生成式人工智慧在醫療保健中的九種用途

生成式人工智慧(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，並為他們提供更個人化的治療計劃。

因此，對於醫療保健組織來說，了解產生人工智慧在整個行業中可能帶來的可能性並為其做好準備至關重要。

以下是生成式人工智慧在醫療保健領域的九種用途：

診斷和篩檢

醫療保健中的人工智慧與預測分析相結合，可以幫助更早檢測和診斷各種疾病，從而改善患者的預後。人工智慧分析大型數據集並根據輸入其係統的數據識別疾病。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，並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。

個人化醫療

生成式 AI 演算法可以分析大量醫療資料集，以發現模式、預測結果並增強護理和健康。醫療保健提供者可以使用這些個人化醫療技術來客製化更明智的治療計劃以及為患者提供後續護理，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鬆地與患者溝通，例如透過電子郵件和文字。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，為患者提供個人化醫療還可以降低醫療保健的總成本。

增加參與人數

透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，尤其是在開放註冊期間。例如，透過提供有關保單持有人需要採取的政策變更或任何必要步驟的信息，產生人工智慧可以提高保單持有人的參與度，並鼓勵他們及時完成需要採取的步驟。

此外，由於生成式 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 演算法可以分析來自臨床試驗和其他來源的數據，以確定新藥的可能標靶並預測可能最有效的化合物。這可以加快新藥的開發，並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、醫療記錄和醫療影像，例如X 光和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，並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慧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，例如縫合傷口並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慧來訓練這些機器人來解讀健康狀況。

發展新的研究想法

醫療保健中的生成式 AI 也可用於研究想法。例如，使用者可以在醫療保健領域利用 ChatGPT，透過提問和獲得即時想法或僅透過鍵入所需主題來產生想法。例如，使用者可能會問「哪些藥物更有可能治癒偏頭痛?」。

避免醫療錯誤

生成式 AI 能夠在文件工作期間修正錯誤，自動修正拼字錯誤，這有助於電子處方，並確保正確的資料填充系統。

生成式人工智慧的挑戰

雖然在醫療保健中使用生成式人工智慧有很多優勢，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慧用於創建合成圖像、視訊和音訊; 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，因為生成人工智慧可以操縱真實的醫療保健數據。

此外，病患使用生成式 AI 工具來提問、溝通和了解更多關於他們的醫療狀況的資訊。正因為如此，產生人工智慧工具的用戶必須確定產生資訊的準確性和真實性，因為人工智慧可能很難跟上最新數據。向患者提供不準確的資訊可能會誤導他們並損害他們的健康。

在醫療保健中使用生成式 AI 也會引發有關保護敏感病患醫療資料和保護病患隱私的問題。也有可能有人未經授權存取這些醫療保健數據並可能濫用這些數據。

生成式 AI 演算法也容易受到偏見和歧視的影響，特別是如果演算法是根據不代表資料所服務人群的醫療保健資料進行訓練的。這可能導致對目標族群的診斷和/或治療計劃不準確。

此外，如果使用不當，產生人工智慧演算法可能會做出錯誤或有害的醫療決定。過度依賴這些演算法的醫療保健提供者可能無法自行做出判斷。

由於生成圖像、文字、音訊等的能力，生成人工智慧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。

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