医疗保健中的生成式 AI

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生成式 AI 正在改变医疗保健行业。它提供工具来改善患者护理，加强行政职能并支持临床决策。通过将 AI 整合到日常实践中，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，我们将探讨各种适合医疗保健专业人员的下一代 AI 工具。

ChatGPT：用于患者沟通和医疗信息的 AI

ChatGPT 是一款对话式 AI 工具，旨在帮助医疗保健专业人员进行患者互动。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，它还可以支持开发患者教育材料并帮助创建临床文档。

优势

• 准确且轻松地解释医学状况
• 生成草稿医疗记录、摘要和患者报告
• 回答临床时间之外的常见患者问题
• 通过生成简化的健康信息来支持患者教育

用例

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

提示 - 用 12 岁儿童容易理解的语言描述糖尿病及其控制方法。

个性化治疗方案 - 使用 ChatGPT 将复杂的医学研究文章或临床记录浓缩成易于患者或医疗专业人员理解的摘要。

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，它通过分析大量的医学数据来帮助医疗专业人员做出决策。可以帮助诊断患者，个性化治疗方案，并根据患者信息和病史识别潜在风险。

优势

• 支持循证临床决策
• 分析患者数据以建议个性化治疗方案
• 通过分析趋势和历史数据帮助医疗保健专业人员尽早发现疾病
• 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对关于病情、治疗或药物的常见患者问题的回复。

提示 - 评估一名 45 岁男性出现胸痛、呼吸急促和疲劳的症状，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 - 考虑患者的遗传背景和病史，为乳腺癌提出量身定制的治疗方案。

Doximity 的 Dialer AI：用于远程医疗和沟通的 AI

Doximity 的 Dialer AI 通过允许专业人员进行虚拟咨询、管理患者沟通并提供安全的讯息传递来增强医疗保健提供者的患者沟通，所有这些都由 AI 提供支持。

优势

• 该系统促进了高效的虚拟患者咨询。
• 它自动执行预约提醒、后续跟进和安全消息。
• 该系统转录患者对话并为医疗记录生成摘要。
• 它通过提供易于访问的清晰沟通来提高患者满意度。

用例

自动患者后续跟进 - Dialer AI 可以在预约后发送后续消息或提醒，以确保患者遵循其治疗方案。

提示 - 为患者在咨询一周后创建一个自动后续消息，以检查其恢复进度。

虚拟咨询 - 与患者进行远程医疗访问，并使用 AI 生成的摘要来记录对话。

提示 - 为今天与患有慢性背痛的患者进行的远程医疗咨询生成摘要。

Butterfly iQ+：用于医学影像的 AI

医疗保健专业人员使用 AI 驱动的掌上超声设备 Butterfly iQ+ 在护理点进行医学影像。该设备使用 AI 来指导临床医生进行扫描程序并分析超声图像。

优势

• 超声扫描中的 AI 指导辅助提供了准确的影像。
• 该系统提供实时图像分析以帮助诊断。
• 它减少了在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 辅助影像 - Butterfly iQ+ 可以指导医疗专业人员进行超声影像过程。它指定关键信号以确保准确性。

提示 - 请引导我进行肝脏超声扫描，并帮助我解读图像以检测任何肝脏疾病的迹象。

便携式诊断 - 在偏远地区或床边使用手持设备，通过 AI 支持的分析快速评估患者病情。

提示 - 对一名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记录来帮助医疗保健专业人员进行临床文档记录，从而减轻医生的行政负担。

优势

• 该系统在患者咨询期间或之后自动记录笔记。
• 它通过生成准确的文档来减少医疗保健专业人员花费在行政任务上的时间。
• 该系统通过消除手动笔记输入来帮助医疗保健提供者专注于患者护理。
• 它提高了医疗记录的效率和准确性。

用例

语音激活的医疗文档 - Suki AI 可以通过将口语转录成结构化的医疗文档来记录患者就诊期间的笔记。

提示 - 为例行检查生成患者记录，其中患者报告在服用处方药后血压有所改善。

创建后续报告 - 在每次患者就诊后自动创建后续报告，以总结关键发现、治疗和建议。

提示 - 为一名糖尿病患者在关于血糖控制的咨询后创建后续报告。

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

DeepMind 的 AlphaFold 是一款尖端的 AI 工具，可以预测蛋白质结构。这极大地帮助了医学研究。该工具帮助医疗保健专业人员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。

优势

• 以高精度预测蛋白质结构，加速医学研究
• 支持药物研发和新疗法的开发
• 提供对分子水平疾病机制的见解
• 减少了耗时的实验室实验的需求

用例

蛋白质结构预测 - AlphaFold 可以预测与疾病相关的蛋白质的结构，这有助于创建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的结构，并分析潜在的药物靶点。

医学研究支持 - 使用 AlphaFold 的预测来支持生物医学领域的持续研究，特别是了解基因突变及其对蛋白质结构的影响。

提示 - 创建参与囊性纤维化的突变蛋白质的模型，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、简化行政任务、增强诊断能力和支持研究。这些工具节省时间，导致更准确的临床结果，提供更好的患者体验，并创造更高效的医疗保健运营。