- 生成式 AI 可加快醫療照護工作的速度,例如草擬臨床筆記和建立研究用的合成資料,而不會有隱私風險。
- AI 聊天機器人和語音助理可處理排程和帳單等行政工作,提供個人化的照護服務。
- 醫院利用 AI 從實驗室和筆記等綜合資料中預測健康風險,甚至模擬病患互動以進行醫學訓練。
- 要在醫療保健領域成功運用人工智慧,首先要有明確的使用案例、符合 HIPAA 規範的工具,以及整合至 EHR 等核心系統,才能產生實際的影響。
我和其他人一樣喜歡看一集精彩的《實驗室格蕾》(Grey's Anatomy)。戲劇性的手術。浪漫的張力。在滂沱大雨中打的生死電話。
但是,對於那些曾在真正的醫院裡待過無數天的人來說,您應該知道真相:現實遠遠沒有那麼光彩照人。真正的醫院是靠資料和大量的等待來運作的。
但是,生成式人工智能正在介入。不是用聽診器或手術刀,而是用語音助理和企業聊天機器人來分擔臨床醫師的壓力。
不僅是醫療照護專業人員注意到這一點。德勤最近的一項調查發現,超過半數的消費者相信生成式人工智能將改善醫療保健的可及性。
因此,在這篇文章中,我將以現在可行的真實範例,分析醫療保健領域中的實用生成式 AI 用例。
生成式 AI 如何應用於醫療保健?
生成式 AI 正協助醫療照護專業人員總結大量資料並採取行動。
大型語言模型LLMs)、自然語言處理 (NLP)、AI 聊天機器人和語音助理等技術正被整合到診所和醫院的工作流程中。
以下是 AI 在醫療照護領域展現在現實世界中的幾種方式:
9 生成式 AI 醫療保健使用案例
資料產生
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醫療 AI 聊天機器人等 AI 需要大型、多樣化的資料集來學習,但 HIPAA 等病患隱私權法律卻讓機構之間難以分享真實的臨床資料。這就是合成資料產生式 AI 的用武之地。
研究人員並不存取真實的病患記錄,而是使用在去身分識別資料集上訓練的生成模型。這些模型會學習疾病的發展模式、症狀與化驗結果的關聯,以及治療方法如何影響結果。然後,他們會產生完全合成的病患記錄,這些記錄的外觀和行為與真實資料相似,但與任何個人無關。
假設一家醫院想要訓練一個 AI 模型,以找出敗血病的早期症狀。它只有 200 個病例。這並不足夠。因此 AI 模型會分析這 200 個真實病例,並產生數千個合成病例:
- 有些人會出現典型的敗血症症狀。
- 其他則是模仿罕見的組合,例如延遲發燒加上三天後的異常生命體征。
- 有一些甚至模擬具有誤導症狀的病患,協助測試邊緣情況。
這些合成記錄不屬於任何人,但它們的行為卻與真實資料無異。
這開啟了新的方法來測試想法和探索醫學中的「假設」情境,而不會危及病患隱私。
醫療診斷
在美國,Mayo Clinic和Mass General Brigham等醫院正在將 MRI、CT 掃描、化驗結果和臨床記錄等匿名病患資料納入 AI 診斷工具。
事實上,65% 的美國醫院已經在診斷工作流程的某些部分使用預測性 AI 模型。
其中一個應用特別快速的領域是放射科,人工智慧正協助醫師超越人眼的極限。經過訓練的演算法可重建模糊的影像,並強調腫瘤或骨折等值得關注的部位。
但最有影響力的應用並不止於單一影像。大型語言模型可以結合放射報告、醫師筆記、化驗值、處方和病患生命體征等多種來源的資料,以建立更完整的圖像。
