生成式人工智能在医疗保健领域的革新与展望

生成式人工智能正引领医疗保健行业的变革，其在提升服务质量和效率方面展现出巨大潜力。这种技术通过大数据分析、模式识别和预测分析，为医疗保健服务注入了全新的活力。

生产力提升与用户体验优化

生成式人工智能有望大幅提高生产力，改善患者和医疗提供者的体验，最终促进更佳的临床成果。它能降低管理成本，加速生物医学研究和药物开发进程，优化索赔管理，并推动下一代诊断设备的研发。

跨领域合作与投资增长

大型科技企业正与医疗保健组织携手，运用生成式人工智能，而投资者亦纷纷投资于基于该技术的新兴企业。未来，生成式人工智能对投资组合企业和新投资的颠覆性影响将成为关注焦点，投资者需探索如何充分利用这项技术带来的机会。

医疗保健服务的革新

在过去一年里，基础模型、大语言模型（LLM）和生成式人工智能已吸引众多提供商、生物制药企业、支付方和投资者的目光。它们承诺使医疗保健服务更加高效、创新且有效。传统分析式人工智能虽在医疗领域广泛应用多年，而生成式人工智能则以其创建新内容、总结和翻译现有内容的能力，以及实现推理和规划的独特优势脱颖而出。

医疗应用案例

• 提高效率：通过减少病患就诊和报销相关沟通时间，减轻临床医生的工作负担，降低管理成本。
• 加速研究：在生物医学研究和药物开发中，生成式人工智能加速了创新步伐，如保险企业及其他支付方利用人工智能进行数据分析、索赔管理自动化和裁决、质量和风险管理。
• 智能诊断设备：医疗科技企业聚焦于下一代诊断设备，通过集成人工智能硬件、具备人工智能系统的手术机器人或智能远程监控设备，以检测疾病，提升诊断精准度。

技术融合与应用扩展

随着基础模型、计算机视觉等领域的发展，各类医疗保健组织均能找到机会应用生成式人工智能，从供应链管理到后台活动的全价值链运营中获益。未来，生成式人工智能将重塑医疗机构的核心功能领域，为投资者提供调整现有投资组合和适应市场变化的机会。

投资策略与风险考量

科技企业正与主要医疗保健组织紧密合作，应用生成式人工智能工具。例如，微软和Epic的合作减少了临床医生记录或回复患者消息的时间；谷歌与拜耳合作，以多种语言自动撰写临床试验通讯；IBM与微软Azure合作，分析复杂医疗记录。医疗保健信息技术供应商通过结合生成式人工智能，将其广泛的提供商和用户网络整合起来。

风险评估与价值创造

对于投资组合企业和新投资而言，理解生成式人工智能的颠覆性潜力至关重要。投资者需评估其投资组合企业所处市场的颠覆风险暴露程度，关注规模和时机。识别创意内容生成、劳动密集型管理流程、呼叫中心工作、文本编写和摘要等领域面临的颠覆风险，同时寻找通过生成式人工智能提升参与度、降低成本结构的机会。

战略规划与价值最大化

在部署生成式人工智能时，投资者应制定三项关键战略：识别利用现有工具的机会、考虑构建专有的生成式人工智能软件以建立竞争优势、定义生成式人工智能治理以确保其正确使用。同时，评估生成式人工智能对新投资交易主题的影响，确定其颠覆风险及释放价值的潜力。

长期展望与挑战

面对患者情况的复杂性和独特性，生成式人工智能在医疗保健领域的应用仍需人力和专业判断。尽管其在简化编码、图表和注册表提取等任务上的作用有限，但这些努力和早期用例仍可能带来显著的劳动效率提升，缓解组织财务压力，改善患者和提供者的体验，促进更佳临床结果。未来一年，预计将在精选和重点用例上取得进展。长期来看，生成式人工智能对医疗保健的影响将体现在工作流程、应用和工作方式的变革上，为投资者提供加速医疗保健行业转型的机遇。