医疗保健的生成式 AI

生成式 AI 正在改变医疗保健行业。提供改善患者护理的工具，加强行政职能并支持临床决策。通过将 AI 融入日常实践，医疗保健专业人员可以提高诊断准确性、患者沟通医学研究和工作效率。在本章中，我们将探索适合医疗保健专业人员的各种下一代 AI 工具。

ChatGPT:用于患者沟通和医疗信息的 AI

ChatGPT 是一种对话式 AI 工具，旨在帮助医疗保健专业人员与患者互动。它可以通过回答问题、澄清诊断和简化复杂的医学概念来提供帮助。

此外，它还可以支持开发针对患者的教育材料并帮助创建临床文档。

好处

• 准确轻松地解释医疗状况
• 生成医疗记录草稿、摘要和患者报告
• 在临床时间之外回答常见的患者问题
• 通过生成简化的健康信息支持患者教育

用例

解释医疗状况 − ChatGPT 可以解释患者的症状和病史，以根据实时数据和医学文献提出可能的诊断。

提示 −使用 12 岁儿童容易理解的语言描述糖尿病及其控制方法。

个性化治疗计划 − 使用 ChatGPT 将复杂的医学研究文章或临床笔记压缩为患者或医疗专业人员易于理解的摘要。

提示 − 总结这篇关于癌症免疫疗法最新进展的临床研究论文。

IBM Watson Health:用于临床决策支持的 AI

IBM Watson Health 是一个领先的 AI 平台，可通过分析大量医疗数据来帮助医疗专业人员做出决策。可以帮助诊断患者个性化您的治疗计划并根据患者信息和病史识别潜在风险。

好处

• 支持基于证据的临床决策
• 分析患者数据以提出个性化治疗方案
• 通过分析趋势和历史数据帮助医疗保健专业人员及早发现疾病
• 通过将个案与全球医学知识进行比较来提高诊断准确性

用例

患者沟通 − ChatGPT 可以帮助临床医生起草有关病情、治疗或药物的常见问题的答复。

提示 −评估一名 45 岁男性的胸痛、气短和疲劳症状，并提出可能的诊断。

生成医疗摘要 − Watson Health 可以通过考虑遗传、生活方式和环境因素来建议个性化治疗。

提示 −考虑到患者的遗传背景和病史，提出针对乳腺癌的定制治疗方案。

Doximity 的拨号器 AI:用于远程医疗和通信的 AI

Doximity 的拨号器 AI 通过允许专业人员进行虚拟咨询、管理患者沟通和提供安全消息传递(所有这些都由 AI 提供支持)，增强了医疗保健提供者的患者沟通。

好处

• 该系统促进了高效的虚拟患者咨询。
• 它可以自动发送预约提醒、跟进和安全消息。
• 该系统转录患者对话并生成医疗记录摘要。
• 它通过提供可访问、清晰的沟通来提高患者满意度。

用例

自动患者跟进 − 拨号器 AI 可以在预约后发送跟进消息或提醒，以确保患者遵循治疗计划。

提示 − 在患者咨询一周后为其创建自动跟进消息，以检查他们的康复进度。

虚拟咨询 − 与患者进行远程医疗访问，并使用 AI 生成的摘要记录对话。

提示 − 生成今天与患有慢性背痛的患者进行的远程医疗咨询的摘要。

Butterfly iQ+:用于医学成像的 AI

医疗保健专业人员使用 AI 驱动的手持式超声设备 Butterfly iQ+ 在护理点进行医学成像。该设备采用人工智能引导临床医生完成扫描程序并分析超声图像。

优点

• 超声扫描期间的人工智能引导辅助可提供准确的成像。
• 该系统提供实时图像分析以帮助诊断。
• 它减少了各种医疗保健环境中对昂贵、笨重的成像设备的需求。
• 该技术增强了初级保健和紧急情况下的诊断能力。

用例

AI辅助成像 − Butterfly iQ+ 可以引导医疗专业人员完成超声成像过程。它指定关键信号以确保准确性。

及时 −请带我进行肝脏超声扫描，并帮助我解读图像以检测任何肝病迹象。

便携式诊断 − 在远程位置或床边使用手持设备，通过 AI 支持的分析快速评估患者状况。

提示 −对胸痛患者进行心脏超声检查，并提供心脏功能的实时 AI 分析。

Suki AI:用于临床文档和笔记记录的 AI

Suki AI 通过使用语音命令生成详细的患者笔记，帮助医疗专业人员进行临床文档记录，从而减轻医生的管理负担。

好处

• 该系统可在患者咨询期间或之后自动记录笔记。
• 通过生成准确的文档，它减少了医疗专业人员花在管理任务上的时间。
• 该系统通过消除手动笔记输入，帮助医疗服务提供者专注于患者护理。
• 它提高了医疗记录保存的工作效率和准确性。

用例

语音激活医疗文档 − Suki AI 可以在患者就诊期间通过将口头语言转录为结构化的医疗文档来做笔记。

提示 − 为常规检查生成患者笔记，患者报告服用处方药后血压有所改善。

创建跟进报告 − 每次患者就诊后自动创建跟进报告，总结关键发现、治疗方法和建议。

提示 −在咨询血糖水平管理后，为糖尿病患者创建随访报告。

DeepMind 的 AlphaFold:用于医学研究和蛋白质结构预测的 AI

DeepMind 的 AlphaFold 是一种预测蛋白质结构的尖端 AI 工具。这对医学研究有很大帮助。该工具可帮助医疗专业人士和研究人员了解蛋白质折叠的工作原理，从而能够开发更好的疾病治疗方法。

优点

• 高精度预测蛋白质结构，加速医学研究
• 支持药物发现和新疗法的开发
• 在分子水平上深入了解疾病机制
• 减少耗时的实验室实验需求

用例

蛋白质结构预测 − AlphaFold 可以预测与疾病相关的蛋白质结构，这有助于创造新的药物和治疗方法。

提示 − 预测与阿尔茨海默病相关的蛋白质结构并分析潜在的药物靶点。

医学研究支持 − 使用 AlphaFold 的预测来支持正在进行的生物医学研究，特别是了解基因突变及其对蛋白质结构的影响。

提示 − 创建与囊性纤维化有关的突变蛋白模型。并分析突变如何影响蛋白质功能。

结论

ChatGPT、IBM Watson Health、Doximity 的 Dialer AI、Butterfly iQ+、Suki AI 和 AlphaFold 等生成式 AI 工具使医疗保健专业人员能够改善患者护理、简化管理任务、增强诊断并支持研究。这些工具可以节省时间、带来更准确的临床结果、提供更好的患者体验并创造更高效的医疗保健运营。