生成式 AI 如何重塑醫療保健產業 – 10 個應用程式和用例

有沒有想過生成式人工智慧在醫療保健領域的顛覆性影響？ 這項先進技術正在改變診斷、個人化治療和醫學研究，為患者帶來更好的結果，並提高整體醫療保健系統的效率，這確實令人矚目。

生成式人工智慧正在促進醫療保健產業的深刻變革，預示著創新和效率的新時代的到來。 透過產生綜合數據、預測患者結果和優化治療計劃的能力，生成式人工智慧徹底改變了臨床決策過程，從而實現更個人化和有效的醫療保健幹預措施。

此外，它分析大量醫療數據的能力可以加快診斷速度，促進藥物發現，並能夠開發疾病預防的預測模型。

根據 Precedence Research 的報告，2022 年全球醫療保健領域生成型人工智慧市場規模達到 10.7 億美元，預計到 2032 年將超過 217.4 億美元，2023 年至 2032 年預測期間複合年增長率為 35.14%。歸因於越來越多地採用人工智慧技術來提高醫療保健效率。

讓我們探索醫療保健領域的生成式人工智慧的各個方面，包括其廣泛的應用、優勢和現實世界的用例。

醫療保健中的生成式人工智慧：市場一瞥

醫療保健產業通常面臨慢性病管理、醫療成本上升、監管合規問題和人員短缺等挑戰。 採用生成式人工智慧等技術對於解決這些問題並提高營運效率、患者治療效果和成本效益至關重要。

透過先進的數據分析和機器學習，生成式人工智慧可以提高診斷準確性、個人化治療計劃並優化整個醫療保健系統的資源分配。

德勤健康解決方案中心的研究表明，醫療保健組織越來越認識到產生人工智慧的好處。

• 產業領導者對生成式人工智慧的變革性影響持樂觀態度，92% 的產業領導者預計營運效率將提高，65% 的領導者預計決策流程將加快。
• 82% 的企業已經實施或正在建立專為產生人工智慧量身定制的專門治理和監督框架。
• 75% 的知名醫療保健企業正在積極探索或計劃擴大生成式人工智慧在其整個營運中的整合。

生成式人工智慧如何賦能醫療保健產業？

在動態的醫療保健領域，生成式人工智慧擁有徹底改變病患照護的巨大潛力。 讓我們探索它的多種好處，並揭示它如何改變醫療結果。

個人化治療計劃

透過分析患者數據，產生人工智慧根據個人病史和需求量身定制治療計劃，提高介入措施的有效性。

增強的醫學影像分析

生成式人工智慧提高了醫學影像分析的準確性，從而實現早期疾病檢測和精確的醫療診斷。

加速藥物發現

生成式人工智慧透過模擬分子結構並預測其功效來加速藥物發現，從而促進創新療法的開發。

（另請閱讀：人工智慧在藥物發現方面的潛力及其對醫療保健的影響）

疾病進展的預測分析

利用患者數據，生成式人工智慧可以預測疾病進展並識別高風險個體，從而實現主動幹預以獲得更好的結果。

[另請閱讀：醫療保健中的預測分析 – 10 個用例和現實世界範例]

