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《医疗生成式人工智能的未来》这份报告探讨了生成式人工智能 (Generative AI) 如何变革医疗保健行业。报告指出，生成式AI，能够生成文本、图像、视频、合成数据等，其发展速度惊人，ChatGPT 在短短两个月内就获得了200万用户，远超智能手机的两年时间。这种爆炸式增长也带来了巨额投资，2023年投资额超过140亿美元，而2022年仅为17亿美元，预计到2030年市场规模将达到1090亿美元。

 

报告的核心在于探讨生成式AI如何在医疗机构中应用，以及如何与现有结构整合，创造新的价值模式。报告重点关注正在兴起的五大变革趋势，并列举了其中诸多企业的成功案例，这些趋势将塑造医疗生成式AI的未来：

 

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一、系统整合实现共享医疗：医疗领域的数据和机构孤岛阻碍了医疗质量和管理效率。生成式AI通过转化和整合非结构化医疗数据，打破数据和机构孤岛，实现数据无缝共享，从而减少碎片化，提高效率。报告中提到了几家公司，例如Glean、Consensus Cloud Solutions和Alkymi，他们开发的AI平台能够处理非结构化数据（如电子邮件、PDF和图像），并将其转换为可共享的结构化数据。此外，像Nuance、Abridge和Care.ai等公司则专注于将AI与电子病历系统集成，实现临床文档的自动化生成和转录，从而加快互操作。Carta Healthcare和HCA Healthcare等则致力于打破临床运营和职能部门之间的孤岛，促进跨部门协作。Unlearn和H1等公司利用生成式AI来加速临床试验，从而加快新疗法的上市速度。

 

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二、赋能患者促进更好疗效：报告强调，生成式AI不仅能帮助医护人员，也能赋能患者，使其成为自身医疗旅程的积极参与者。下一代聊天机器人可以与患者无缝沟通，处理预约和医疗账单，帮助他们找到合适的医疗机构或医生。AI症状检查器可以利用大量数据帮助患者了解自身病情。先进的医疗翻译工具可以打破医生和患者之间的语言障碍，提高患者的健康素养。此外，辅助技术可以帮助残疾患者克服日常生活中遇到的障碍。Sensely、Notable和Soul Machines等公司开发的AI聊天机器人，可以为患者提供个性化帮助，改善患者体验。Buoy Health、Clearstep和Ada Health等公司则开发了AI症状检查器，帮助患者进行自我诊断。SayHeart和Vital等公司则致力于开发医疗翻译工具，打破语言障碍。Be My Eyes、Our Ability和UserWay等公司则专注于利用AI改善残疾患者的医疗可及性。

 

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三、医疗实践解决方案缓解医务人员倦怠：报告指出，美国到2030年代中期将面临12.4万名医生的短缺，而婴儿潮一代人口的老龄化将进一步增加医疗需求。生成式AI可以通过优化医疗实践中的操作流程来帮助解决这个问题。AI助手可以简化流程，为医生腾出更多时间来治疗患者。AI还可以帮助医生轻松检索数据，无论是来自电子病历系统还是大量的医学文献。这有助于改善医护人员的福祉，减少倦怠。

 

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四、嵌入式生成式AI改变医疗设备：这一部分虽然在报告中篇幅较短，但暗示了生成式AI将与医疗设备深度融合，例如开发新的医学影像工具，用于识别疾病和预测健康结果；支持更安全的医疗手术和检测严重失血；以及利用自然语言处理 (NLP) 技术帮助科研人员更容易地浏览大量的医学数据并进行研究。高级耳机可以收集大脑健康信息并提供量身定制的治疗方案。

 

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五、“强大的人工智能”支持良好行为：报告指出，生成式AI可以促进医生与患者之间富有同理心的交流，改善患者体验（例如，Hume AI提供的技术能够赋予AI工具同理心，改善医患沟通）；AI合规工具可以帮助机构自动化重复性合规流程，防止不良AI治理；合成数据可以改善医疗研究中的代表性并保护隐私；生成式AI可以作为解决医疗保健不平等问题的潜在解决方案。

 

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总之，这份报告认为生成式AI具有巨大的潜力，可以彻底改变医疗行业。通过改善数据共享、赋能患者、减轻医务人员负担、改变医疗设备以及促进良好行为，生成式AI可以提高医疗质量、效率和改善公平性。然而，报告也暗示了需要进一步研究和发展，以确保生成式AI的安全与合乎伦理的应用。报告中提到的众多初创公司和大型科技公司都在积极探索生成式AI在医疗保健领域的应用，这预示着未来医疗保健领域将发生深刻变革。但同时也需要关注数据隐私、算法偏见以及伦理等问题，确保这项技术能够造福全人类。