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随着人工智能（AI）的进步继续改变和彻底改变医学领域，了解生成AI在医疗保健中的潜在用途变得越来越重要。生成的AI，包括生成对抗网络和大型语言模型等模型，在改变医学诊断，研究，治疗计划和患者护理方面有希望。但是，这些数据密集型系统对受保护的健康信息构成了新的威胁。本观点论文旨在探索医疗保健中的各种生成AI，包括医学诊断，药物发现，虚拟健康助手，医学研究和临床决策支持，同时在此类系统生命周期的每个阶段（即，数据收集，模型开发和实施阶段）识别安全性和隐私威胁。这项研究的目标是分析医疗保健中生成AI的现状，确定机会，隐私和安全挑战，通过将这些技术整合到现有的医疗保健基础设施中，并提出了缓解安全和隐私风险的策略。本研究强调了解决与生成AI相关的安全和隐私威胁的重要性，以确保安全有效地使用这些系统。这项研究的结果可以为医疗保健中未来生成的AI系统的开发提供信息，并帮助医疗保健组织更好地了解与这些系统相关的潜在收益和风险。通过检查医疗保健中各种领域的用例和生成AI的好处，本文促进了围绕AI伦理，安全漏洞和数据隐私法规的理论讨论。此外，这项研究为希望在组织内采用生成AI解决方案的利益相关者提供了实用见解。
医学实践中的生成AI
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