用生成式人工智能（GenAI）变革医疗保健
全面分析了在医疗保健领域实施生成式人工智能（GenAI）的前沿，以确保稳健可靠的临床结果。
Dickon Smart-Gill，Temus企业架构师
人工智能（AI）已经成为全球多数人口日益熟悉的词汇。随着我们进入2025年，AI将继续在各行各业中发挥关键作用，特别是在生成式人工智能（GenAI）等新兴技术的推动下。AI和GenAI将在提高生产力、运营效率和准确性方面创造前所未有的机会，涵盖各个行业，包括医疗保健。事实上，新加坡卫生部于2024年10月宣布，将在未来五年内投资2亿新元，在全国医疗系统中实施新的AI技术。
医疗保健行业正在迅速发展，以进一步数字化其能力、系统和流程，同时仍然严格遵守数据隐私和安全的约束。一个例子是引入由GenAI支持的电子健康记录（EHR），这将使临床医生能够更好地利用数据驱动的见解和智能提供护理。临床医生可以阅读大量EHR数据的摘要，评估呈现的关键事实，并选择追求潜在的临床讨论和探索方向。基于十年的相关研究，最近的试验也显示出在诊断影像中应用AI的巨大前景，预计GenAI也会带来类似的积极影响。另一个GenAI的应用案例可能是协助研究人员从以前无法访问的数据中提取社区级别的见解，这些数据存储在文本临床笔记、报告和诊断图像中。
用GenAI为医疗保健带来新可能
将GenAI与EHR集成带来了显著的机会，使临床医生和研究人员有可能重塑医疗保健格局。GenAI可以作为临床医生诊断和治疗患者的强大工具；它可以用于分析患者病史、实验室结果、影像数据，并通过建议和支持证据辅助诊断过程。
在研究层面，GenAI有可能通过分析大量匿名的EHR健康数据来改变我们对大规模人群健康的理解。这可以帮助研究人员识别疾病和治疗结果的趋势和模式，从而生成新的研究假设，设计和分析临床试验，最终加速医学发现。
然而，提供更多数据也带来了新的挑战。例如，繁忙的全科医生是否有时间审查EHR技术通常提供的更完整和大量的患者记录？这将如何影响他们的时间、责任和医疗实践，同时保持与患者的同情心联系？
了解风险是解锁AI真正价值的关键
任何强大的新技术都会有风险，需要识别、缓解和管理；其中最重要的是可靠性和隐私。实现完全准确既不现实也不切实际，因为无论是人类还是AI都会犯错。医疗机构需要有流程和控制措施来管理GenAI的表现，持续评估、改进并公布长期患者结果。
管理和保护患者隐私及其数据仍然是个人的重大关切和组织的风险。患者记录包含大量个人敏感信息。在至关重要的医疗保健行业中，对AI的依赖增加将提高AI模型篡改和数据泄露的风险。因此，组织需要检查端到端流程，确保系统保护这些数据并保护患者隐私。
最终，患者安全是最重要的，目前阶段，由GenAI生成的建议仍需由经验丰富的临床医生进行审查和验证。必须谨慎使用GenAI，并得到严格的临床试验支持。
AI将继续发挥关键作用
展望未来，我们可以期待GenAI系统从新的临床数据和研究发现中不断学习，提供越来越复杂的分析和建议。这可能会为个体和群体层面的高级预测健康模型铺平道路。这些发展的潜在影响是巨大的。我们可能会看到患者护理的精确度和效率提高，医学研究加速，以及更加个性化和数据驱动的医疗保健方法。
至关重要的是，我们必须谨慎对待这些新前沿，GenAI在医疗保健中的实施必须合乎伦理，并受到强有力的人类监督。需要持续验证AI生成的建议与临床结果之间的准确性、可靠性和安全性。此外，处理敏感的健康信息时，确保患者隐私和数据安全将始终是首要任务。
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