生成式AI正在成为医疗保健领域的一个关键力量，有望重塑患者护理、医学研究和运营。这项能够从大量数据集中学习并生成上下文相关信息的先进技术，正在优化流程并开启医学领域的新可能性。
通过以前所未有的速度处理和合成信息，生成式AI成为医疗保健专业人士的宝贵助手，帮助他们应对时间限制、信息过载和关键决策等日常挑战。它还使患者能够获得前所未有的医疗知识，为与医疗保健提供者和研究人员进行更有意义的对话铺平道路。
结果是一个更高效、更贴近个体需求的医疗保健生态系统。
尽管生成式AI在医疗保健领域有广阔的应用前景，但其全部潜力仍远未得到充分利用。医院每年生成约50拍字节的数据，相当于1000万部高清电影，但据世界经济论坛称，其中97%的宝贵信息仍未被利用。为了保护隐私和安全，挖掘这一庞大的数据资源需要医疗保健组织在数据管理和利用方式上进行根本性的转变。
保障敏感数据的安全对于医疗保健组织至关重要，因此实现AI驱动的医疗保健意味着实施强大的安全功能和流程，以保护数据并从中提取可操作的见解。评估灵活的AI解决方案使医疗保健提供者能够在安全环境中运作，同时发展AI能力。医疗保健组织应考虑能够访问高性能基础模型（FMs）的广泛范围的解决方案，这为技术发展提供了灵活性。实现这种灵活性的一种方法是将完全托管的生成式AI服务纳入解决方案，以加快实验过程并通过单个API集成模型。
医疗系统的技术团队还可以通过已建立的平台（如HuggingFace）访问这些高级模型，该平台提供了一个安全的环境来评估、微调和部署符合特定临床和运营要求的AI模型。
生成式AI的影响已经在医疗保健的各个方面显现出来。通过与AWS客户合作，我亲眼目睹了生成式AI的能力。以下是几个例子：
- 达纳-法伯癌症研究所使用生成式AI研究工具，提升临床医生解读复杂实验室结果的能力。该解决方案揭示了可能被忽视的更细微的见解，提高了患者护理质量。
- 英国基因组学公司（Genomics England）在遗传研究方面取得了显著进展，利用生成式AI分析数百万页的科学文献，已经识别出20种潜在的智力障碍遗传联系，加速了新治疗方法的开发和患者预后的改善。
尽管这些应用非常有前景，但整个行业必须以明确和有目的的方式解决伴随AI辅助医疗保健而来的挑战。数据隐私、减少算法偏见和人类监督等话题应指导这些技术的发展。
医疗保健生态系统内的合作是必要的。技术提供商必须创建以客户为中心的工具；医疗保健组织需要培养一种平衡创新与安全的数据驱动文化；政策制定者应利用支持负责任AI使用和技术进步的框架。
负责任的AI应在八个核心维度上加以考虑：公平性、可解释性、隐私和安全性、安全性、可控性、真实性、鲁棒性、治理和透明度。像健康AI联盟（Coalition for Health AI，简称CHAI）这样的专家团体正在积极制定标准，与政府、提供者和患者合作，共同塑造负责任AI的未来。
最后，定制化有助于减轻偏见并提高AI输出的相关性。例如，通过使用自己的数据定制基础模型，医疗保健组织可以确保模型符合特定需求。
这个由生成式AI驱动的新兴医疗保健时代不仅承诺改善现有流程，还提供了重新构想我们对待健康的方法的潜力，将重点从治疗疾病转向促进健康。
通过利用生成式AI和云计算的力量，我们正在扩展医学的可能性边界。我们可以更好地预测和预防疾病，同时为患者和提供者提供前所未有的洞察力。我设想的未来是，预测分析可以在公共卫生危机发生前就做出预测，治疗计划可以根据个人独特的基因组成量身定制，AI驱动的远程医疗可以弥补医疗保健获取方面的差距。
但还有很多工作要做。例如，技术领导者正与癌症AI联盟合作，现在就步入这一未来，利用AI改变癌症研究。这一未来的愿景不是一个遥远的目标，而是我们正在努力实现的一个具体目标，依赖于技术和人类专业知识的结合，每一方面都放大了对方的优势，共同创造一个更健康的世界。
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