虛擬臨床試驗模擬

用於醫療保健的生成式人工智慧可進行虛擬臨床試驗，減少與傳統試驗相關的成本和時間，同時維護道德標準。

手術程序優化

生成式 AI 透過產生患者解剖結構的詳細 3D 模型並模擬手術過程，幫助外科醫生進行術前規劃，最大限度地降低風險並優化結果。

管理任務自動化

用於醫療保健的生成式人工智慧可自動執行日程安排、計費和庫存管理等管理職責，使醫療保健專業人員能夠專注於患者護理。

改善病患參與和教育

透過個人化的健康資訊和教育材料，醫療保健生成式人工智慧可以增強患者的參與度、對醫療狀況和治療計劃的理解。

生成式人工智慧在醫療保健中的應用

生成式人工智慧在醫療保健領域的全球應用正變得越來越普遍。 讓我們深入研究該技術的廣泛應用並了解其變革性影響。

醫學影像重建

醫療保健領域突出的生成式人工智慧用例之一是醫學影像建構。 產生式人工智慧重建醫學影像以提高解析度和清晰度，有助於準確的診斷和治療計劃。

藥物化合物生成

生成式人工智慧可創造具有所需特性的新型藥物化合物，加速藥物發現過程並拓寬治療選擇。

疾病進展預測

生成式人工智慧利用患者數據預測疾病進展，促進早期介入和個人化治療策略。

虛擬病人模擬

虛擬患者模型是生成式人工智慧在醫療保健領域的重要用例，它可以提供沉浸式醫療培訓和模擬體驗，使醫療保健專業人員能夠在無風險的環境中練習複雜的程式。

自動化醫療編碼

醫療保健中的生成式人工智慧用例包括自動化醫療編碼任務，準確地將患者診斷和程序轉換為標準化的計費和文件代碼。

臨床決策支援系統

在生成式人工智慧的支援下，臨床決策支援系統為醫療保健提供者提供基於證據的建議，提高診斷準確性和治療決策。

針對患者的治療計劃

在產生人工智慧的幫助下，醫療保健企業可以透過分析遺傳、臨床和生活方式數據並根據個人需求優化治療方案來製定針對患者的治療計劃。

患者資料中的異常檢測

生成式人工智慧在識別患者資料中的異常情況（例如異常模式或異常值）方面具有巨大的潛力，可以提醒醫療保健提供者註意潛在的健康問題或需要注意的異常情況。

適應性治療優化

生成式人工智慧演算法根據即時患者數據動態調整治療計劃，優化治療方案以獲得更好的結果並最大限度地減少副作用。

患者旅程預測

透過分析歷史患者數據，生成式人工智慧可以預測個人醫療保健旅程的可能軌跡，從而實現主動幹預和個人化護理計劃，以改善患者的治療結果和滿意度。

[另請閱讀：人工智慧如何改變醫療保健產業]

探索在醫療保健領域利用生成式人工智慧的企業的真實範例

生成式人工智慧在醫療保健領域得到廣泛應用，知名企業利用其能力來改善營運方法等。 讓我們深入探討頂級醫療保健企業如何運用這項技術。

路徑AI

PathAI 是一家生物技術公司，利用生成式人工智慧，透過自動化和提高診斷過程的準確性來增強病理學服務。 他們的平台幫助病理學家從數位病理影像中識別和診斷疾病，最終實現更準確、更有效率的診斷。

斑馬醫療視覺

Zebra Medical Vision 採用生成式 AI 來分析 X 光、CT 掃描和 MRI 等醫學影像數據，以協助放射科醫師檢測和診斷各種疾病。 他們的演算法可以檢測成像研究中的異常情況，並優先考慮需要緊急關注的病例，從而提高放射學工作流程的效率。

英偉達

NVIDIA 推出了生成式 AI 微服務，旨在推進藥物發現、醫療技術 (MedTech) 和數位健康。 這些微服務透過 NVIDIA AI Enterprise 5.0 軟體平台提供，提供廣泛的功能，包括高級成像、自然語言處理和數位生物學生成。

輝瑞公司

頂級製藥公司輝瑞（Pfizer）透過其「Charlie」平台採用生成式人工智慧，透過加強內容創建和法律審查來改變藥品行銷。 Charlie 專注於數位媒體、電子郵件和醫學文章，利用人工智慧實現個人化和洞察客戶行為。 與陽獅集團合作可確保醫療和法律審查的資料隱私和效率。

應對醫療保健生態系統中的生成式人工智慧挑戰和潛在解決方案

雖然我們已經探索了生成式人工智慧在醫療保健領域的主要優勢和應用，但也必須承認這種變革性技術並非沒有挑戰。 根據 The Hill 等知名媒體機構報道，OpenAI 的 ChatGPT 在兒科案例研究中，超過十分之八的診斷錯誤。

