在医疗保健和健康的动态领域，随着 ANI 与生成式 AI 的结合，一场革命正在进行，在医疗领域开辟了新的领域和可能性。生成式人工智能在医疗保健行业的新兴用例正在迅速重塑医学研究、诊断和治疗方法，从而为个性化患者护理和彻底改变药物发现和开发过程提供了无与伦比的潜力。

资料来源：Emorphis Health

这些用例可以分为六个主要部分。随着公司寻求以新颖的方式从新一代人工智能中释放最大价值，所有领域都在不断发展。

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生成式人工智能正在医疗保健行业取得重大进展，而提供商处于利用其潜力的最前沿。 市场上已有的一些产品展示了该技术的强大功能。 数字病理学公司 Paige.AI 集成了生成式 AI，以提高前列腺癌检测的准确性和效率，开创了 FDA 批准数字病理学的先例。 在管理方面，Doximity、Abridge 和 DeepScribe 等公司正在探索自动化文档、索赔处理和患者入职、简化医疗保健运营的解决方案。

随着新一代人工智能技术的进步加快，其他一些提供商也开始探索支持患者互动的数字解决方案。 Babylon Health 的数字医疗服务就是一个很好的例子，它利用生成式人工智能来了解患者不断变化的风险状况，并以较低的成本提供个性化护理。 此外，Serena 的生成式人工智能咨询聊天机器人可按需提供方便的心理健康护理。

未来，生成式人工智能有望彻底改变实时患者监测，为更健康的行为和及时干预提供个性化见解。 增强的成像解决方案和自适应技术可以通过移动应用程序、可穿戴设备和监控设备上的定制推动来鼓励预防性护理和健康。

制药公司正在见证生成式人工智能的显着进步。 例如，Insilico Medicine 的加速药物发现流程将新靶点发现到临床前候选药物的时间缩短至仅 18 个月，成本仅为 260 万美元，凸显了该技术的巨大潜力。 该公司治疗特发性肺纤维化的药物仅用了30个月就获得了FDA的孤儿药资格认定。 Exscientia 使用 Gen AI 分析患者组织并采用功能性精准肿瘤学是另一个很好的例子。 NVIDIA 的生成式 AI 云服务也在加速基因组学、化学、生物学和分子动力学领域的药物发现和研究。

与此同时，一些早期和概念用例也为药物开发提供了令人兴奋的机会。 Ordaōs、Absci 和 Profluence 等生物技术公司正在利用生成式 AI 分别设计创新的微型蛋白、抗体和蛋白质序列，从而为罕见癌症治疗和免疫疾病治疗铺平道路。 Synthesized 正在帮助研究人员将现有药物的用途扩大到更广泛的疾病。 最近，临床试验(包括合成对照组)的数字建模也得到了验证。

展望未来，生成式人工智能有望彻底改变临床前和临床阶段，即使对于具有挑战性的罕见病症，也能更快地获得治疗。 个性化药物治疗和亚组反应性分析可能成为现实，开创精准医疗的新时代。

付款人正在认识到生成式人工智能在提高成本效率和会员参与度方面的潜力。 经过验证的产品，例如 DigitalOwl 的承保和索赔管理流程自动化解决方案，正在推动可负担性和简化运营。 另一方面，像 ConcertAI 这样的公司正在开发基于生成式人工智能的预测模型(目前处于早期阶段)，通过利用患者病史和健康的社会决定因素来主动管理高风险部分。

展望未来，生成式人工智能可以通过对话式人工智能根据会员偏好提供个性化健康信息，从而彻底改变付款应用程序，从而提高会员参与度。

医疗技术行业正在采用生成式人工智能来创建个性化和以患者为中心的设备，开创预防性维护和改善患者体验的新时代。 例如，英国国家增材制造中心正在优化针对个体患者量身定制的医疗设备设计，例如假肢和植入物。 虽然医疗科技公司 Implicity 正在利用该技术将远程监控纳入起搏器和植入式除颤器中，但 DiagnaMed 的生成式人工智能驱动的大脑健康分析平台为心理健康和神经退行性疾病带来了巨大的希望。 该公司的 Gen AI 平台分析脑电图信号，以预测和监测大脑老化，并帮助诊断、预防或缓解患者认知能力下降。

未来，生成式人工智能应用程序可以通过远程监控系统和准确的医疗设备质量控制预测来实现更有效的患者干预，从而最大限度地减少停机时间并增强患者护理。

生成式人工智能通过优化数据分析和软件操作以实现更灵活和可互操作的应用程序，为医疗保健服务做出了重大贡献。 Syntegra 和 Google 的 EHR-Safe 等创新公司正在生成综合医疗保健数据集，为公共卫生项目提供宝贵的见解。 如果继续以这种速度进行创新，生成式人工智能驱动的工具可能会通过优化库存跟踪、数据共享、人力资源功能和企业应用程序来改变卫生系统，从而提高效率和个性化。

公共卫生机构和政府组织正在利用生成式人工智能来加强资源规划和分配、预测公共卫生需求并有效执行计划。 早期和概念性示例包括 BioNTech 收购 InstaDeep，以开发针对新的 COVID-19 变体的预警系统。 该系统旨在主动提醒相关利益相关者，如研究人员、疫苗开发商、卫生当局和政策制定者。

未来几年，生成式人工智能预计将彻底改变公共卫生监测和资源分配，从而实现更有效的决策过程。 从医疗补助到 FDA，公共卫生团体可以利用生成式人工智能来优化健康数据管理并预测疫情爆发，从而最大限度地减少其对社会的影响。

生成式人工智能有望在药物发现、精准医疗、患者护理和资源管理等领域提供前所未有的潜力，从而彻底改变医疗保健行业。 当我们探索生成式人工智能的新兴用例和未来前景时，很明显，这项技术将在推进医疗保健和改善患者治疗结果方面发挥变革性作用。 随着不断的进步，我们可以预见，未来生成式人工智能将成为我们迈向更健康和福祉的集体旅程中不可或缺的盟友。