＃生成AI的進步：改造醫療保健和醫學教育

生成人工智能（AI）正在徹底改變各個部門，醫療保健和醫學教育處於這種轉變的最前沿。斯坦福醫學一直在整合生成AI，以增強患者護理，簡化醫學教育並應對全球健康挑戰。

##醫療保健生成AI簡介

生成AI是指通過從現有數據集中學習可以生成新內容（例如圖像，文本或數據）的算法。在醫療保健方面，這項技術正在被利用，以創建合成的醫療數據，協助臨床決策並開發創新的治療方法。

Stanford Medicine的生成AI計劃

Roentgen：生成合成醫療數據

為了解決培訓AI模型的醫學數據稀缺性，斯坦福大學的研究人員開發了Roentgen，Roentgen是一種開放的AI模型，能夠從醫療描述中生產現實的合成胸部X射線。這項創新旨在通過產生多樣化和準確的醫學圖像來彌合數據差距，尤其是對於稀有疾病。

Chatehr：增強臨床工作流程

Chatehr是在斯坦福大學（Stanford Medicine）開發的AI驅動軟件，可讓臨床醫生通過會話查詢與電子健康記錄進行互動。該工具使醫療保健提供者能夠詢問有關患者病史的問題，自動匯總圖表並執行其他任務，從而簡化工作流程和提高效率。 （med.stanford.edu）

AI協助患者交流

斯坦福大學的研究人員發現，大型語言模型可以幫助起草對患者門戶網站信息的反應，減少醫療保健提供者的工作量和減輕倦怠。 AI生成的草稿在與患者分享之前由臨床醫生進行了審查和編輯，有助於應對臨床查詢，例如如何處理冷或藥物的副作用的症狀。 （med.stanford.edu）

##醫學教育的生成AI

AI醫學教育計劃

斯坦福大學的《醫學教育計劃》旨在將基礎AI知識，臨床應用和道德推理整合到醫學教育中。通過課程創新，合作夥伴關係和教師發展，該計劃旨在使學習者不僅要使用AI工具，還可以使他們塑造其發展的發展，以服務於患者護理，研究和終身學習。 （med.stanford.edu）

AI資源庫

Stanford Medicine提供了一個AI資源庫，該庫是由教育技術團隊精心審查和審查的AI資源和工具的不斷更新的彙編。該生活資源是探索創新的AI解決方案的指南，該解決方案可以增強社區內的教學，學習和行政流程。 （med.stanford.edu）

##通過生成AI解決全球健康挑戰

###解決全球健康問題

Generative AI有可能解決廣泛的全球健康問題，尤其是在低收入和中等收入國家，獲得可靠的醫療保健仍然是一個障礙。例如，肯尼亞的Jacaranda Health的提示系統利用AI對孕婦和產後患者的問題的及時，AI產生的回答，大大改善了響應時間，僅在2024年就達到了500,000多名用戶。 （med.stanford.edu）

##道德考慮和未來的方向

###醫療保健中的公平且公平的AI

斯坦福大學的研究人員已製定了醫療保健方面公平和公平的AI指南，強調了在AI應用中的公平性，有用性和可靠性的重要性。 FURM評估框架評估了AI模型是否提供公平，有用和可靠的護理，以確保AI在醫療保健中與道德標准保持一致並改善患者結果。 （med.stanford.edu）

AI的環境影響

儘管AI提供了許多好處，但由於培訓和部署大型模型相關的大量能耗和碳排放，它也帶來了環境挑戰。解決這些問題涉及開發更節能的模型，利用可再生能源，並實施策略來減輕AI技術的環境影響。 （en.wikipedia.org）

＃＃ 結論

生成的AI有望通過增強數據可用性，改善臨床工作流以及應對全球健康挑戰來改變醫療保健和醫學教育。斯坦福醫學的舉措體現了AI革新患者護理和醫學培訓的潛力，為更高效，公平和可持續的醫療保健系統鋪平了道路。

有關Stanford Medicine的AI計劃的更多信息，請訪問其____10__頁面。