此外，根據 Stat News 去年報導，在測試 GPT-4 作為診斷助理時，波士頓貝斯以色列女執事醫療中心的醫生指出，該模型在三分之二的情況下將錯誤診斷確定為首要建議。

讓我們探討這種顛覆性技術帶來的其他一些挑戰以及醫療保健組織可以利用的潛在解決方案來推動生成式人工智慧對其業務的影響。

挑戰

醫療保健領域的生成式人工智慧模型通常複雜且不透明，因此很難理解它們是如何得出結論的。 缺乏透明度阻礙了醫療保健專業人員和患者之間的信任。

解決方案

開發解釋人工智慧產生的見解的方法，例如創建視覺化或提供逐步推理。 企業可以優先考慮將可解釋的人工智慧技術納入模型設計中，以提高透明度。 此外，制定向醫療保健專業人員和患者解釋人工智慧決策的指南。

挑戰

雖然人工智慧可以協助完成醫療保健任務，但病患照護和決策的最終責任在於醫療保健專業人員，因此需要醫生的監督。

解決方案

為醫療保健專業人員在使用人工智慧技術時的角色和責任建立明確的指導方針總是有幫助的。 將人工智慧工具整合到現有的臨床工作流程中，以促進協作和監督。 為醫療保健專業人員提供有關在患者護理中適當使用人工智慧的培訓和教育，強調批判性思維和驗證的重要性。 企業可以確保這些準則在其醫療保健系統中有效實施。

挑戰

醫療保健法規對生成式人工智慧技術的採用提出了重大挑戰，特別是在資料隱私、安全性和有效性方面。

解決方案

為在醫療保健業務中使用生成式人工智慧制定明確的指南和標準。 實施強而有力的資料隱私措施並確保遵守現有法規。

挑戰

如上所述，生成式人工智慧模型已經表現出嚴重的診斷錯誤，特別是在兒科疾病方面，引發了對患者安全和結果的擔憂。

解決方案

透過嚴格的測試和驗證流程不斷改進人工智慧模型，重點關注特定的醫療保健領域和人口。 企業可以投資廣泛的培訓資料集，並與醫療保健專業人員合作，識別和解決人工智慧演算法中的潛在偏差或限制。 實施將人工智慧與專家知識結合的整體或混合方法，以提高診斷準確性。

挑戰

生成式人工智慧難以完成醫療管理任務，例如總結病患健康記錄，導致醫療保健工作流程的表現不佳。

解決方案

利用自然語言處理和知識表示等技術，開發適合醫療保健管理任務的專門人工智慧模型。 投資資料預處理和特徵工程，以增強醫療保健特定資料集上的模型效能。 與醫療保健組織合作，確定可從人工智慧自動化中受益的任務並確定優先順序。

挑戰

醫療保健利益相關者對人工智慧產生的建議的可靠性表示擔憂，包括誤診或不適當治療的風險。

解決方案

實施穩健的驗證和驗證流程，以評估人工智慧產生的建議的可靠性和安全性。 為醫療保健專業人員提供用於評估人工智慧輸出的置信度和準確性的工具，例如機率模型或不確定性估計。

開發醫療保健生成應用程式的主要功能

以下是醫療保健產業用來增強其方法的生成式人工智慧的一些重要功能。 我們來理解一下吧！

無縫資料集成

該應用程式應該毫不費力地從各種醫療保健來源（例如電子病歷和成像資料庫）提取數據，以進行模型訓練和生成任務。

進階資料預處理

資料清理、匿名化（同時保持可用性）和潛在的資料增強（遵循隱私法規）的內建功能對於準備高品質的訓練資料至關重要。

強大的安全架構

應用程式必須優先考慮強大的安全措施，以在其整個生命週期（包括儲存、處理和輸出產生）中保護敏感的患者資訊。

適應性生成模型框架

為特定的醫療保健任務選擇和訓練合適的生成式 AI 模型架構（例如自訂 GAN 或 VAE）的能力至關重要。

可解釋的人工智慧集成

有助於解釋產生輸出背後的決策過程的功能很有價值，特別是對於具有高風險或監管要求的應用程式。

[另請閱讀：可解釋的人工智慧如何解鎖人工智慧的負責任和道德發展]

