AI正越来越多地应用于医疗行业，在2025年，它将成为推动更智能、更灵活和更加个性化的医疗体验的主要力量。从研究实验室到患者护理，基于AI的解决方案将提升管理人员、专业人士、研究人员和患者的医疗体验。
代理型AI的曙光
在医疗环境中，代理型AI（agentic AI）和多代理系统将帮助解决劳动力短缺和护理成本上升等存在性挑战。代理型AI是一种几乎可以自主运行的新类别生成式AI，它可以做出复杂的决策，并根据连续学习和分析大量数据集来采取行动。代理型AI具有适应性，有明确的目标，并能自我纠正，还可以与其他AI代理聊天或向人类求助。
这一新时代的“数字人类”可以记录临床笔记并预约患者就诊。这标志着由软件提供服务的新时代，引领了服务即软件行业的兴起。新的常态将是全天候、个性化的护理服务。医护人员将与代理合作，减轻行政工作负担。AI代理将检索和总结患者记录，推荐临床试验和最先进的治疗方法。
机器人的角色
机器人将以多种方式与人类临床医生协作并支持他们。一方面，它们将更好地响应和反应人类指令；另一方面，它们将在协助和执行复杂手术中发挥越来越重要的作用。
虽然机器人并不是新鲜事物，但它们尚未像其他技术创新那样融入社会并支持我们的日常生活。然而，这种情况即将改变。数字孪生、模拟和AI正在使机器人系统在虚拟环境中进行训练和测试成为可能，从而减少现实世界中的风险。这些工具还训练机器人应对几乎任何场景，大大增强了其在不同临床情况下的适应性和性能。
这些新的虚拟世界对于训练机器人至关重要，使自主手术机器人成为现实。手术机器人将以高精度执行复杂的手术任务，减轻外科医生的认知负担，并缩短患者的恢复时间。这在发展中国家尤其具有巨大的潜力，有助于提高高质量护理的可及性。
用于药物发现和设计的AI工厂
生成式AI模型将解放药物发现领域的科学思维和探索。以ChatGPT这样的生成式AI工具为例，当您提示它生成一封电子邮件时，它无需通过试错的方式手写。现在想象一下这对药物发现的影响。
我们已经看到生物技术和生物医药公司结合生成、预测和优化分子的模型，探索近乎无限的目标药物组合——这一切都在进入耗时且耗费资金的湿实验之前完成。
AI工厂，一种增强AI能力的新类型数据中心，将彻底改变药物发现过程。这些AI工厂将利用所有可用的湿实验数据改进AI模型，然后更新并重新部署这些模型以供未来的实验使用。每次实验都将从前一次实验中受益，新信息将被输入下一次实验。这将使药物发现不仅仅局限于发现新药，而是积极设计和工程化药物。
展望2025年，我们将发现更多与AI互动的应用方式。在未来一年中，医疗行业将能够结合专有数据使用AI模型开发能够推理的系统。这将赋能下一代数字健康代理，开启机器人新时代，并推动药物发现和设计的新发展和突破。
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