新成立的FDA小组就医疗保健中生成式AI的监管展开讨论
在《自然医学》杂志上发表的一项研究中，超过35位学者揭示了一种名为PANDA的新胰腺癌检测技术。通过使用AI辅助的CT扫描筛查，他们能够以高于“普通放射科医生”的准确率发现并正确识别胰腺癌。据估计，到2032年，全球通用AI医疗市场的价值将达到172亿美元。自然语言处理（NLP）是人工智能的一个分支，它关注计算机如何处理、理解和操作人类语言的口头和书面形式。这些网络的独特之处在于，与其他ANN的输入和输出相互独立不同，循环神经网络（RNN）利用先前层的输入来影响后续的输入和输出。
戴夫·P.在医院、医疗技术和天主教传播领域从事新闻、营销和公共关系工作已有30多年。他还专门从事为地方、全国和全球慈善机构、非营利组织和基金会的首席执行官提供筹款传播和代笔服务。使用未用于训练的单独数据集来评估准确性、可靠性和泛化能力。该应用程序需要具备可扩展性，以处理大型医疗数据集和医疗机构不断增长的需求，确保高效性能。与现有医院和诊所使用的医疗工作流程和系统的无缝集成对于实际应用至关重要。生成式AI通过模拟分子结构和预测其效力加速了药物发现，促进了创新疗法的发展。
重新构想医疗营销的未来，随着生成式AI、预测分析和增强的数据框架的融合，将解锁前所未有的可能性。医疗营销领域正在被重塑为有意义的互动、更明智的决策和变革性的结果。2023年底，谷歌宣布将推出专为医疗专业人员设计的生成式AI搜索体验，这将把所有患者信息整合到一个系统中。借助Vertex平台，医生可以快速访问患者记录而不必担心遗漏任何信息。
它可以预测和预警潜在的公共卫生问题，如疾病爆发，并作为预警系统。总体而言，生成式AI有潜力彻底改变我们分析和使用电子健康记录（EHR）的方式，从而显著改善患者的治疗效果和医疗效率。生成式AI模型缺乏结合个人资料的能力，难以提供有效的医疗服务。
为了确保内容和结构的有效性，这些问题经过了OT教职同事的研究专家审查和改进。定量数据和定性数据通过Microsoft Teams进行调查收集。基于这项探索性研究的结果，提出将AI工具整合到OT课程中的建议，并指出进一步研究的方向。随着对生成式AI的热情高涨，调查还突显了采用准备方面的差距和医生认为在部署这些工具之前需要解决的问题。
“人在环路”（human-in-the-loop）必须成为大多数，如果不是全部AI医疗部署的重要特征。尽管生成式AI在医疗保健中有许多有前途的应用，但其在这一领域的全部潜力仍未得到充分开发。医院每年产生约50拍字节的数据，相当于1000万部高清电影，但根据世界经济论坛的数据，97%的宝贵信息未被使用。尽管一些医疗AI部署进展缓慢，维克斯对这些技术在2025年颠覆电子健康记录（EHR）和精准医疗市场的潜力表示乐观。一些医疗组织正在努力开辟这条道路，这一趋势可能会在2025年继续发展，IDC公共部门副总裁林恩·邓布拉克表示。最近布里格姆妇女医院的一项研究表明，在AI训练数据集中加入更多细节可以减少观察到的差异，麻省总医院的一名儿科医生正在进行的研究旨在训练AI识别教师对学生评价中的偏见。
他专注于数据、分析和人工智能的业务和社会采用方面，在其35年的咨询和学术生涯中。医疗系统的技术团队还可以通过HuggingFace等成熟平台访问这些高级模型，这些平台提供了评估、微调和部署符合特定临床和运营要求的AI模型的安全环境。维克斯继续说，这些技术还可以提升患者和护理人员的体验，他表示，基于多智能体系统的AI可以帮助简化患者旅程。此外，诸如环境聆听等模式有助于减少行政任务的时间，使提供者能够更加专注于直接护理。在所有级别和职位上优先考虑AI意识和培训，可以推动更好的决策，提高效率并增加员工和患者的满意度。组织可以获得免费的生成式AI技能培训，以帮助提升和支持其劳动力。
随着生成式AI的热潮持续，医疗利益相关者必须平衡这项技术的承诺和风险。同样，只有五分之一的医生认为他们的患者会对这些工具用于诊断感到担忧，而80%的美国人表示他们会感到担忧。大约三分之二的医生认为，如果患者知道他们的提供者使用生成式AI来指导护理决策，他们会对其结果有信心，但48%的美国人表示他们不会有信心。他们普遍持积极态度，认识到生成式AI减轻行政负担和减少临床医生工作量的潜力。然而，他们也担心它可能破坏患者与临床医生之间的基本关系。他们越来越擅长从医疗记录中广泛且通常是非结构化的文本中提取具体的临床相关信息。
ChatGPT不像我们那样亲自了解我们的患者，因此它们可能会建议我们知道不合适或不适当的措施。它迅速为您提供了一长串可以实施的治疗想法。由于调查问题是在序数尺度上测量的，因此使用了非参数检验。
人工智能已经革新了各个领域，并在医疗职业的多种应用中展示了前景。生成式AI能够使用算法创建新内容和想法，越来越多地融入医学的各个方面，提供了显著改进诊断、临床决策和患者管理的方法。在皮肤病学领域，AI用于提高皮肤癌诊断的准确性，甚至可以媲美经验丰富的皮肤科医生。
各州处于领先地位，预计随着人们对AI在医疗保健中用例后果的熟悉度增加，将出台更多法规。预算限制或商业激励因素一直使得找到慢性疾病的准确答案变得困难。AI模型通过评估最小数据集和预测分子结构支持罕见病潜在药物候选物的识别。
生成式AI在医疗保健中指的是使用先进的AI算法创建新的合成数据，以显著改善患者结果、简化临床工作流程并降低整体医疗成本。RNN常用于解决自然语言处理、语言翻译、图像识别和语音字幕相关的挑战。
拥抱像生成式AI这样的技术对于解决这些问题和提高运营效率、患者结果和成本效益至关重要。但想象一下，如果我们能用AI在医疗保健中代表我们身体的每一个细胞，即虚拟细胞模仿人类细胞。科学家可以使用这种模拟器验证细胞如何对各种因素（如感染、疾病或不同药物）作出反应。这将使患者诊断、治疗和新药发现更快、更安全、更有效。这正是普莉西拉·陈和马克·扎克伯格正在研究的——由AI驱动的虚拟细胞建模系统。
生成式AI在医疗保健中可以通过增强医学影像解释、改善罕见疾病的数据综合以及帮助识别细微模式或异常来显著提高诊断准确性。生成式AI医疗保健算法根据实时患者数据动态调整治疗计划，优化治疗方案以获得更好结果并最小化副作用。这种先进技术在诊断、治疗个性化和医学研究方面的转变，为患者带来了更好的结果，并使医疗体系更加高效。
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