随着生成人工智能和大型语言模型进入医疗保健行业，它们正在重塑医疗保健领域。 医院和卫生系统的 CIO 和其他卫生 IT 领导者必须在使用这些技术之前充分掌握这些技术。
人工智能的一种现实应用对于提供商组织来说至关重要：在医患沟通中使用人工智能驱动的语言模型。
人们发现这些模型具有有效的响应，可以模拟患者的同理心对话，从而更容易管理困难的交互。 但在人工智能的更多应用得以推进之前，还必须克服许多挑战。
例如，一项挑战是在使用人工智能工具时确保监管合规性、患者安全和临床疗效。
Bala Hota 博士是 Tendo 的高级副总裁兼首席信息官，这是一家致力于人工智能的医疗软件公司。 我们采访了他，讨论了对生成人工智能和大型语言模型的理解、利用法学硕士进行医疗保健应用、genAI 的实际应用以及挑战和道德问题。
问：医院和卫生系统的首席信息官和其他 IT 领导者在部署生成式人工智能之前必须了解它。 您认为这些领导者最需要掌握的有关 genAI 的哪些内容是什么？
A。 对于 CIO 和 IT 领导者来说，重要的是要了解 genAI 只是行业所需的更广泛数字化转型的一个方面，并且了解 AI 近年来所经历的根本演变也至关重要。
数据生成、增强和异常检测可以显着加速组织内的决策制定。 然而，生成式人工智能无法取代人类的判断和交互。 相反，它充当可以提高生产力的补充。
的语义成分 大语言模型 极大地减少了组织团队清理和呈现数据的时间，使他们能够在其许可范围内进行操作并专注于战略任务。 任何形式的人工智能都必须确保足够的安全性、合规性和常识性方法来保护和分发数据。 该行业必须警惕技术超出其实际用途。
问：当今医院和卫生系统如何才能最好地利用大型语言模型？
A。 人工智能的使用在医疗保健行业中变得越来越重要，因为它可以帮助医院和卫生系统简化决策流程、提高效率并改善患者治疗结果。 人工智能具有广泛的应用，从简化数据到与患者互动，这可以对医疗保健行业产生重大影响。
人工智能在医疗保健领域的一个显着好处是提高治疗计划的有效性。 环境声音可用于 加强电子健康记录的使用。 目前，人工智能抄写员正在帮助医疗记录。 这使得医生能够专注于患者，而人工智能则负责记录流程，从而提高效率和准确性。
此外，医院和卫生系统可以使用人工智能的预测建模功能对患者进行风险分层，识别风险较高或风险增加的患者，并确定最佳行动方案。
事实上，人工智能的集群检测能力正越来越多地应用于研究和临床护理中，以识别具有相似特征的患者，并确定他们的典型临床行动过程。 这还可以实现虚拟或模拟临床试验，以确定最有效的治疗方案并衡量其疗效。
问：您认为人工智能的哪些实际应用为行业其他领域指明了道路？
A。 人工智能的一个现实应用指明了方向，那就是在医患沟通中使用人工智能驱动的语言模型。 人们发现这些模型具有有效的响应，可以模拟患者的同理心对话，从而更容易管理困难的交互。
人工智能的这种应用可以根据患者病情和消息的严重程度提供更快、更有效的患者消息分类，从而极大地改善患者护理。
此外，人工智能还可用于在治疗时更好地进行风险分层。 这可以帮助医疗保健提供者更好地利用资源，在他们的许可范围内工作。 通过准确识别需要更多重症监护的患者，医疗服务提供者可以更有效地分配资源并改善患者的整体治疗效果。
问：您认为医疗保健提供者组织必须解决哪些人工智能挑战和道德问题？
A。 一项挑战 人工智能在医疗保健领域的实施 确保使用人工智能工具时的监管合规性、患者安全和临床疗效。 虽然临床试验是新疗法的标准，但人工智能工具是否应该遵循相同的方法存在争议。 一些人认为，FDA 对算法的强制批准对于确保患者保护是必要的。
另一个担忧是数据泄露和患者隐私受损的风险。 在受保护数据上训练的大型语言模型可能会泄露源数据，这对患者隐私构成重大威胁。 医疗保健组织必须找到保护患者数据并防止泄露的方法，以维护信任和机密性。
训练数据的偏差也是一个需要解决的关键挑战。 为了避免模型出现偏差，必须引入更好的方法来避免训练数据中的偏差。 至关重要的是开发培训和学术方法，以实现更好的模型培训并将公平性纳入医疗保健的各个方面，以避免偏见。
为了解决这些挑战和道德问题，医疗保健提供者组织必须专注于开发能够准确建模医疗保健数据的数据集，同时确保匿名和去识别化。
他们还应该探索分散数据、模型和试验的方法，使用联合的大规模数据，同时保护隐私。 此外，医疗保健提供者、卫生系统和技术公司之间必须建立合作伙伴关系，以安全、周到的方式将人工智能工具付诸实践。
通过应对这些挑战，医疗保健组织可以利用人工智能的潜力，同时维护患者安全、隐私和公平。
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2024-04-25 16:19:12
