医疗保健业务严重依赖临床记录、诊断图像和 医疗保健领域生 理赔摘要中的信息。面对如此庞大的非结构化数据，生成式人工智能能够改变医疗保健行业格局也就不足为奇了。
生成式人工智能使用深度学习算法和自然语言处理来分析和解释来自不同来源的复杂数据集。
积极使用时，它可以加快运营效率，改善患者护理，简化管理任务并推动创新。
因此，医疗保健行业正在兴奋地采用 Gen AI。
让我们探索医疗保健领域生成式人工智能的突出用例和示例。
医疗保健领域的 10 个生成式 AI 用例
在先进的机器学习算法和数据分析的帮助下，生成式人工智能有可能解决医疗保健领域的许多关键挑战。
以下是生成式人工智能在医疗保健领域做出重要贡献的十大关键用例。
1. 实现管理任务自动化。
医疗保健领域的许多行政管理任务占用了员工的时间，使医院工作人员不堪重负。这些任务包括安排/重新安排患者预约、处理大量患者数据、管理医务人员的工作日程等等。
行政任务处理不当会导致医疗流程效率低下和医疗记录错误。
美国医生的职业倦怠率高达62%，而生成式人工智能提供了一种减轻工作量的方法。它通过精简管理任务和削减成本（占医疗支出的15-30%）来实现这一点。
以下是生成式人工智能如何帮助简化医疗保健领域的一些管理任务——
- 它可以简化和自动化患者预约安排。它使用患者病史和医生的空闲时间自动预订时间段。
- Gen AI 可以从患者的医疗记录中提取数据并自动完成相应的健康登记，从而消除手动数据输入和相关错误。
- 人工智能聊天机器人和医院通信系统可 电话数据 以处理常规询问和后续工作，让医务人员能够专注于更复杂的任务。
- 可以训练 Gen AI 来转录医疗笔记并更新患者记录。
- 它可以自动化计费程序和医疗索赔处理，从而减少错误并加快医疗保健提供者的报销周期。
- 还可以训练 Gen AI 来审查冗长的医疗保险索赔申请，并确定哪些索赔申请可能会被拒绝。
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2. 创建虚拟模拟和医疗培训场景
使用生成式人工智能的医疗应用可以生成逼真的虚拟模拟和训练场景。这些模拟允许医疗专业人员复制各种医疗状况和程序。它为医疗实践和能力建设创造了一个安全、具有挑战性且可控的环境。
与限制性的传统培训不同，人工智能可以进行实践培训，而不会危及患者的安全，并提供反复练习和反馈的机会。
生成式人工智能医疗应用的一些示例包括：
- 使用 Gen AI 创建详细逼真的 3D 人体解剖模型。这有助于医学生了解复杂的人体解剖结构并实践骨科手术。
- 医学教育者可以利用生成式人工智能构 可扩展性如何确保应用程序的长期成功 建具有不同症状和病史的患者病例场景。这有助于学生练习和提高诊断技能。
- 创建虚拟手术模拟。这使医疗专业人员能够在对实际患者进行手术之前练习手术技术。
3. 药物发现和开发
管理药物发现和开发是医疗行业的一个重要用例。然而，由于成本高、法规严格、时间长和新技术进步，管理药物发现和开发往往具有挑战性。
生成式AI 可通过创建新的分子结构、重复使用现有药物和改进药物配方来帮助加快药物研发。AI 模型可以预测药物相互作用、设计更安全的药物并优化临床试验，从而减少将新药推向市场的 电话号码业务线索 时间和成本，并使该过程对患者更加高效。
据统计，新药研发成本（包括失败药物）平均在10亿至20亿美元之间，而Gen AI每年可以帮助制药行业节省数十亿美元。通过大幅缩短新药设计时间，AI减少了与失败药物和临床试验相关的费用。
在医疗保健领域部署生成式人工智能还可以通过模拟化合物测试来降低成本并预测潜在的副作用，从而加快药物发现的速度。