人工智能技术正在以非凡的方式改变世界。
根据 Gartner 于 2023 年开展的一项调查，高达 85% 的医疗保健高管认为 Gen AI 将对行业产生深远影响，有些人甚至预测这将彻底颠覆整个行业。
虽然这项技术仍处于实施的早期阶段，但其潜在的应用已经令人着迷。
1、 协助临床诊断
(1)，生成高质量医学图像
医院可以使用生成式 AI 工具来增强传统 AI 的诊断能力。
该技术可以将质量较差的扫描结果转换为细节丰富的高分辨率医学图像，应用异常检测 AI 算法，并将结果呈现给放射科医生。
一组研究人员尝试使用生成对抗网络 (GAN) 模型来提取和增强低质量医学扫描中的特征，将其转换为高分辨率图像。
这种方法已在脑部 MRI 扫描、皮肤镜检查、视网膜眼底镜检查和心脏超声图像上进行了测试，结果显示图像增强后异常检测的准确率较高。
(2)，诊断疾病
研究人员可以利用医学图像、实验室测试和其他患者数据训练生成式 AI 模型，以检测和诊断不同健康状况的早期发作。
这些算法可以发现皮肤癌、肺癌、隐藏骨折、阿尔茨海默氏症的早期迹象、糖尿病视网膜病变等。
此外，AI 模型可以揭示可能导致特定疾病的生物标志物并预测疾病进展。
(3)，回答医学问题
如果诊断医生有疑问，他们可以求助于医疗保健领域的生成式人工智能，而不是在医学书籍中寻找答案。
人工智能算法可以处理大量数据并快速生成答案，从而节省医生的宝贵时间。
2、 促进药物开发
据美国国会预算办公室报道，新药研发过程平均耗资 10 亿至 20 亿美元，其中还包括失败的药物。
幸运的是，有证据表明，人工智能有可能将新药设计和筛选所需的时间缩短近一半，从而为制药行业节省约260 亿美元的年度开支。
此外，这项技术每年还可以减少 280 亿美元的临床试验相关成本。
制药公司可以在医疗保健领域部署生成式人工智能，通过以下方式加速药物研发：
（1）、设计和生成具有所需特性的新分子，研究人员随后可以在实验室环境中进行评估
（2）、预测新型候选药物和蛋白质的性质
（3）、生成对靶标具有高结合亲和力的虚拟化合物，可以通过计算机模拟进行测试，以降低成本
（4）、通过分析新药的分子结构预测其副作用
3、 自动化管理任务
医疗保健领域的生成式人工智能可以通过简化行政任务来部分减轻医生的负担。它还可以同时降低与行政相关的成本，根据 HealthAffairs 的数据，行政管理占整体医疗保健支出的 15%-30%。
（1）、从患者的医疗记录中提取数据并填充相应的健康登记册。
微软计划将生成式人工智能整合到Epic的EHR中。该工具将执行各种管理任务，例如回复患者消息。
生成式人工智能可以将口头临床互动无缝转换为数字文档，从而减轻医疗专业人员手动记录的负担。这种实时捕获可确保准确、详细的医疗记录，从而增强电子健康记录 (EHR) 中的数据完整性。
（2）、转录和总结患者咨询，将这些信息填写到相应的 EHR 字段中，并生成临床文档。微软的Nuance 将生成式 AI 技术 GPT-4集成到其临床转录软件中。医生已经可以测试测试版。
（3）、通过分析患者信息（例如病史、实验室结果、扫描等）生成结构化的健康报告。
（4）、提出治疗建议
（5）、解答医生的疑问
（6）、根据患者需求和医生空闲时间找到预约的最佳时间段
（7）、生成个性化的预约提醒和后续电子邮件
（8）、审查医疗保险索赔并预测哪些可能被拒绝
（9）、编写调查问卷，收集患者对不同程序和就诊的反馈，进行分析，并提出可行的见解，以改善护理服务。
4、 促进医疗培训和模拟
医疗保健领域的生成式人工智能可以进行逼真的模拟，复制各种健康状况，让医学生和专业人员在无风险、受控的环境中实践。
人工智能可以生成患有不同疾病的患者模型，或帮助模拟手术或其他医疗程序。
传统培训涉及预先编程的场景，这些场景具有限制性。而人工智能可以快速生成患者案例，并实时适应受训者做出的决定。这创造了更具挑战性和真实性的学习体验。
密歇根大学建立了医疗保健模型中的生成式人工智能，可以产生模拟败血症治疗的各种场景。
宾夕法尼亚大学部署了一个生成式人工智能模型来模拟 COVID-19 的传播并测试不同的干预措施。这有助于研究人员评估社交距离和疫苗接种对病毒的潜在影响。
5、 生成合成医疗数据
医学研究依赖于获取有关不同健康状况的大量数据。这些数据非常缺乏，尤其是罕见疾病。此外，收集这些数据的成本很高，其使用和共享受隐私法的约束。
医学领域的生成式人工智能可以生成合成数据样本，以增强现实健康数据集，并且不受隐私法规的约束，因为医疗保健数据不属于特定个人。人工智能可以生成 EHR 数据、扫描等。
由于真正有用且功能强大的生成人工智能的发展，社会中专业人士的角色正在发生变化。
每个行业都会受到影响，但我们已经看到，医疗保健行业大量使用数据和技术，因此受到的冲击将比大多数行业更大。
生成式人工智能有可能彻底改变我们治疗疾病的方式，开发新药，并根据患者情况提供个性化治疗。
它还将从根本上改变医生、护士和其他临床医疗专业人员的日常工作生活，甚至改变社会对他们的看法。
因此，他们会发现，他们比以往任何时候都更依赖人类的品质，比如同情心、沟通能力和许多从事这些工作的人在提供护理方面的本能。
问题和挑战依旧非常巨大，反对的声音从来都没有停止过。
隐私和监视、偏见、错误的信息、和歧视以及人类判断的作用，涉及科学的、学术的、伦理的挑战非常巨大。
将生成式人工智能应用于医疗、临床和健康管理，如同将其应用于学校教育一样，甚至比应用于教育教学更加严峻。
毕竟，人命关天啊！
不过，随着的技术的进步，我们有理由相信，通过持续创新和负责任的实施，Gen AI 有能力彻底改变医疗保健，最终带来一个未来，即患者获得卓越的护理，医疗专业人员可以专注于真正重要的事情——他们的患者。