生成式人工智能在醫療保健領域具有巨大潛力，從改進診斷和治療到藥物發現和個性化醫療。 然而，也存在潛在的不利因素，例如道德問題、偏見和歧視，以及需要確保準確和真實的信息。 醫療保健組織必須為生成人工智能的可能性和挑戰做好準備。

生成式人工智能 (AI)有可能成為醫療保健領域的一股變革力量，例如，它可以為醫生和其他醫療保健提供者提供分析醫療數據的工具，更準確地診斷患者，并為他們提供更個性化的治療計劃。

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因此，對于醫療保健組織來說，了解生成人工智能在整個行業可能帶來的可能性并為其做好準備至關重要。

以下是生成式人工智能在醫療保健領域的九種用途：

診斷和篩查

醫療保健中的人工智能與預測分析相結合，可以幫助更早地檢測和診斷各種疾病，從而改善患者的預后。 人工智能分析大型數據集并根據輸入其系統的數據識別疾病。生成式 AI 使醫生和其他醫療保健提供者能夠更及時、更準確地進行診斷，并更快地為患者制定治療計劃，從而為患者帶來更好的治療效果。

個性化醫療

生成式 AI 算法可以分析大量醫療數據集，以發現模式、預測結果并增強護理和健康。醫療保健提供者可以使用這些個性化醫療技術來定制更明智的治療計劃以及為患者提供后續護理，從而增加成功的機會。 使用生成式AI，醫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/或治療計劃。除了帶來更好的結果外，為患者提供個性化醫療還可以降低醫療保健的總成本。

增加參與人數

通過提供有用的信息和及時的提醒，醫療保健中的生成式 AI 可以鼓勵更多人加入健康計劃，尤其是在開放注冊期間。例如，通過提供有關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，并鼓勵他們及時完成需要采取的步驟。

此外，由于生成式 AI 使保險公司的醫療保健團隊能夠快速生成文本，因此他們可以創建適合不同消費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。

藥物發現

生成式 AI 算法可以分析來自臨床試驗和其他來源的數據，以確定新藥的可能靶標并預測可能最有效的化合物。這可以加快新藥的開發，并以更低的成本更快地將新療法推向市場。

解釋非結構化醫療數據的能力

非結構化醫療數據，例如電子健康記錄、醫療記錄和醫療圖像，例如 X 射線和 MRI，在分析過程中會產生間隙，必須將其轉換為結構化格式。 生成式 AI能夠檢測和分析來自多個來源的非結構化數據，并將其轉換為結構化格式，為醫療保健提供者提供全面的見解。

預測性維護

醫院和其他醫療機構可以使用生成式人工智能來預測醫療設備何時可能出現故障，以便更好地進行維護和維修，減少設備停機時間。

醫療機器人

醫院使用 AI 驅動的醫療機器人來幫助進行外科手術，例如縫合傷口并根據醫療數據提供有關外科手術的見解。醫療機構可以使用生成式人工智能來訓練這些機器人來解讀健康狀況。

發展新的研究思路

醫療保健中的生成式 AI 也可用于研究想法。 例如，用戶可以在醫療保健領域利用 ChatGPT，通過提問和獲得即時想法或僅通過鍵入所需主題來產生想法。例如，用戶可能會問“哪些藥物更有可能治愈偏頭痛?”。

避免醫療錯誤

生成式 AI 能夠在文檔工作期間糾正錯誤，自動糾正拼寫錯誤，這有助于電子處方，并確保正確的數據填充系統。

生成式人工智能的挑戰

雖然在醫療保健中使用生成式人工智能有很多優勢，但也存在一些潛在的缺點。

例如，醫療保健中的生成式人工智能用于創建合成圖像、視頻和音頻;然而，通常很難將生成的內容與真實內容區分開來，這會導致倫理問題，因為生成人工智能可以操縱真實的醫療保健數據。

此外，患者使用生成式 AI 工具來提問、交流和了解更多關于他們的醫療狀況的信息。正因為如此，生成人工智能工具的用戶必須確定生成信息的準確性和真實性，因為人工智能可能很難跟上最新數據。向患者提供不準確的信息可能會誤導他們并損害他們的健康。

在醫療保健中使用生成式 AI 還會引發有關保護敏感患者醫療數據和保護患者隱私的問題。 也有可能有人未經授權訪問這些醫療保健數據并可能濫用這些數據。

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不代表數據所服務人群的醫療保健數據進行訓練的。這可能導致對目標人群的診斷和/或治療計劃不準確。

此外，如果使用不當，生成人工智能算法可能會做出錯誤或有害的醫療決定。 過于依賴這些算法的醫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，生成人工智能在醫療保健領域的使用將繼續增加，從而改變患者和提供者對醫療保健的看法。