生成式AI在疾病自然史中的前景、风险与伦理前沿
本文深入剖析生成式AI在疾病自然史研究中的革命性应用,揭示其在模拟疾病进程、预测慢性病发展及推动个性化医疗方面的巨大潜力,同时警示数据隐私泄露、算法偏见加剧健康不平等及伦理监管缺失等风险;作者作为科技未来学家,强调需通过建立跨职能伦理治理团队、促进医工协作、确保数据多样性等 actionable insights,在创新与人文价值间取得平衡,以实现AI赋能医疗的可持续发展,避免技术滥用导致的社会危害,为未来1-3年AI诊断工具普及及5-10年"数字孪生"患者模型落地提供前瞻性指导。