想像一下病人的病歷是這樣寫的:「輕微氣促兩週,新發喘息,無哮喘病史」。
AI 助理可能會辨識出早期心臟衰竭的潛在模式。然後,它會檢查最近的 B 型 Natriuretic Peptide 化驗值 (用於偵測心臟壓力) 和用藥史。如果患者超過 65 歲,系統可能會將心臟衰竭的可能性優先於哮喘,並標示出來供臨床醫師檢視。
藥物發現
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2020 年,麻省理工學院和哈佛大學的科學家利用生成式 AI 識別出一種新的抗生素 Halicin,可以殺死耐藥性細菌。
這種人工智慧的突破,正在改變化學家和藥學研究人員如何處理藥物中最昂貴且最費時的部分。
開發一種藥物,包括失敗候選藥物的成本,可能需要 10 到 20 億USD。傳統上,這是一個數字遊戲:篩選數以千計的化合物,進行一次又一次的試驗,希望有一種藥物能成功。
生成式 AI 能大幅加快這個過程。研究人員從藥物發現的提示開始,例如「設計一種抑制肺癌 KRAS G12C突變但不影響健康細胞的分子」。
此提示會輸入以化學結構資料庫、蛋白質互動和已知副作用為基礎訓練的生成模型中。幾小時之內,模型就能提出符合這些標準的全新分子結構,其中有些是從現有化合物中得到靈感,有些則是完全新穎的。
研究人員可以模擬這些分子如何與目標蛋白質結合,在進行實驗室實驗之前就縮小清單範圍。
它也可以反過來運作。如果研究人員輸入患病病人的基因表達資料,模型就能推斷出哪種化合物可能修復潛在的功能障礙,即使這種化合物還不存在。
臨床文件
醫師不用再花費數小時整理電子健康記錄 (EHR),現在可以收到即時摘要,顯示診斷、藥物、化驗趨勢和治療歷史等關鍵資訊。
這些摘要可協助醫療服務提供者更快上手,尤其是在交接班或病患數量較多時。
除了改善資訊存取之外,這些工具也被用來自動化文件記錄。醫師花在撰寫筆記的時間往往比治療病患還多。但有了LLMs,醫生可以口述或上傳病患詳細資料,並收到進度記錄草稿或出院摘要。最後一步就是快速審閱與核准。
Epic Systems 是美國最大的 EHR 供應商之一,目前正積極與微軟合作試行 AI 輔助筆記生成。在另一項研究中,早期結果顯示臨床醫師使用 AI 輔助文件平均每週可節省3.3 小時。
這些系統也引入了一層臨床安全檢查。AI 模型會標示潛在的問題,例如藥物與過敏原的交互作用或埋藏在記錄中的矛盾指示。儘管它們並非在做決定,但卻扮演了第二雙眼睛的角色,降低了醫療錯誤的風險。
個人化醫療
生成式 AI 可透過分析個人的遺傳學和病史,預測個人對治療的反應。
經過大型資料集的訓練,AI 模型可以找出微妙的模式 - 例如特定基因變異如何影響藥物代謝 - 並利用這些洞察力來推薦量身打造的解決方案。
心理健康治療
在心理健康領域,我們也在探索同樣的原則,即使用產生式 AI 來建立個人化反應模型。
Woebot Health等公司正在開發 AI 驅動的認知行為治療 (CBT) 工具。這些系統分析之前的互動,以建立客製化的治療對話,並模擬真實世界的焦慮誘因,例如參加擁擠的派對或在工作中受到批評。然後,它們會即時引導患者學習應對策略,提供治療間的連續性。
醫學教育與訓練

