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科学与技术聚焦：医疗保健中的生成式 AI
为什么这很重要医疗保健行业面临许多挑战，例如成本高、药物开发时间长以及提供商倦怠。生成人工智能 (AI) 是一种新兴工具，可能有助于解决这些和其他挑战。关键要点多家公司正在开发生成 AI 工具，以加快药物开发和临床试验、改善医学成像并减轻管理负担。但是，大多数工具在现实环境中仍未经过大量测试，并且生成 AI 可能会产生错误的输出。这项技术向政策制定者提出了如何在潜在利益与保护患者及其数据之间取得平衡的问题。技术是什么？生成 AI 是一种机器学习技术，可以创建文本、图像、音频或视频等数字内容。与其他形式的 AI 不同，它可以生成新颖的内容。例如，利用现有的化学和生物数据，它可以创建具有所需特性的新分子结构，用于药物开发。它是如何工作的？与其他形式的机器学习一样，生成式人工智能使用在非常大的数据集上“训练”的算法——从数百万到数万亿个数据点。训练是一个迭代过程，将数据输入模型，直到模型能够执行特定任务（参见 GAO-24-106946）。在医疗保健领域，生成式人工智能模型通常对大量精选的医疗保健数据进行训练，这些数据可能包括临床笔记、临床
来源:美国政府问责局__报告为什么这很重要
卫生保健部门面临许多挑战，例如高成本，较长的药物开发时间表和提供者的倦怠。生成人工智能（AI）是一种新兴工具，可以帮助解决这些挑战和其他挑战。
关键要点
- 几家公司正在开发生成的AI工具来加快药物开发和临床试验，改善医学成像并减轻行政负担。但是，大多数工具在现实生活中仍未经过测试，而生成的AI可以产生错误的输出。该技术可以为决策者提供有关如何平衡对患者的潜在利益的问题，并为患者和他们的数据提供保护。
技术
是什么？ 生成AI是一种机器学习技术，可以创建数字内容，例如文本，图像，音频或视频。与其他形式的AI不同，它可以产生新颖的内容。例如，使用现有的化学和生物学数据，它可以创建具有预期特征用于药物开发的新分子结构。
是什么？它如何工作？ 像其他形式的机器学习一样，生成的AI使用在非常大的数据集上“训练”的算法，从数百万到数万亿个数据点。培训是通过模型喂食数据的迭代过程，直到它可以执行特定的任务为止（请参阅GAO-24-106946）。
它如何工作？ GAO-24-106946在卫生保健领域，生成的AI模型通常会训练大量策划的医疗保健数据，其中可能包括临床注释，临床试验数据和医疗图像。