生成式AI有望为医疗健康领域带来巨大改进。
除了增强直接患者互动外，它还优化了资源管理和患者物流等运营方面。
根据麦肯锡的报告，生成式AI能够高效地筛选海量数据集，使医疗专业人员能够专注于复杂的患者问题。
该技术还承诺能够快速将非结构化数据转换为可用格式，特别是在重塑健康保险运营方面，实现几乎即时的福利验证。
然而，NTT DATA进行的研究指出，生成式AI的广泛承诺与当今医疗健康领域的实际表现之间存在关键脱节。
NTT DATA的研究显示，超过80%的医疗领导者声称拥有具体的生成式AI战略。
然而，只有40%的人将这一战略与业务目标紧密关联，仅54%的人认为他们的生成式AI能力高度有效。随着英国政府公布其"面向未来"的10年健康计划，这一错位现象更加凸显。该计划将NHS（英国国家医疗服务体系）定位为全球领先的AI赋能医疗健康模式。
尽管面临当前挑战，医疗健康领域对生成式AI的热情是合理的。
NTT DATA的调查数据显示，94%的受访者认为生成式AI可以加速研发，获得新治疗方法、更优诊断和增强的预测分析能力。
主要优势包括提高诊断精确度、改善患者体验和简化行政职能。
然而，重大障碍可能阻碍进展，包括：
- 技能短缺： 75%的医疗领导者报告内部生成式AI专业知识不足
- 遗留基础设施： 91%的人表示过时技术阻碍了他们扩展生成式AI的能力
- 安全和隐私担忧： 91%的人担心保护敏感健康数据，仅42%对AI应用安全控制有信心
然而，未来仍然充满希望。
NTT DATA的研究显示，87%的领导者认为生成式AI的优势最终将战胜相关风险，超过一半的组织计划在未来两年内进行重大AI投资。
NTT DATA北美医疗健康部门高级副总裁桑达尔·斯里尼瓦桑表示："要实现生成式AI在医疗健康领域的全部潜力，组织必须将技术与业务战略保持一致，开发全面的劳动力培训，并实施多层次的治理策略，优先考虑人员并保持人类参与。"
"至关重要的是，要透明地展示技术如何通过补充人类工作者来使患者受益。"
英国前瞻性医疗健康议程概述了从模拟到数字的十年过渡，将AI作为每位临床医生不可或缺的工具。
重点是利用AI增强临床决策并提升劳动力技能，同时解决人员短缺问题。
计划功能包括：
- 集中式数字工具： 如重新设计的NHS应用程序
- 加大投资： 对AI就绪基础设施和劳动力培训
- 治理改革： 安全加速AI采用
NTT DATA英国及爱尔兰首席技术官汤姆·温斯坦利表示："我们的报告分析了AI对医疗健康的重要性，这一点刚刚在英国政府最新的英格兰10年健康计划内容中得到体现。"
"该计划旨在使NHS成为全球AI赋能程度最高的医疗系统，并要求所有医院全面采用AI，推动英国成为投资和采用AI的前沿国家。"
"为实现这一目标，该计划旨在为所有医生、护士和医疗健康专业人员提供可信的AI助手，这表明正在弥补报告中暴露的技能差距，同时安全地利用NHS内部的海量健康数据。"
例如，皇家马斯登NHS基金会信托与NTT DATA合作，正在开发一个创新的AI驱动放射学分析平台。
该举措利用生成式AI加速癌症检测准确性，为研究人员提供了前所未有的工具，用于研究影像生物标志物并改善患者预后。
在国家健康与护理研究所(NIHR)的支持下，该项目体现了AI对英国癌症研究和治疗的变革性影响。
该系统利用高性能计算和强大的云基础设施对AI算法进行大规模测试，确保NHS保持在技术进步的前沿。
期望是这些AI模型将提高诊断准确性和效率，通过早期检测和更针对性的治疗直接造福癌症患者。
NTT DATA英国及爱尔兰医疗健康部门副总裁弗兰·霍根表示："这一合作展示了如何将AI技术用于公益。"
"在医疗健康领域以道德和安全的方式使用AI是我们建设更智能、更健康社会使命的核心，该项目是负责任创新在实践中的蓝图。"
"我们很自豪能够支持皇家马斯登在癌症研究边界上的突破。"
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