持續學習能力

應用程式應該能夠隨著時間的推移學習和適應新數據，確保動態醫療環境中持續的準確性和有效性。

領域知識整合

將醫療保健專業人員的專業知識納入模型開發過程的機制可以顯著提高生成輸出的相關性和準確性。

綜合數據生成能力

產生符合隱私法規的合成患者資料的能力對於研究和培訓目的非常有價值，可以保護真實的患者資料。

[另請閱讀：防止人工智慧模型崩潰：解決合成資料集的固有風險]

與現有系統的互通性

與醫院和診所使用的現有醫療保健工作流程和系統的無縫整合對於實際應用至關重要。

可擴展性和效能優化

該應用程式需要可擴展，以處理大型醫療數據集和機構不斷增長的需求，確保高效的效能。

如何為您的企業開發生成式人工智慧應用程式？

為醫療保健業務建立生成式人工智慧應用程式需要仔細的規劃和專業知識。 以下是關鍵步驟的細分：

確定特定用例

生成式人工智慧在醫療保健領域有多種應用。 首先確定您想要解決的特定區域。 例如藥物發現、個人化醫療、醫學影像分析或產生用於研究的合成患者資料。

資料收集和準備

生成式人工智慧模型在高品質數據的基礎上蓬勃發展。 收集您選擇的用例的相關數據。 確保資料是匿名的並遵守醫療保健資料隱私法規和合規性。

模型開發和培訓

為您的任務選擇合適的生成式 AI 模型架構。 根據準備好的資料訓練模型，針對特定的醫療保健應用對其進行微調。 這可能涉及與資料科學家和機器學習工程師的合作。

驗證和測試

嚴格評估訓練模型的表現。 使用訓練中未使用的單獨資料集來評估準確性、可靠性和普遍性。

與醫療保健系統集成

將經過驗證的人工智慧模式與醫院或診所使用的現有醫療保健系統無縫整合。 這可能涉及確保與電子健康記錄 (EHR) 和其他相關工具的兼容性。

監控和迭代

持續監控整合式生成式人工智慧應用程式的效能，並根據使用者的回饋不斷改進。

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Appinventiv 是一家醫療保健軟體開發公司，協助新創公司和企業建立全面的生成式人工智慧解決方案，以解決產業的複雜性。 透過將尖端技術與廣泛的行業知識相結合，Appinventiv 開發出客製化的解決方案，以簡化操作、豐富決策流程並最終提高患者治療效果。

作為一家專門的生成式人工智慧開發公司，我們的專家使企業能夠有效地管理資源並從大型資料集中提取可行的見解。 這種能力可以做出更明智的決策和更有效的健康管理策略。

從預測分析到虛擬助理，Appinventiv 的創新策略正在重塑醫療保健服務的格局，為護理提供者和接受者促進更有效、以患者為中心的生態系統。

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常見問題解答

Q：生成式人工智慧如何應用於醫療保健？

答：生成式人工智慧和醫療保健正在交叉，開拓個人化治療和醫療創新的新領域。 它可用於產生合成醫學影像，用於訓練人工智慧演算法、擴充有限的資料集並提高診斷模型的準確性。 此外，它可以透過產生新穎的分子結構並預測其特性來促進藥物發現。 此外，生成式人工智慧可以透過模擬疾病進展和預測患者結果來協助醫學研究。

Q：企業在醫療保健應用中利用的生成式人工智慧的關鍵組件是什麼？

答：在醫療保健應用中，企業利用生成式人工智慧的關鍵組件，例如生成對抗網路(GAN)、變分自動編碼器(VAE) 和轉換器來產生合成資料、增強醫學成像並促進藥物發現和分子設計。

Q：生成式人工智慧對醫療保健診斷準確性有何影響？

答：生成式人工智慧可以透過增強醫學影像的解釋、改進罕見疾病的數據合成以及幫助識別微妙的模式或異常來顯著影響醫療保健的診斷準確性。