系统。
尖端初创公司也不甘落后，Ambience Healthcare、Nabla和Abridge处于为临床环境设计直观生成式AI应用的前沿。数千万美元的风险投资源源不断流入这些项目，利用生成式AI改进医疗保健的兴趣是不容置疑的。
然而，关于生成式AI在医疗保健领域准备主导的观念却是褒贬不一的。德勤的一项调查显示，在美国消费者中存在五五开的分歧；约53%的人认为生成式AI可以通过增加可及性和减少预约时间来增进医疗保健，但对于它有可能降低医疗成本的潜力仍存疑。
专家，比如VA Sunshine Healthcare Network的Andrew Borkowski，强调当前生成式AI技术的相当局限性。人们对此存在真实的担忧，研究表明，AI系统在诊断疾病和处理日常医疗行政任务时会经常出错。
生成式AI的局限性还体现在医疗建议中重现历史偏见的问题上，这是从斯坦福医学研究中发现的，显示出生物学上不同族群之间的假假性差异有可能得到延续。这令人担忧，因为那些最有可能从AI驱动的医疗保健进步中获益的人群也是那些最容易受到偏见算法排斥的人群。
尽管存在这些障碍，人们对改进生成式AI以减少偏见和提高准确性的乐观情绪依然存在。医学成像AI系统的进步指向一个未来，生成式AI在早期检测和诊断方面可能大有帮助，通过识别目前手动检测方法难以发现的疾病状况，潜在地挽救生命。
随着生成式人工智能的发展，它具有彻底改变医疗保健的潜力，但必须谨慎引入，防范过早依赖，确保它是对人类专家的补充而非取代。
当前市场趋势：
全球AI在医疗保健领域的市场正处于显著上升轨道上，分析显示由机器学习的进步、医疗数据的增长以及对精准医学的需求推动着令人瞩目的增长。远程患者监测、诊断流程、药物发现和个性化治疗是AI越来越应用的领域。许多医疗系统也正在采用AI来简化行政运营，这是另一个蓬勃发展的市场趋势。
预测：
AI医疗市场预计在未来十年将继续迅速扩张。部分增长是由新冠疫情引起的，该疫情凸显了在诊断和管理疾病方面需要技术解决方案。此外，AI预计将在老龄化社会发挥重要作用，在这种社会中，对医疗服务的需求很高，需要有效管理慢性疾病。预计随着这些技术进步，AI医疗相关法规也将不断发展。
主要挑战和争议：
一项主要挑战是将AI整合到现有医疗系统中，由于法规障碍、隐私顾虑以及医疗提供者对变革的潜在抵制，这一过程可能较慢。AI算法中的偏见问题仍然是一个突出问题，医疗保健中AI决策的伦理维度也是争议焦点。对于AI系统在进行精确诊断方面的可靠性也受到了严密审查，特别是罕见疾病。当由AI系统管理患者数据时，这些系统的安全性也备受关注。
生成式AI在医疗保健中相关紧迫问题：
1. 生成式AI如何改善患者结果？
2. 采取了哪些措施来减少AI算法中的偏见？
3. 在整合AI技术时是如何保护患者隐私的？
4. AI系统错误在医疗保健中可能带来何种后果？
5. AI将如何影响医疗保健专业人员的角色？
优势：
– 生成式AI可以彻底改变诊断过程，提供更快、更准确的诊断。
– 它可以减少医疗保健专业人员在例行任务上所花费的时间，让他们有更多时间致力于患者护理。
– AI可能通过提高效率和减少某些类型医疗干预的需求，从而大幅降低长期医疗成本。
– 分析庞大数据集的能力可能会在个性化医学以及为每位病人量身定制治疗方案方面取得重大进展。
劣势：
– 将偏见整合到AI算法中的风险很大，可能导致医疗保健服务不平等。
– 依赖AI可能会使医疗保健系统容易受到数据泄露和网络攻击的威胁。
– 实施AI技术的成本可能暂时较高，为一些机构造成财务障碍。
– AI可能会对疾病进行误诊，这可能对患者的健康产生严重影响。
欲了解更多有关医疗保健中的AI的官方指南和更新，请访问相关监管机构和组织的网站，如美国食品药品监督管理局（FDA）、世界卫生组织（WHO）和美国卫生与公众服务部（HHS）。他们的主要领域提供关于医疗保健中AI现状和监管进展的资源和报告。
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