傳統的醫學訓練一直偏重於靜態病例研究和標準化病人。這些方法固然有用,但卻無法讓學生完全準備好面對真實臨床工作的不確定性。
生成式 AI 可透過引入新的模擬程式來改變這種情況,這些模擬程式可適應每個學生的反應和學習方式。
Virti是一家總部設在英國的公司,該公司開發了人工智能驅動的「虛擬病人」來加強遠端臨床訓練。在 Virti 中,學生可能要:
- 向虛擬癌症病人宣布壞消息
- 安撫要求答案的憤怒家人
- 用簡單的用語解釋複雜的診斷
虛擬病人會即時回應學生的說話或動作,創造出更逼真的體驗。
Virti 的虛擬病人也會評估學員溝通的清晰度和同理心。如果學員說了 「轉移性 」這樣的話,系統可能會建議改寫為 「癌症已經擴散」,讓病人更容易理解。
Virti 還可追蹤學生在模擬過程中的表現,為導師提供儀表板,突出顯示學習者可能有困難的地方,例如過度開立抗生素處方或遺漏關鍵診斷。
這種人工智能技術在實踐中越來越普及。在 COVID-19 大流行期間,Virti 的技術訓練了Cedars-Sinai 醫院的300 多名醫師。
病患教育
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在病人教育方面,生成式人工智能可透過分析病人的病情和病史,進行個人化教育。
OneRemission 等應用程式使用 AI 聊天機器人來引導癌症倖存者完成治療後的照護。如果病人問「我可以在吃藥的同時吃這種食物嗎?」,聊天機器人會根據病人的病史直接回答。
這種互動超越了靜態的對話。例如,新診斷的糖尿病患者可能會從基本知識開始:如何檢查血糖、何時注射胰島素、吃什麼。然後,他們可能會問:「如果我錯過一次劑量會怎樣?」或「我可以吃水果嗎?AI 會立即以簡單、非技術性的語言回覆。
AI 也能滿足人們的需求。如果有人健康知識不足或使用不同的語言,AI 就會調整它的解釋方式。它可能不會說「監測您的血糖」,而是會說「使用這個裝置檢查您的血糖。下面是方法"。
為了讓病患保持正軌,AI 聊天機器人也會及時傳送提醒訊息,例如「現在就服下 4PM 的藥丸」或「您的覆診約會是明天早上 10 點」。
後勤辦公室功能
醫院的手術室可能是高科技的,但在幕後,許多醫院仍使用試算表、掃描的 PDF 檔案和冗長的電子郵件線程。人力資源、財務和營運部門經常依賴過時的系統,即使是基本的工作流程也效率不彰。
生成式 AI 將手動流程轉換為自動化系統,協助這些後勤功能現代化。
以財務為例。有些醫院現在不需要員工手動審核每張發票,而是使用 AI 來掃描採購訂單、將訂單與供應商合約相對應、標示出不一致之處 (例如重複收費),並將訂單傳送給正確的批核人員。
在人力資源方面,AI 支援內部 AI 聊天機器人回答員工的問題,例如「我在哪裡可以找到 PTO 政策?員工不再需要等待 IT 或人力資源部門數小時(或數天)的回覆,即使在凌晨兩點也能立即獲得答案。
這些幕後工具可能不像診斷模型或虛擬助理那麼顯眼,但它們可以捕捉錯誤,並釋放員工專注於影響力更大的工作。
醫院並不是醫療保健系統中唯一需要處理過時工作流程的部分。保險業者正在使用 AI 聊天機器人來處理保單更新和理賠等工作,為醫院如何將相同的效率帶到自己的營運中提供了明確的指南。
生成式人工智能在醫療保健領域有哪些實際應用?

