据麦肯锡研究人员称，生成式AI（GenAI）有能力“解锁医疗保健行业未实现的1万亿美元改进潜力”。资金不足且负担过重的医疗保健行业远未能实现其核心和基本使命，即不断改善和提高患者的生活质量。GenAI可以通过引入大量企业智能，释放临床资源，使医疗保健专业人员能够专注于更高价值的任务。此时此刻，这正是医疗保健行业所需要的。
在这篇文章中，我分享了我在自动化领域20年的经验，这些经验使我成为当今最具影响力的应用GenAI技术的领导者。GenAI是帮助医疗保健行业提供更好患者结果的及时选择。GenAI可以在特定医学领域和深度临床专科中以多种方式提供帮助。但本文将从宏观角度探讨GenAI的整体影响。我认为我们需要关注GenAI如何提高准确性、效率和职业满足感。我打算在后续的文章中更深入地探讨GenAI在具体领域的应用。
探索GenAI在医疗保健领域的优势
GenAI可以通过多种方式推动医疗保健行业的转型。
减少时间、金钱和压力
GenAI的学习和性能潜力使其能够轻松增强各种任务，减轻临床医生的压力。凭借其巨大的计算能力，GenAI可以在几秒钟内读取、解释和处理大量专业信息。相比之下，人类处理相同信息可能需要更多时间。基于GenAI的系统可以从大量信息中理解和综合最重要的细节，潜在地为临床医生节省约20%的时间，让他们可以专注于更重要的事情。通过自动化这些传统上需要手动劳动和大量时间的重复性行政任务，有助于提高医疗保健专业人员的工作生活平衡，同时提供高质量的护理。
例如，医疗保健提供者无需手动将患者信息输入系统，他们只需上传手写笔记、PDF、图像或其他文件，GenAI就可以从中提取关键信息并代为录入系统。考虑到一名医生每天接诊的患者数量（2018年为11至20人），这大大减轻了他们的负担。同年在美国，大约每300名医生服务10万名患者，因此在这一领域的GenAI支持具有重要意义。
加速医疗保健流程
在当前的系统中，临床医生不仅面临提供高质量护理的压力，还必须处理记录、上传、提交和阅读报告等任务，以及在遇到问题时拨打技术支持电话。但如果大多数这些手动、重复性和低价值的任务可以自动化呢？现在，这是可能的。
让我们考虑一下节省的时间、金钱和用户挫败感，并将重点放在这些低价值工作可以执行的速度上。机器的计算能力平均比人脑快1000万倍，GenAI还可以加快流程和患者结果的周转时间。在过去，一些实验室结果可能需要数小时甚至数天才能处理完毕。GenAI可以缩短患者的等待时间，使挽救生命的治疗能够更快地进行。
减少人为错误
最后，准确性是医疗保健中最重要的一点——没有它，就无法正确治疗患者。根据约翰霍普金斯大学2018年的一项研究，每年有超过25万人因人为错误在美国死亡。这是一个我们至今仍面临的主要公共问题。GenAI有可能改变这一现状。它可以自动化定期数据审查，更准确地处理电子病历（EMRs）和诊断报告（如放射学图像或实验室结果）。它还可以快速分析大量医疗数据，识别肉眼无法检测到的警示信号、模式和异常，从而在诊断过程中增加一层保障。在某些GenAI的实施中，我们已经能够达到98%的准确率，这与人类目前的水平相当或更好。
应对GenAI在医疗保健领域的挑战
需要充分培训
一个需要考虑的问题是，医疗保健提供者需要熟悉新技术，因为目前使用的旧系统需要更新、更改或完全替换。就像任何新工具一样，经过一段培训期后，使用起来会更容易。
机器学习依赖于提供的数据
另一个需要考虑的问题是，虽然GenAI可以是一个强大的工具，但它只是一个工具。它的强大程度取决于所提供的信息和数据，如果它是基于偏见或有缺陷的数据构建的，那么这就是它的基准。因此，输入和收集数据的人有责任保持系统的健壮性。
涉及的安全风险
最后，就像任何技术一样，都存在安全风险。我们都太熟悉数据泄露和黑客攻击，而今天攻击的数量和严重性只增不减。所有诊所和医院都需要有一个风险管理计划。这应该作为培训的一部分进行教授和学习。
结论
许多行业都将受到GenAI和机器学习的影响，但医疗保健可能是最明显的。GenAI有无数的应用，使其成为人类历史上临床进步的激动人心时刻——无论是从医生那里获得更加个性化的医疗建议，还是让医生因为有更多空闲时间而变得更加高效。GenAI在医疗保健领域的应用带来了越来越多的机会。是时候让医疗保健提供者探索其潜力了。
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