AI将从五个方面颠覆医疗行业

图片：CTOCIO/Midjourney

生成式 AI 正在改变医疗护理，实现个性化治疗计划、实时患者监测和高级诊断。智能化医疗的未来基于数据集成和共享的实时性，并结合更高的精度和个性化，最终提高患者的治疗效果和整体健康状况。

斯坦福大学医学院临床卓越研究中心高级学者尼拉夫·R·沙阿（Nirav R. Shah）在VB Transform大会的听众前预测道：“我们正从模拟时代的无菌临床偶发性护理，迈向充满希望的现实世界高保真未来。”“我认为我无法给你们一张明确指示我们将去往何处的地图。但我可以给你们一个指南针。”沙阿说。

沙阿继续说道：“生成式人工智能（AI）正在改变我们提供的护理方式，使个性化治疗方案、实时患者监测和高级诊断成为可能。这些进步不仅改善了当前的医疗服务水平，还为未来的创新铺平了道路。”

生成式AI在医疗领域的未来

“医疗行业并不高效。我们获得的技术越多，效率却越低下。作为医生，在纸质记录时代，我花45分钟就能接诊一位患者，而现在，由于电子健康记录的存在，我反而需要花费1小时45分钟，因为我更像是一个被美化了的数据录入员。技术并没有为我们带来便利，”沙阿解释道。

从历史上看，医疗系统一直缺乏以用户为中心的设计，而是将收费和行政功能放在首位。沙阿认为，以这些标准设计的医疗系统导致医生和医疗服务提供者花费越来越多的时间进行数据录入和复杂界面的操作。

沙阿表示，生成式AI能够改变医疗行业的技术发展方向，在提升患者护理质量的同时，减少行业内众所周知的繁琐和延迟的行政任务。

沙阿强调，通过生成式AI来简化和个性化医疗流程，将给患者和医疗服务提供者带来诸多益处，并指出医疗行业目前正处于全面实现生成式AI潜力的初级阶段。

沙阿进一步阐述了生成式AI在医疗领域的潜力如何重塑整个行业，使之更加高效、个性化和患者导向。

“生成式AI不仅仅是技术上的革新，它是一场深刻的医疗范式转变，”沙阿说道，“通过分析和学习海量的医疗数据，AI能够识别出复杂的疾病模式，预测疾病进展，甚至提出个性化的治疗方案。这种能力将极大地提升我们预防、诊断和治疗疾病的能力。”