利用語音 AI 自動進行疫苗跟蹤通話
在義大利推出 COVID-19 疫苗期間,公共衛生團隊需要一種方法來監控數以千計病患的副作用。依賴親自檢查或電話是無法擴充的,而且延遲會有遺漏嚴重反應的風險。
engineon 使用Botpress 建立了一個語音型的機器人,主動致電給病患、詢問有關疫苗接種後的症狀,並記錄回覆,同時符合歐盟隱私權法律。
資料直接輸入 engineon 的分析系統,協助衛生官員快速回應不良事件。
醫生的免持式臨床助理
Vanderbilt 大學醫學中心面臨著一個日益嚴重的問題:醫療服務提供者的倦怠感。
文件和管理工作耗費了大量時間,導致人力成本上升。為了減輕負擔,Yaa Kumah-Crystal 醫生帶頭將語音驅動的 AI 工具導入日常臨床工作流程。
該團隊與 Epic Systems 合作開發了V-EVA:一個語音助理,讓醫生可以透過口頭詢問存取重要的病患資訊。醫護人員不用再閱讀記錄或聆聽冗長的語音回覆,而是可以在螢幕上立即看到針對其需求量身打造的摘要。
醫生現在可以使用語音指令,免提訂購化驗單和要求更新。隨著人工智慧的進步,預期它還能做更多事,例如聆聽對話和預測臨床需求。
AI 聊天機器人可大規模處理公共衛生常見問題
在 COVID-19 於魁北克爆發期間,衛生與社會服務部 (MSSS) 面臨一波波的公眾詢問,詢問內容從症狀與檢測到財務援助與公共衛生規則。他們的呼叫中心跟不上。
為了快速回應,MSSS 在短短兩週內部署了Botpress AI 聊天機器人。該聊天機器人經過訓練,可回答大量與 COVID 相關的問題,全天候提供服務,並隨時更新最新的健康指引。
COVID-19 分診熱線由 AI 語音機器人處理
在 COVID-19 的第一波浪潮中,麻州總醫院布里格姆分院啟動了一條熱線,幫助病人解決問題。但幾小時之內,來電量就暴增。
為了解決這個問題,研究團隊建立了一個以 CDC 篩檢規範訓練的AI 驅動語音助理。該機器人會詢問症狀問題、提供下一步措施,並指示病患前往緊急護理、主治醫師或急診室。
透過卸下例行電話,AI 機器人大幅縮短等待時間,幫助數以千計的病患更快獲得指導。
如今,早期使用 AI 的勢頭仍在持續:每 10 位 Mass General Brigham 醫生中就有 1 位使用生成式 AI,現在是用來協助文件記錄。
人工智能賦予殘障人士的語音工具
Vocable是一款免費的應用程式,可透過使用頭部、臉部或眼睛的動作來產生自然的 AI 驅動回應,協助有語言障礙的人進行溝通。
第一個版本使用行動裝置的前置攝影機追蹤頭部和臉部的動作,讓使用者可以在螢幕上選擇單字和詞組。與傳統的輔助與替代性溝通 (AAC) 裝置相比,這是一大進步,因為傳統的輔助與替代性溝通裝置通常要花費超過 15,000 美元,而且功能有限。
但仍然感覺很機械。為了改變這種情況,團隊整合了 ChatGPT.現在,Vocable 能夠理解護理人員所說的話,並即時產生智慧型回覆。
在 Apple Vision Pro 上,體驗更進一步。使用者可以在完全沉浸式的顯示器中,利用眼球追蹤瀏覽介面。
其結果是為中風倖存者、肌萎缩性脊髓側索硬化症 (ALS) 或多發性硬化症 (MS) 患者、不會說話的病人以及其他說話困難的人提供現代化的溝通工具。
如何實施醫療保健聊天機器人
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1. 定義您的目標
不要為了擁有聊天機器人而建立聊天機器人。決定它應該做什麼。
- 它應該預約嗎?
- 傳送處方提醒?
- 分流症狀並指導病患接受照護?
每個目標都會引發不同的功能、整合和設計決策。舉例來說,如果您想要症狀分流,您就需要一個LLM代理程式,它能理解自然語言,並能處理開放式輸入,例如: "我喉嚨痛、發燒兩天了 - 我應該來診所嗎?"「我喉嚨痛、發燒兩天了 - 我應該來看診嗎?
