数字人类正在接管你的医疗保健Digital Humans are Taking Over Your Healthcare

环球医讯 / AI与医疗健康来源:analyticsindiamag.com美国 - 英语2024-11-22 19:00:00 - 阅读时长4分钟 - 1844字
NVIDIA等公司开发的数字人类和代理AI系统正在改变医疗保健行业,减轻医护人员的行政负担,提高患者体验。
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数字人类正在接管你的医疗保健

数字人类正在接管你的医疗保健

数字人类将帮助医生记录病历和安排预约,从而减轻繁忙从业人员的这些任务,NVIDIA的Kimberly Powell表示。

数字健康代理已不再是未来的概念。它们已经到来,彻底改变了医疗服务的提供和体验方式。代理AI和多代理系统的进步正在减轻行政负担,解决劳动力短缺问题,并管理不断上升的医疗保健成本。

NVIDIA的医疗保健副总裁Kimberly Powell详细介绍了数字健康代理的情况,她表示,代理AI和多代理系统的曙光将减轻行政负担,应对劳动力短缺和医疗成本上升等存在的挑战。

在接受AIM采访时,Powell说:“数字人类将帮助医生记录病历和安排预约,从而减轻繁忙从业人员的这些任务。这还将实现全天候和个性化的护理服务,创造新的患者体验。”

与此同时,社交媒体上正在进行一场有趣的讨论。一位Reddit用户提到,自动化医疗保健的概念可能看起来不太现实,因为涉及人类生命的风险很高。然而,另一位用户指出:“乍一看,这似乎有道理,但仔细一想,你会发现已经有一些AI模型可以可靠地诊断身体疾病,并从放射图像中检测癌症,其准确性超过99.7%的放射科医生。”

飞利浦临床教授兼首席创新和战略官Shez Partovi在一篇题为《弥合医疗保健差距:2024年未来健康指数的三大启示》的博客中表示,医疗保健领导者正在拥抱AI,用于各种医院运营的临床决策支持,特别是在住院患者监测、治疗计划和药物管理方面。

数字人类的发展之路

今年早些时候,NVIDIA宣布其Avatar Cloud Engine (ACE)生成式AI微服务全面可用,旨在加速数字人类的开发,推动下一波逼真虚拟体验的到来。

新宣布的技术包括:

  • NVIDIA Audio2Gesture:这项即将推出的技术可以根据音频轨道生成身体动作。
  • NVIDIA Nemotron-3 4.5B:这是一种新的小型语言模型(SLM),专为低延迟、设备端RTX AI PC推理而设计。

为了缓解术前焦虑,德勤正在升级其Quartz Frontline AI,这是一种由NVIDIA驱动的客户服务解决方案,引入了作为患者前线队友的AI代理,甚至在患者到达医院之前就开始发挥作用。

该解决方案基于NVIDIA Omniverse平台开发,其逼真的化身可以回答复杂的、特定领域的关键问题,这些问题在医疗保健交付中至关重要。

渥太华医院正在实施德勤的Frontline AI队友,部署AI助手,以提升患者体验并减轻行政工作负担。

在2024年Oracle Health Summit上,公司董事长兼CTO Larry Ellison提供了未来医疗保健的愿景,并宣布了几项与产品和技术相关的重大消息。

这些公告包括Clinical AI Agent,这是一种基于云的AI工具,通过捕捉和丰富患者交流,提高文档准确性,简化临床决策,使医生有更多时间专注于提供护理。

印度尼西亚的数字代理

印度尼西亚的技术领导者与NVIDIA及其合作伙伴合作,启动了一个项目,开发适用于2.77亿印尼语使用者的主权AI。

利用印度尼西亚电信公司IOH的主权AI云,Hippocratic AI确保患者数据本地化和安全,同时提供超低延迟的AI推理。

根据NVIDIA的一篇博客,Hippocratic AI是首批利用Sahabat-AI的项目之一。它结合了这些模型与NVIDIA AI平台和IOH的主权云,创建了先进的数字代理,能够进行类人的对话,展现同理心,并与印度尼西亚各地的患者建立信任和融洽关系。

Hippocratic AI还采用了一种万亿参数星座架构,集成了专门的医疗保健大型语言模型(LLM)代理,以实现安全、精确的数字代理实施。这些AI驱动的数字代理旨在通过处理耗时的任务来提高员工生产力,从而使护士和医务人员能够专注于关键职责,最终提升医疗保健的可及性和服务质量。

未来展望

我们正处于物理AI模型的突破时刻,这些模型能够理解、互动和导航世界。Powell说:“物理AI将体现为机器人系统。”

“药物发现和设计AI工厂将帮助techbio和生物制药公司探索几乎无限的目标-药物组合可能性,然后在耗时且昂贵的湿实验室实验之前进行筛选。”她补充道。Powell预测,这些AI工厂将消耗所有湿实验室数据,改进AI模型并重新部署这些模型,通过从每次实验中学习来改进每一次实验。这将使行业从发现过程转变为设计和工程过程。


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