一份最新报告称，越来越多的公司正在将人工智能解决方案引入药物发现、诊断、患者护理和索赔管理领域。

Ｇｅｎｅｒａｔｉｖｅ　ＡＩ　Ｔｒａｃｋｅｒ本周表示，截至２０２２年，医疗保健生成式ＡＩ市场的价值超过１０亿美元，科技公司和投资者将在其发展过程中发挥重要作用。他们将与医疗企业（包括供应商、支付方和医疗保健生态系统中的其他人）合作，基于医疗保健的特定数据训练大型语言模型，并建立鲁棒性基准。

医疗保健领域生成式人工智能尚未站稳脚跟

Ｇｅｎｅｒａｔｉｖｅ　ＡＩ　Ｔｒａｃｋｅｒ是美国知名在线支付资讯平台Ｐｙｍｎｔｓ和人工智能公司ＡＩ－ＩＤ的合作项目，是一个可以捕获人工智能输出并管理身份验证、源验证和数据的平台。

他们对医疗保健领域生成式人工智能的现状和未来潜力进行了深入研究，发现大多数专注于医疗保健的公司和初创企业在将生成式人工智能应用于复杂的药物发现、诊断测试和患者护理的过程中，需要进一步开发解决方案，但一些公司已经在重塑医疗服务并提升研究能力。

最新消息显示，生成式人工智能可以提升健康水平并彻底改变医疗保健，他们通过研究生成人工智能在改变医疗保健方面可以发挥的作用，并研究公司如何利用机器学习、自然语言处理等来实现这一目标。

研究发现，生成式人工智能已经开始重塑诊断、治疗计划和护理服务，医疗保健生成式人工智能创新提升了研究人员的能力，并加速了药物发现和诊断。

然而，Ｇｅｎｅｒａｔｉｖｅ　ＡＩ　Ｔｒａｃｋｅｒ指出，医疗保健领域的生成式人工智能需要进一步发展，并讨论了以下关键市场因素：

初创公司已准备好改变护理连续性；

生成式人工智能促进了医学研究和药物开发；

新兴技术在医疗保健领域尚不完善；

相关法规仍在制定中。

根据Ｇｅｎｅｒａｔｉｖｅ　ＡＩ　Ｔｒａｃｋｅｒ的说法，医疗保健生成式人工智能尚未完全优化，存在许多发展的挑战，因此尚未站稳脚跟。在最近的一项调查中，贝恩咨询公司揭示，医疗保健领域生成式人工智能的主要障碍是缺乏资源、专业知识和监管，数据访问和质量以及组织方面的阻力紧随其后。

生成式人工智能应用大势所趋

生成式人工智能是一类机器学习模型，可以在大量文本、音频或图像数据上进行训练以生成新内容，在数据丰富的医疗保健领域有许多应用。

Ａｂｒｉｄｇｅ是一家提供生成式人工智能临床文档技术的公司，该公司的心脏病专家兼ＣＥＯ　Ｓｈｉｖ　Ｒａｏ博士表示：“我相信，在未来几年，医疗行业将开始采用基于生成式人工智能的系统，以往那些破坏医疗体验、增加成本的流程将得以增强和优化。”

Ｒａｏ在８月份接受媒体采访时表示，从长远来看，生成式人工智能将对临床决策、临床医生的培训和利用以及推动更好的医疗政策做出巨大贡献，“我们将更全面、更实时地了解患者、治疗效果以及找到优化人群健康的最佳方法。”

大模型有潜力成为医学实践的增强工具

麻省布里格姆医院创新和商业化副主席兼战略创新领导者Ｍａｒｃ　Ｓｕｃｃｉ博士说：“不存在真正的基准，但我们估计ＣｈａｔＧＰＴ的表现达到了刚从医学院毕业的人的水平，比如实习生或住院医生，这告诉我们，大型语言模型有潜力成为医学实践的增强工具，并以其准确性支持临床决策。”

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