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隨著2024年的來臨，醫療智能體正在迅速成為醫療領域的一個變革力量。這些技術不僅提高了醫療服務的效率和準確性，還對病人診療方式產生了深遠的影響。
InfoAI智能情報 ｛ 觀點 }
隨著科技巨頭數度高調進入醫療健康行業來看，AI與大數據的結合，正逐漸實現這一願景。例如，在放射診斷中，AI的應用已占據絕大多數，美國FDA在過去十年內批准了超過500款AI或機器學習支持的醫療設備。這些設備的普及不僅提高了診斷的準確性，也提高了處理病例的速度，從而在醫療機構中解決了人滿為患的問題。
創新應用
- 診斷和病情監測：智能體技術正在被廣泛應用於疾病的早期發現和診斷中。例如，Merative的AI工具已經顯示出其在乳腺癌檢測中的潛力，通過高級演算法分析乳房X光片，幫助放射科醫師提前發現潛在的問題區域，從而在疾病的早期階段進行干預。
- 大模型的應用：大模型和生成式人工智慧正在逐步成為醫療智能體的核心部分。這些技術的集成有望提高服務的規模化、可及性和降低成本。例如，阿里巴巴與多家醫院合作，利用“平掃CT+AI”技術，在回顧性試驗中成功發現了多例早期胰腺癌病例，展示了基於醫療影像AI的癌症篩查的巨大潛力。
- 個性化治療：AI在個性化醫療方面的應用日益增多，特別是在癌症和慢性病管理中。例如，Flatiron Health的腫瘤學平台利用機器學習分析臨床和分子數據，為病人提供量身定制的治療方案。
面臨的挑戰
儘管醫療智能體的發展前景光明，但在廣泛應用這些先進技術的過程中也面臨著一些挑戰：
- 數據安全和隱私：隨著患者數據被廣泛用於AI訓練和實時健康監測，數據安全和隱私成為了一大關注點。必須確保患者數據的保密性和安全性，以建立患者和醫療提供者之間的信任。
- 倫理和監管問題：AI在醫療診斷和治療決策中的應用引發了倫理問題，例如算法偏見和決策透明度。這要求制定嚴格的監管標準和倫理指導原則來指導AI技術的使用。
- 技術整合和接受度：將AI技術有效地整合到現有的醫療實踐和系統中仍然是一個挑戰，需要時間和資源來訓練醫療人員，並調整患者對於AI輔助治療的接受度。
美國醫院對於生成式 AI的應用現況
基於大模型的“醫生助理”，都是先從文書工作做起，再逐步發展到專家模型，最終整合成醫療智能體。
AI在擔任
醫生助理的五個主要類別中，最大比例的應用集中在「臨床文件」佔37%，「搜索與摘要」佔22%，「患者与家属通沟」佔19%，「行政支援」佔11%，「臨床決策支援」佔11%。科技巨頭在此領域已經展開全面競爭。除了亞馬遜推出了自動生成病歷的 HealthScribe外，谷歌則與Mayo Clinic也在測試類似的生成式人工智能工具。
結語
綜上所述，醫療智能體的出現不僅開啟了醫療診斷和治療的新篇章，還對醫療行業的運作方式產生了顯著的影響。透過不斷創新和克服挑戰，這些智能體將繼續在提高醫療品質、降低成本以及改善患者體驗方面扮演重要角色。
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