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革新医疗医药:生成式AI能力递进,行业赋能机会点一览

作者:大健康派发布时间:2024-04-29

原标题:革新医疗医药:生成式AI能力递进,行业赋能机会点一览

加快发展新质生产力,是高质量发展的应有之义,是抢占新一轮全球科技革命和产业变革制高点、开辟发展新领域新赛道、培育发展新动能、增强竞争新优势的战略选择。在国家提出加快发展新质生产力的今天,生成式AI作为新兴突破性技术得到了越来越多的关注,这项技术为也医疗医药行业带来了革命性的变革。

日前,安永发布了《智启新质生产力:生成式人工智能在医疗医药领域的潜在应用》报告,探讨了生成式AI与传统AI的融合、在医疗领域的应用、赋能医患与药企场景的潜力,以及在政策监管下的挑战与应对策略。

从“智器”到“智脑”:生成式AI实现多层能力递进

生成式AI的崛起,带来了前所未有的创造力和想象力。传统AI体现出智慧工具的属性(“智器”),它们专注于特定的任务,具备强大的数据处理和分析能力,让许多业务流程得以自动化,提高了工作效率。

与传统AI相比,生成式AI则在智慧大脑(“智脑”)方面展现出巨大的潜力。其在内容生成、智能交互、数据分析预测、决策支持等方面展现了变革性的力量。生成式AI在跃进过程中呈现了整体由结构化处理,向专业化支持,再到交互式生成的几大能力递进。

融合场景:深入影响“诊疗旅程”

医疗领域是生成式AI的重要应用领域之一,从疾病了解、疾病治疗到愈后健康管理,生成式AI可以赋能患者从诊疗到愈后管理的完整链路。一方面,赋能医院与医生,助力医生释放出更多的工作效能,提升医疗质量,缓解医疗资源紧张的问题;另一方面,为患者带来更加精准、便捷和个性化的医疗服务和健康支持。

  • 在疾病了解方面,生成式AI能够通过知识呈现或交互问答,为患者提供个性化的疾病教育内容,例如通过智能语音助手或虚拟助手,患者可以随时随地获得疾病相关的信息和解答。
  • 在疾病诊疗方面,医学影像领域是当前人工智能应用较为成熟的领域,生成式AI往往可以使用深度学习技术对医学图像进行分析,助力医生更快、更准确地诊断疾病;
  • 在愈后健康管理方面,生成式AI能够提供及时进行提醒或预警,帮助制定个性化的健康管理计划,提高患者的自我管理能力和依从性。

赋能企业:支持药企前、中、后台运营

在药企运营场景中,生成式AI正在改变传统的药物研发和生产模式,为药企的前、中、后台运营提供支持。

在前台各职能部门中,生成式AI赋能患者服务、营销市场分析、企业战略规划等领域,为药企提供更精准的业务规划和运营优化。

在中后台,生成式AI的核心应用将包括药物研发、生产和供应链优化,其将在加速新药上市进程及降本增效方面发挥作用。同时,生成式AI还能助力生产自动化、质量控制和IT运维,提升生产效率并确保稳定运行。

挑战、风险及对策

报告指出,在生成式AI的应用中,大语言模型成为推动企业创新的核心技术。与通用大模型相比,领域大模型的价值在于它能够提供更精准的预测、更深入的分析和更有效的决策支持,从而在特定领域内实现自动化和智能化的业务操作。在大模型实施的过程中,安全性与合规性维护是关键的一步。报告强调,随着模型的持续运行,企业必须始终关注数据安全和隐私保护的问题。所有操作都必须遵守法律法规和相关标准。

当前地方政府已经出台了一系列政策法规,一方面为生成式AI发展创造环境,另一方面也对生成式AI展开了全面监管。数据、内容、用户管理等方面的合规挑战不断升级。

与此同时,大模型的训练过程中也面临各类与数据相关的挑战。从数据收集到大模型的训练、部署,如何进行全面的质量控制和风险管理,如何寻找有效的方法控制标注处理成本,如何通过可视化、解释性算法等方法提升决策透明度和可释性等,都是当前企业面临的重要课题。

如何寻找应对之策,报告建议,相关企业需及时跟进,掌握人工智能、数据治理、网络安全等相关政策,并结合医疗医药领域的特性,提前预防、及时识别并规避风险。


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