医疗保健中生成性人工智能的崛起: 在承诺与控制之间导航
Generative Al已经历了大规模的采用，并在2023年获得了显著的发展势头。虽然其医疗保健的前景是光明的，但最大的挑战将是我们控制结果的能力。
我们正见证着医学领域前所未有的高速增长知识，在1950年代每50年翻一番，2010年加速到3.5年，与业同时，患者人数也在不断增长，而且复杂的病理越来越普遍，导致医疗保健专业人员向超专业化发展。
这些现象给医疗保健专业人员带来了巨大的压力，他们被这些内容所淹没，而吸收这些内容的时间却越来越少。因此，利用技术来支持它们是至关重要的。
我们的方法论
这项工作的目的不是详尽无遗的，而是强调破坏性的生成AI用例和参与者在医疗生态系统中已经引起了我们的兴趣。
为了撰写这份白皮书，我们采用了一种以生态系统为中心的方法，并将人工智能医疗保健分类为医疗保健和制药行业，对于每个景观分为两个主要组:面对病人的演员类型的演员，我们看看当前和未来的用例和推动者。我们选择把病人放在生殖铝的中心，他们准备如何发展我们的分析，因为我们认为这些应用程序的利益，以及帕蒂的局限、挑战和安全，应该总是优先于他们可能面临的机会。
Generative Al已经在影响整个医疗保健生态系统
应用于医疗行业，Generative Al·Insight生成: 从数据中总结、提取关键信息，支持诊断和药物发现。
有可能提供显着的短期改善运营管理，特别是通过开发虚拟助理和人类增强的研究人员和护理人员。从中长期来看，它将推动药物发现、精准医疗和护理决策等高附加值领域的真正创新加速。
2023年，生成式人工智能解决方案的快速和广泛采用使得综合以下几类用例变得具有挑战性:
·生物分子生成:通过生成和优化具有药物开发所需特性的全新生物分子结构，从头开始设计新的候选药物。
·内容个性化:分析互动并创建个性化的内容/体验，以加强与患者和HCP的沟通。
·数据扩充:生成新的数据来丰富/扩展用于训练基于AL的医疗设备或验证临床试验的数据集。
对于一些先进的生产铝的应用，保持科学的专业知识是这个过程的核心。例如，我们知道，AI可以是一个伟大的盟友在药物发现过程中的目标识别和化合物设计。然而，在临床前开发阶段，药理学和毒理学研究是必不可少的，以验证确定的先导化合物，并优化其有效性，安全性和更好的类似药物的特性。生物和化学知识仍然是发展的核心。
ChatGPT是一种基于自然语言处理和深度学习技术的聊天机器人，它可以模拟人类的语言行为，与用户进行自然、流畅、富有逻辑的对话。ChatGPT的优点在于它可以快速地进行训练和部署，适用于各种不同的应用场景，如在线客服、智能助手、教育领域等。以下是ChatGPT的一些特点和优势：
基于GPT技术：ChatGPT是基于著名的语言模型GPT（Generative Pre-training Transformer）技术开发的，GPT技术可以让ChatGPT具有更强的语言理解和生成能力，从而实现更加自然、流畅的对话效果。
可扩展性强：ChatGPT可以通过增加训练数据和改变模型结构来实现更好的性能，同时也支持多语言的处理，可以适应不同语言和文化背景的用户需求。
可定制化：ChatGPT可以基于不同的应用场景和需求进行定制，通过人工干预和调参来提高模型的准确性和效率，从而实现更好的用户体验。
智能化：ChatGPT可以通过学习用户的行为和偏好来优化对话，从而实现更加智能化的对话效果，满足用户的个性化需求。
生成式
AI（
AIGC
）是一种基于生成模型的
人工智能
算法。其原理是通过学习数据集中的统计规律，生成新的数据样本，从而实现对数据的模拟和生成。
具体来说，
AIGC
的工作流程如下：
1. 数据预处理：将原始数据集进行处理和清洗，去除噪声和重复数据，将数据转换成计算机可以处理的格式。
2. 选择模型：
AIGC
采用生成模型来模拟数据的生成过程，其中最常用的模型是变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）。
3. 训练模型：在训练过程中，
AIGC
通过学习数据集中的统计规律，生成一组概率分布函数，以此来模拟数据的生成过程。训练模型的过程中，
AIGC
会不断地调整模型的参数，以提高模型的准确性和泛化能力。
4. 生成数据：通过已经训练好的模型，
AIGC
可以生成新的数据样本。生成的数据样本可以用于各种应用，如图像生成、音频生成、文本生成等。
总体来说，
AIGC
的原理是通过学习数据的统计规律，生成新的数据样本。其优点在于可以生成大量的样本数据，从而提高数据的覆盖率和多样性，同时也可以用于数据增强、数据扩充等应用。缺点在于生成的数据可能存在偏差和不真实性，需要进行评估和调整。
