《医学中的生成式人工智能》

主要观点总结

文章全面概述了生成式人工智能在医学领域的应用场景及挑战。生成式人工智能在临床医生、患者、临床试验组织者、研究人员和培训人员中的应用案例被详细介绍。同时，文章也讨论了实现这一潜力所需克服的诸多挑战，包括保持隐私和安全、提高透明度和可解释性、维护公平性以及严格评估模型等。

关键观点总结

关键观点1: 生成式人工智能在医学领域的应用

生成式人工智能在临床医生、患者、临床试验组织者、研究人员和培训人员中的应用案例被详细介绍。它们能够改变医疗服务的提供方式和医疗服务提供者的角色和职责，促进医学教育和科学发现。

关键观点2: 生成式人工智能的技术进展

生成式人工智能是继往技术进展中的最新一项，推动了医学中的重大变化。过去的重要进展包括电子健康记录的采用、机器人技术在远程手术中的整合以及预测模型和持续监测作为新诊断工具基础设施的构建。

关键观点3: 生成式人工智能面临的挑战

将新技术引入健康领域不可避免地会带来新的挑战，例如数据隐私问题和数据安全泄露。类似地，医疗保健环境中的持续监测设备导致了普遍的警报疲劳。全面解决这些问题需要采取迭代设计过程。

文章预览

生成式人工智能的能力显著增强，极大地扩展了其在医学领域的应用场景。我们提供了一个全面的概述，涵盖了生成式人工智能在临床医生、患者、临床试验组织者、研究人员和培训人员中的应用案例。 接着，我们讨论了实现这一潜力所需克服的诸多挑战——包括保持隐私和安全、提高透明度和可解释性、维护公平性以及严格评估模型——以及这些挑战所带来的开放研究方向 。 1. 引言 对生成式人工智能在医学中潜力的兴奋感激发了大量新应用的涌现。生成模型有潜力改变医疗服务的提供方式（1-5）、医疗服务提供者的角色和职责（6, 7），以及患者与提供者之间的沟通路径（8, 9）。更上游，生成模型在改善医学科学发现方面显示出前景（通过临床试验（10, 11）和观察性研究（12, 13）），并促进医学教育（8, 14）。这些进展直接源于生成式人工智 ………………………………