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一份最新報告稱，越來越多的公司正在將人工智能解決方案引入藥物發現、診斷、患者護理和索賠管理領域。
Ｇｅｎｅｒａｔｉｖｅ?。粒伞。裕颍幔悖耄澹虮局鼙硎荆刂粒玻埃玻材?，醫療保健生成式ＡＩ市場的價值超過１０億美元，科技公司和投資者將在其發展過程中發揮重要作用。他們將與醫療企業（包括供應商、支付方和醫療保健生態系統中的其他人）合作，基于醫療保健的特定數據訓練大型語言模型，并建立魯棒性基準。
醫療保健領域生成式人工智能尚未站穩腳跟
Ｇｅｎｅｒａｔｉｖｅ?。粒伞。裕颍幔悖耄澹蚴敲绹诰€支付資訊平臺Ｐｙｍｎｔｓ和人工智能公司ＡＩ－ＩＤ的合作項目，是一個可以捕獲人工智能輸出并管理身份驗證、源驗證和數據的平臺。
他們對醫療保健領域生成式人工智能的現狀和未來潛力進行了深入研究，發現大多數專注于醫療保健的公司和初創企業在將生成式人工智能應用于復雜的藥物發現、診斷測試和患者護理的過程中，需要進一步開發解決方案，但一些公司已經在重塑醫療服務并提升研究能力。
最新消息顯示，生成式人工智能可以提升健康水平并徹底改變醫療保健，他們通過研究生成人工智能在改變醫療保健方面可以發揮的作用，并研究公司如何利用機器學習、自然語言處理等來實現這一目標。
研究發現，生成式人工智能已經開始重塑診斷、治療計劃和護理服務，醫療保健生成式人工智能創新提升了研究人員的能力，并加速了藥物發現和診斷。
然而，Ｇｅｎｅｒａｔｉｖｅ?。粒伞。裕颍幔悖耄澹蛑赋?，醫療保健領域的生成式人工智能需要進一步發展，并討論了以下關鍵市場因素：
初創公司已準備好改變護理連續性；
生成式人工智能促進了醫學研究和藥物開發；
新興技術在醫療保健領域尚不完善；
相關法規仍在制定中。
根據Ｇｅｎｅｒａｔｉｖｅ?。粒伞。裕颍幔悖耄澹虻恼f法，醫療保健生成式人工智能尚未完全優化，存在許多發展的挑戰，因此尚未站穩腳跟。在最近的一項調查中，貝恩咨詢公司揭示，醫療保健領域生成式人工智能的主要障礙是缺乏資源、專業知識和監管，數據訪問和質量以及組織方面的阻力緊隨其后。
生成式人工智能應用大勢所趨
生成式人工智能是一類機器學習模型，可以在大量文本、音頻或圖像數據上進行訓練以生成新內容，在數據豐富的醫療保健領域有許多應用。
Ａｂｒｉｄｇｅ是一家提供生成式人工智能臨床文檔技術的公司，該公司的心臟病專家兼ＣＥＯ?。樱瑁椋觥。遥幔锊┦勘硎荆骸拔蚁嘈?，在未來幾年，醫療行業將開始采用基于生成式人工智能的系統，以往那些破壞醫療體驗、增加成本的流程將得以增強和優化?！?/p>
Ｒａｏ在８月份接受媒體采訪時表示，從長遠來看，生成式人工智能將對臨床決策、臨床醫生的培訓和利用以及推動更好的醫療政策做出巨大貢獻，“我們將更全面、更實時地了解患者、治療效果以及找到優化人群健康的最佳方法?！?/p>
大模型有潛力成為醫學實踐的增強工具
麻省布里格姆醫院創新和商業化副主席兼戰略創新領導者Ｍａｒｃ?。樱酰悖悖椴┦空f：“不存在真正的基準，但我們估計ＣｈａｔＧＰＴ的表現達到了剛從醫學院畢業的人的水平，比如實習生或住院醫生，這告訴我們，大型語言模型有潛力成為醫學實踐的增強工具，并以其準確性支持臨床決策。”
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