沒有明確的目標 = 沒有明確價值的亂七八糟的機器人。
2.選擇正確的 AI 平台
不是所有的聊天機器人都適用於醫院或診所。請選擇專為醫療照護打造或容易適應的平台。以下是9 款最佳的 AI 聊天機建立程式,助您開始使用。
尋找可自訂的工作流程,讓您可以定義分診、提醒或接診的邏輯,並與 EHR、病患入口網站和排程工具整合。
此外,還要確認它支援合規性(例如 HIPAA)和可擴充性。當您的試點擴大時,您可不想重新建置。
並確保您選擇的平台包含強大的聊天機安全措施,例如資料加密和以角色為基礎的存取控制。
3.與核心系統整合
獨立的聊天機器人幫不了什麼忙。要想從您的聊天機器人實作中獲得真正的價值,請將它與您的核心系統整合,這樣它就能真正做一些事情,例如:
- 從您的 EHR 擷取病患資料,進行個人化互動
- 即時查詢是否有預約
- 透過連接保險和索賠工具處理帳單問題
- 透過 Looker 或 Tableau 等分析平台追蹤使用資料
如果沒有整合,您的聊天機器人只是一個花俏的常見問題。
4.建立與測試
像設計臨床流程一樣設計對話流程。將它地圖化:
- 機器人應該先說什麼?
- 應該詢問哪些後續問題?
- 它如何處理混亂的輸入或升級?
一旦流程明確,就可以建立您的聊天機器人。
5.重申
最後,反覆測試。
模擬病患聊天,找出問題所在並修復。取得前線員工和真實使用者的回饋。調整語氣和回應,直到達到預期效果為止。
改進不會在推出後就結束。最好的機器人會隨著實際使用而進化。
免費建立醫療保健聊天機器人
AI 已經在改變醫療照護,從自動化預約排程、即時症狀追蹤,到就診間持續的心理健康支援。
但要利用這一優勢,您需要一個功能強大且適應性強的人工智能平台。
Botpress 是一個靈活的企業級平台,可用於建立人工智慧代理,處理真實世界的醫療照護使用個案 - 不需要博士或開發團隊。
常見問題
我如何知道我的醫療機構是否已準備好實施生成式 AI?
如果您有明確的問題要解決,例如減少文件記錄時間或改善資料分析,而且您的團隊對採用新的數位工具持開放態度,您就會知道您的醫療機構已準備好實施創造性人工智能。準備就緒也意味著有安全的資料系統 (例如 EHR) 可與 AI 整合,以及領導階層同意在擴大規模之前,先試行小規模、有重點的 AI 專案。
在醫療照護中使用產生式人工智慧時,需要考慮哪些病患資料隱私權法律?
在醫療照護領域使用人工智慧時,您必須遵守病患隱私權法律,例如美國的 HIPAA (或歐洲的 GDPR),這些法律會規範受保護健康資訊 (PHI) 的儲存與共用方式。這意味著您部署的任何 AI 工具都應該支援加密、嚴格的存取控制、稽核日誌,以及在資料用於訓練模型或分析時,去除資料身分識別的流程。
生成式 AI 是否足以安全地用於臨床決策,還是只能用於行政工作?
生成式人工智慧尚未可靠到足以取代臨床判斷的地步,因此應將其作為輔助工具,而非病患照護的決策者。它對於行政工作是安全的,例如草擬筆記和處理例行的病患詢問,但任何醫療診斷或治療計畫都應該始終在人的監督之下,以避免錯誤。
在醫療環境中部署人工智能聊天機器人通常需要多長時間?
在醫療照護環境中部署 AI 聊天機器人可能需要幾週到幾個月的時間,視複雜性而定。基本的常見問題機器人可能在 2-4 週內啟用,而連接到 EHR、處理符合 HIPAA 的對話或執行分流的複雜聊天機器人可能需要 2-6 個月的時間進行開發、測試和合規審批。
是否有特定的醫療專科在生成式 AI 方面更有用?
是的,生成式人工智能在放射科(用於詮釋影像和起草報告)、病理科(用於總結檢查結果)、腫瘤科(用於總結複雜的治療計畫)、心理健康(用於會話治療機器人)等專科領域,以及像基層醫療這樣的行政繁重領域特別有用,它可以幫助生成臨床文件,並有效地處理病患溝通。