生成式 AI 在醫療健康應用上，有醫學影像、藥物研發和臨床決策等應用
生成式對抗網路 (GAN) 能夠生成醫學影像，這些影像可用於輔助診斷和醫學教育。通過生成或合成影像來補充和擴展真實影像資料，這在放射學中尤為有用。例如可以生成或合成的腫瘤影像，這些影像可用於訓練機器學習模型，提高模型在腫瘤檢測和分類中的準確性
生成式 AI 在藥物研發中的應用日益受到重視。傳統的藥物開發過程耗時且昂貴，而生成式 AI 能夠通過分析現有藥物的化學結構並模擬其變異，生成潛在的新藥候選物。生成式對抗網路和變分自編碼器 (Variational Autoencoder, VAE) 等模型可以生成新的分子結構，這些結構可以直接進行虛擬篩選，進而縮短藥物研發周期。
生成式 AI 還可以通過模擬分子與目標蛋白的相互作用，預測新藥的效力和安全性，這在新藥開發的早期階段尤為重要。這種方法不僅提高了藥物開發的效率，還有助於發現傳統方法難以發現的藥物分子。
生成式 AI 在臨床決策中的應用潛力很高。能夠整合和分析大量的病患資料，生成客製化的治療方案。例如，大型語言模型 (Large Language Model, LLM) 能夠根據病患的基因組資料、病史和其他醫學資料，提供客製化的治療建議，這有助於提高治療效果並減少副作用。
此外，生成式 AI 還可以在慢性病管理中發揮作用，通過動態調整治療方案，幫助患者更好地控制病情。
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