Shah解释说，生成式人工智能将实现一种新的基于价值的护理强度再分配。从而实现更有效的健康结果，而不是将风险与护理强度相匹配（下图）：

总之，人工智能正在从根本上重塑医疗行业，在患者护理中实现前所未有的精确度和个性化水平。Shah特别指出了以下几个关键领域将受到生成式AI的深刻影响：

1. 提高诊断准确性。训练大型语言模型 （LLM） 以更好地诊断疾病，并通过结合多感官输入来提供更高的检测准确性，这决定了当今医疗保健的未来。Shah呼吁更有效地整合实时数据，以提高诊断准确性和更有效地跟踪早期疾病检测。该领域的未来工具需要集成实时数据以进行即时诊断，并充分利用可用的遗传数据和可穿戴设备。
2. 加强患者护理和管理。Shah 提出了一个令人信服的案例，即使用一代 AI 通过人工智能驱动的远程医疗和虚拟平台改善家庭患者护理，以改善医疗保健的可及性。他还强调了医疗保健的未来将如何通过使用患者数据的个性化治疗计划来定义，从而改善患者护理。Gen AI 还可以通过实时监测和干预来帮助慢性病管理。未来的远程医疗将通过持续的远程护理而扩展。“更多的护理正在转移到家庭中，而不是每年与医生一起发作四次，”沙阿说。
3. 简化行政流程。Shah预测，人工智能在医疗保健领域可以取得的最重要成果之一将是简化行政流程。自动执行日程安排、计费和文档以及减少提供商的工作量只是一个开始。Shah 表示，在改进管理流程和使用 gen AI 实现自动化以提高效率方面，将取得非凡的收益。他预测，聊天机器人和虚拟助手最终将处理患者的查询，从而增强体验和效率。目标需要通过将最新技术与实时遥测相结合来提高患者护理水平，从而识别潜在疾病并在治疗中先发制人。Shah对未来持乐观态度，并指出医疗保健AI中的Gen AI将完全自动化工作流程，增强资源管理的预测分析，并提高跨系统的互操作性。他认为，下一波人工智能的进步将解决这些长期存在的问题，提供更无缝、更高效的医疗保健服务。
4. 支持临床决策。Shah表示，Gen AI支持临床决策的潜力才刚刚开始。人工智能驱动的支持系统将取得更多进展，提供基于证据的建议，从而更快地做出更明智的决策。Shah 还认为，gen AI 将通过量身定制的建议帮助提高治疗结果，并监控生命体征以及时发出警报。在他的演讲中隐含着先进的人工智能在手术和重症监护期间提供实时支持、预测患者恶化和改进临床指南方面的作用。
5. 彻底改变研发。 Shah 在他的主题演讲中提到的高保真未来的核心是需要将 gen AI 的全部价值应用于改进医学研究和开发。加速药物发现，减少临床试验的时间和成本，并确定现有药物的新用途是一个开始。未来的人工智能增强个性化医疗将提供基于基因的治疗，提高疗效。Gen AI将推动基因组研究，发现新的生物标志物并促进对疾病的理解。

然而，沙阿也指出，在享受生成式AI带来的便利的同时，我们必须面对一系列挑战，包括数据隐私保护、算法偏见、医疗责任归属等问题。他呼吁医疗行业与监管机构、技术开发者等各方共同努力，建立健全的伦理框架和法律法规，确保生成式AI在医疗领域的健康发展。

“生成式AI是医疗行业的未来，但它需要我们共同的努力和智慧来驾驭，”沙阿总结道，“我相信，在不久的将来，我们将见证一个更加高效、个性化和患者导向的医疗新时代的到来。”

沙阿还深入探讨了生成式AI在推动医疗公平性和可及性方面的潜力。他强调，尽管当前医疗资源在全球范围内分布不均，但生成式AI有能力打破这些障碍，使更多人受益于高质量的医疗服务。

“生成式AI可以通过远程医疗、智能诊断工具等形式，将先进的医疗技术带到偏远地区和医疗资源匮乏的社区，”沙阿解释道，“这不仅能够提高这些地区患者的生存率和生活质量，还能促进全球医疗水平的均衡发展。”

此外，沙阿还提到了生成式AI在促进医疗教育和培训方面的作用。通过模拟真实临床场景、提供个性化学习路径和即时反馈，AI可以加速医疗人才的培养，确保未来的医疗工作者具备更高的专业技能和更强的应对复杂情况的能力。

然而，沙阿也认识到，要实现这些愿景，还需要克服一系列技术和非技术障碍。他呼吁加大对生成式AI在医疗领域研发的投资，同时加强跨学科合作，促进医学、计算机科学、数据科学等领域的深度融合。

“我们正处于一个激动人心的时代，生成式AI正引领着医疗行业的深刻变革，”沙阿满怀激情地说道，“但我们必须保持谦逊和谨慎，确保技术的发展始终以人为本，服务于患者的健康福祉。”

最后，沙阿强调了医疗行业和社会各界在推动生成式AI健康发展中的共同责任。他呼吁建立更加开放和包容的生态系统，鼓励创新与合作，同时加强伦理审查和监管，确保技术的公正、透明和负责任地使用。

“让我们携手合作，共同开创医疗行业的美好未来，”沙阿总结道，“在生成式AI的助力下，我们有望实现更加高效、个性化和公平的医疗服务，为人类的健康事业贡献更大的力量。”