生成式 AI 在醫療領域的應用

2024 iThome 鐵人賽

DAY 3

生成式 AI

16th鐵人賽

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生成式AI在醫療領域的應用正日益顯示出其潛力和價值，改變了傳統醫療方式，使其更具效率與精準性。這類技術主要透過複雜的演算法，分析大量的醫療資料，生成有用的資訊，涵蓋診斷、治療計劃、個人化醫療等方面。

首先，在診斷方面，生成式AI能夠輔助醫生分析病患的症狀，並根據海量的病歷資料和臨床指南，給出可能的診斷建議。例如，AI系統可以透過影象識別技術分析醫學影像，迅速找出潛在的疾病如癌症或骨折，並從中生成報告，幫助醫生作出更快的決策。

其次，在治療計劃的制定上，生成式AI可以根據患者的具體情況，提供個人化的治療方案。透過分析患者的基因資訊、過往病史、生活習慣等，AI系統能夠推薦針對性的藥物和療法，這在癌症治療等領域尤其重要，因為每位患者的反應可能會有所不同。

此外，生成式AI在藥物發現中的應用也顯示出良好的潛力。傳統的藥物開發過程漫長而費時，但AI可以透過模擬化合物的效果，加速潛在藥物的篩選和設計，提高成功率，降低開發成本。

然而，這項技術的發展也伴隨著若干道德和法律挑戰。患者的隱私與資料安全是最主要的考量，如何在利用資料的同時保障患者的個人資料不被濫用，是技術開發者必須面對的問題。此外，醫療AI的建議並不應取代醫生的判斷，醫療決策應始終由專業人員負責，AI的角色應是提供輔助支援。

總結來說，生成式AI在醫療領域的應用潛力無限，能夠提升診斷的準確性和治療的個性化程度，但隨之而來的道德考量和實際應用挑戰，亦需謹慎對待。未來，隨著技術的進步和相應法律法規的完善，我們有理由期待生成式AI在醫療行業發揮更大的作用，實現更高效且安全的醫療服務。

另外～AI在一般消費者就醫的過程中，可以提供多方面的幫助，主要包括：

健康諮詢：
- AI可以根據使用者的症狀提供初步的健康諮詢，有助於消費者決定是否就醫以及選擇何種醫療服務。
預約系統：
- 許多醫療機構使用AI來簡化預約流程，消費者可以透過聊天機器人輕鬆安排看診時間，避免繁瑣的電話預約。
病歷管理：
- AI可以幫助消費者管理個人的健康記錄，包括藥物過敏、病史等，使醫生在就診時能更快地獲取必要的資訊。
個性化健康建議：
- 根據使用者的健康資料和生活方式，AI能提供個性化的飲食、運動及健康管理建議。
虛擬醫生：
- 隨著技術的進步，某些平臺上出現了虛擬醫生，這對於那些衛生資源不足的地區尤為重要。尤其是在COVID-19疫情期間，遠端醫療和虛擬醫生的需求激增，許多醫療機構快速轉向數位化，提供虛擬醫療服務。