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《面向医疗保健的生成式人工智能》这份白皮书探讨了生成式人工智能 (Generative AI) 如何彻底改变医疗保健和生命科学行业，帮助医疗保健与生命科学领域的专业人士理解和应用生成式AI技术。它涵盖了有关生成式AI的技术概览、应用案例、技术架构与实施建议，并对该技术在未来十年的潜在经济影响进行了预测。

 

生成式AI的兴起和影响：白皮书指出，生成式AI代表着计算领域的一次范式转变，其核心创新在于基础模型。这些大型神经网络经过多模态数据的预训练，能够理解和生成类似人类的文本、图像等，从而在几乎所有认知任务中超越普通人类的表现。麦肯锡全球研究所 (MGI) 估计，生成式AI每年可为医疗行业创造600亿至1100亿美元的经济价值，这主要通过提高生产力和促进创新来实现。

 

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生成式AI在医疗保健中的应用：白皮书详细介绍了生成式AI在医疗保健领域的各种应用，包括：

 

●药物研发：加速药物发现过程，通过分析复杂的医疗数据来识别疾病基因，设计和合成新的蛋白质序列，预测其折叠结构。

 

●诊断和治疗：辅助临床医生进行诊断，生成临床记录草稿，总结电子病历，回答患者的问题，从而减轻医务人员的工作负担，提升患者满意度。

 

●运营效率：自动化工作流程，提高效率，例如改进医学影像解读、基因组分析和电子病历管理。

 

●患者沟通：改善患者与医生的沟通，提供个性化的医疗服务。

 

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技术栈和行业格局：白皮书阐述了生成式AI的技术栈，从底层的硅芯片到应用程序编程接口 (API)。它将行业参与者分为两类：基础模型构建者和应用构建者。基础模型构建者负责训练大型基础模型，并通过API提供访问权限；应用构建者则基于现有的基础模型构建具体的应用。

 

行业领军者的案例分析： 白皮书重点介绍了几家在医疗保健生成式AI领域处于领先地位的公司和研究机构，并通过案例分析展示了他们的创新成果：

 

●艾欧辛: 专注于数字病理学，利用AI改进病理实验室的工作流程和治疗决策，特别是利用Transformer模型处理多模态输入，以应对罕见病数据不足的问题。

 

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●霍普: 致力于利用生成式AI和多模态基础模型从医学图像中提取信息，并使其更容易被医务人员理解，目标是弥合全球医疗保健差距。他们已经发布了一个多模态基础模型，并计划将其应用于医学图像解释，以提高诊断准确性。

 

●英国基因组学: 致力于将生成式AI整合到常规临床基因组学实践中，利用其庞大的基因组和多模态健康数据资源，构建临床决策支持模型，分析患者的多模态数据（包括DNA、RNA、图像和电子病历）。

 

●英国生物样本库: 拥有一个包含超过50万参与者的长期纵向研究数据，旨在利用生成式AI使这些复杂的多模态健康数据更容易被研究人员使用，从而加速疾病预防和治疗的突破与创新。

 

●智能报告: 开发了一种用于放射学和病理学的结构化诊断软件，计划整合大语言模型 (LLM) 技术，自动生成诊断报告，从而节省临床医生的时间，并提高报告的质量。

 

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负责任的AI和未来展望：白皮书强调了负责任地开发和部署生成式AI的重要性，包括解决可解释性、透明度和偏差等问题。它还对生成式AI在医疗保健领域的未来发展趋势进行了展望，例如模型规模的扩大、多模态能力的增强以及人机协作的加强。未来，生成式AI有潜力通过普及知识和专业技能来彻底改变全球医疗保健行业，为所有人提供更明智、更有效和更个性化的医疗服务。然而，需要谨慎地处理可解释性、透明度、偏差和其他负责任的AI问题，才能成功地将这些新兴能力转化为临床实践。

 

总之，这份白皮书全面概述了生成式AI在医疗保健领域的潜力和挑战。它不仅介绍了该技术的最新进展，还提供了实际的案例分析和未来展望，为医疗保健和生命科学领域的专业人士提供了宝贵的参考资源，帮助他们理解和应用这项变革性技术。白皮书强调了数据的重要性、基础模型的构建和应用的重要性，以及负责任地发展和应用AI的重要性，为医疗行业的未来发展指明了方向。