＃生成AI的進步：改造醫療保健和醫學教育

生成人工智能（AI）正在迅速重塑各個部門，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是指可以生成類似於培訓數據的新數據實例的算法。在醫療保健領域，這項技術是在創建合成醫學數據，開發新藥並協助臨床醫生日常任務的利用。

##創建具有生成AI的合成醫療數據

醫學研究中的一個重大挑戰是缺乏多樣化和全面的數據集。斯坦福醫學研究人員開發了Roentgen，這是一種開放的AI模型，能夠從醫學描述中生產逼真的合成胸部X射線。這項創新通過生成可用於訓練AI模型的數據，從而提高診斷準確性，從而解決了數據差距，特別是對於稀有疾病。

##加速抗生素抗菌細菌的藥物開發

抗生素耐藥性構成了全球健康威脅，因此必須開發新的抗生素。斯坦福大學的研究人員已經採用了生成的AI來設計靶向鮑曼尼桿菌的潛在藥物，鮑曼尼（Baumannii）是抗生素耐藥感染的主要原因。 AI模型合成，生成化學結構和合成途徑，加快了藥物發現過程。 （med.stanford.edu）

##通過AI幫助增強臨床工作流程

將AI集成到臨床工作流程中可以減輕行政負擔並改善患者護理。斯坦福大學醫學公司開發了Chatehr，這是一種AI驅動的軟件，允許臨床醫生通過自然語言查詢與電子健康記錄進行互動。該工具使臨床醫生能夠詢問有關患者病史的問題，並收到簡明的相關信息，從而提高決策效率。 （med.stanford.edu）

##協助臨床醫生進行病人交流

臨床醫生和患者之間的有效溝通對於優質護理至關重要。斯坦福大學的研究人員發現，大型語言模型可以幫助醫生起草對患者信息的反應，減少認知工作量並減輕倦怠。這些AI生成的草稿經過臨床醫生的審查和編輯，有助於對臨床查詢有效響應。 （med.stanford.edu）

##將AI整合到醫學教育中

為未來的醫療保健專業人員準備AI驅動的景觀至關重要。斯坦福大學的醫學教育計劃AI旨在將基礎AI知識，臨床應用和道德推理整合到醫學課程中。該計劃使學習者在患者護理和研究中有效地利用AI工具的技能。 （med.stanford.edu）

##解決AI實施中的道德考慮因素

AI在醫療保健中的整合提出了有關數據隱私，算法偏見和決策透明度的道德問題。斯坦福大學醫學強調以人為本的創造力，有目的的創新，道德標準以及對AI應用的持續改進。這些指導原則確保了AI技術是負責任地制定和實施的，從而優先考慮患者的福利和信任。 （med.stanford.edu）

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##醫療保健生成AI的未來前景

生成AI在醫療保健中的潛在應用是廣泛的，從個性化醫學到預測分析。隨著AI技術的不斷發展，它們在醫療保健系統中的整合有望提高診斷準確性，治療功效和患者預後。正在進行的研發對於利用AI的全部潛力至關重要，同時應對相關的挑戰。

＃＃ 結論

生成的AI通過為長期存在的挑戰提供創新的解決方案來徹底改變醫療保健。斯坦福醫學的舉措體現了AI在醫學研究，臨床實踐和教育中的變革性影響。通過負責任地和道德上的AI擁抱，醫療保健部門可以在患者護理和醫學知識方面取得重大進步。

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