生成式人工智能：為醫療保健開辟新航道
生成式人工智能正在成為醫療保健領域的一股關鍵力量，預示著將重塑病人護理、醫學研究和運營的未來。這項先進技術能夠從龐大的數據集中學習，生成與上下文相關的信息，正提升醫療過程並開啟新的醫學可能性。
生成式人工智能以空前的速度處理和綜合信息，成為醫療專業人員的寶貴助手，幫助他們應對時間限制、信息過載和關鍵決策的日常挑戰。這項技術還為病人提供了無與倫比的醫療知識獲取渠道，促進了與醫療提供者和研究人員之間更深入的對話。
因此，醫療生態系統變得更加高效，更加符合個體需求。
儘管生成式人工智能的應用前景可觀，但在醫療保健領域的潛力仍然未被充分挖掘。根據世界經濟論壇的數據，醫院每年生成的數據高達50PB，相當於1000萬部高清電影，但其中97%的寶貴信息仍然未被利用。
在隱私和安全問題日益突出的情況下，利用這一龐大的數據庫需要醫療機構在數據管理和利用方式上進行根本性的轉變。
安全性和靈活性推動人工智能創新
保護敏感數據對於醫療機構至關重要，因此為AI驅動的醫療護理奠定基礎，意味著要實施強大的安全功能和流程，以保護數據在應用過程中所獲得的可操作性見解。
評估靈活的人工智能解決方案使醫療提供者能夠在安全環境中運行，同時增強人工智能能力。
醫療機構應考慮能夠訪問多種高性能基礎模型（FMs）的解決方案，這為隨著技術發展而調整創造了靈活性。實現這一靈活性的一種方法是將生成式人工智能的完全管理服務納入解決方案，從而加快實驗過程，並通過單一API整合模型。
醫療系統中的技術團隊還可以通過如HuggingFace這樣的成熟平台訪問這些先進模型，該平台提供安全環境以評估、微調和部署符合特定臨床和運營要求的人工智能模型。
應對醫療保健中人工智能的複雜性
生成式人工智能的影響已在醫療保健的各個方面顯現出來。通過與AWS客戶的合作，我親眼目睹了生成式人工智能的潛力。以下是幾個例子：
• Dana-Farber癌症研究所使用生成式人工智能研究工具來提升臨床醫生解讀複雜實驗結果的能力。這一解決方案揭示了更多細緻的見解，這些見解可能會被忽視，從而提高病人護理的質量。
• Genomics England在利用生成式人工智能進行基因研究方面取得了重大進展。通過分析數百萬頁的科學文獻，其解決方案已經識別出20個可能與智力殘疾相關的基因鏈接，加速了新療法的開發及改善病人結果的進程。
儘管這些應用前景令人振奮，但整個行業必須以清晰和目標明確的方式應對與之相關的挑戰，擁抱AI輔助醫療的可能性。數據隱私、減少算法偏見和人類監督等主題應指導這些技術的發展。
在醫療生態系統中需要進行合作。技術提供者必須創造以客戶為中心的工具；醫療機構需要培養一種數據驅動的文化，平衡創新與安全；政策制定者應利用支持負責任使用AI和技術進步的框架。
負責任的人工智能應考慮八個核心維度：公平性、可解釋性、隱私與安全性、安全性、可控性、真實性和穩健性、治理與透明度。像健康AI聯盟（CHAI）這樣的專家團體正在與政府、提供者和病人合作，積極推動將塑造未來負責任AI的標準。
最後，定制化有助於減少偏見並提高人工智能輸出的相關性。例如，醫療機構通過使用自身數據來定制基礎模型，可以確保模型符合特定需求。
醫療保健的未來
這個由生成式人工智能驅動的新興醫療時代，不僅僅是現有過程的改進，它還提供了根本重新思考我們健康方式的潛力，將焦點從治療疾病轉向促進健康。
通過利用生成式人工智能和雲計算的力量，我們正在擴大醫學的可能性邊界。我們可以更好地預測和預防疾病，同時為病人和提供者提供前所未有的見解。
我預見未來的情景是，預測分析可以在公共衛生危機發生之前預測到它們，治療方案可以根據個體的獨特基因組量身定制，並且AI驅動的遠程醫療可以彌補醫療服務的空白。
但仍有許多工作需要完成。例如，技術領導者正在與癌症人工智能聯盟合作，現在就邁向這一未來，利用人工智能改變癌症研究。這一未來的願景並不是遙不可及的理想，而是我們正在努力實現的具體目標，這依賴於技術和人類專業知識的相互增強，共同創造一個更健康的世界。
這篇文章清晰地描繪了生成式人工智能在醫療保健領域的潛力，然而在推進技術的同時，我們也不能忽視對於倫理和法律框架的建立。只有在保障數據隱私和安全的基礎上，才能真正實現技術的可持續發展。隨著技術的不斷進步，如何在創新與安全之間取得平衡，將是未來醫療保健行業面臨的一大挑戰。
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