具有生成性 AI 的患者第一健康 ： 重塑护理体验

总结

核心观点： 生成式AI在赋能患者方面具有巨大潜力，能够改善患者参与度、减轻医疗系统负担并提升健康结果。然而，其应用也面临数据基础、信任和技术可扩展性等障碍。

关键数据：

• 全球卫生工作者短缺1500万，其中95%在低收入和中等收入国家。
• 健康素养差距每年给美国经济造成高达2380亿美元的损失。
• 慢性病患者的治疗依从性不足，每年导致美国医疗保健系统损失1000亿美元至2900亿美元。

三大生成式AI用例：

1. 自动化数据管理： 通过处理非结构化数据，创建更坚实的数据基础。
2. 生成AI使Insights生成器： 实时分析数据，帮助医疗提供者快速解读结果。
3. 传统的聊天机器人行动驱动因素： 提供直观、类人的对话，指导护理决策并激发行动。

患者参与用例：

1. 健康教育援助： 提供可靠且可访问的健康信息，解决健康素养差距。
2. 早期面向患者的分诊解决方案： 帮助患者导航护理旅程，减轻医疗提供者负担。
3. 疾病管理干预措施： 通过个性化干预措施，提高治疗依从性，管理慢性病。

采用障碍：

• 数据基础上的漏洞： 缺乏高质量数据、数据偏见和隐私问题。
• 对产出的不信任： 生成式AI的准确性和幻觉风险。
• 跨区域和上下文的可扩展性： 资源需求和技术基础设施限制。

研究结论：

• 生成式AI为解决全球医疗保健挑战提供了新可能性，但需克服数据、信任和可扩展性等障碍。
• 整个医疗生态系统各参与方需合作，推动负责任地应用生成式AI，提升患者参与度和健康结果。
• 维持现状的风险远大于负责任使用生成式AI的风险。