以人工智能的下一步发展开辟医疗保健领域的新天地
自现代医学开始以来，创新的弧线已经带来了以前无法想象的突破和治疗，改善了健康状况，延长了寿命。我们现在正处在一个数字化转型的时代，它重新定义了组织处理病人参与、护理团队协作和提供者体验的方式。从通过电子健康记录（EHR）更好地获取病人数据，到通过远程医疗改善医疗服务，技术已经为提供者提供了解决方案，使其能够提高生产力，最重要的是，提高了病人的护理质量。
但是有机会做得更多。医疗保健行业仍然面临着挑战，而技术可以在解决这些挑战中发挥重要作用。下一代人工智能有可能彻底改变医疗保健，使临床医生能够专注于个性化的病人联系--加强医学中的人际互动，降低成本，并减轻供应商面临的管理和认知负担。这就是微软和Nuance在2022年联手的原因。
今天，我们将介绍一个新的解决方案、DragonAmbienteXperience（DAX™)Express这代表了医疗行业的下一个突破，也是我们大规模实现临床文件自动化历程中的一个重要里程碑。DAXExpress是一个集成到工作流程中的自动化临床文档应用程序，它是第一个将成熟的对话和环境人工智能与OpenAI的GPT-4的高级推理和自然语言能力相结合的解决方案。DAXExpress扩展了成熟的DragonMedical解决方案组合，并在2020年推出的市场领先的DAX环境解决方案的基础上，是Nuance长期使命的下一个里程碑，即减少行政负担，使临床医生有更多的时间照顾病人，减少文书工作时间。
今天在医疗保健领域工作的人工智能解决方案医生和护士已经被提供高质量护理所带来的行政要求压得喘不过气来。他们必须驾驭复杂的编码和计费要求，管理认知负担，以准确记录和回忆越来越多的病人数据，并治疗不断增长的老龄人口。因此，许多组织，包括美国外科医生和专业医疗协会，都在敦促开发能够无缝集成到临床工作流程中的全面、安全的解决方案，以减少临床医生的倦怠。
DAXExpress正视这一问题，将先进的自动化临床文件无缝集成到医生的工作流程中。这是微软和Nuance的解决方案的另一个证明点，在行业定义的人工智能的支持下，通过微软医疗云的力量放大，正在重塑护理服务，并取得可衡量的、不断增长的成果：
缓解劳动力倦怠--我们的解决方案被证明在解决这一看似棘手的问题方面处于行业领先地位--医生们报告说倦怠和疲劳感减少了70%。支持专业工作流程--从外科医生到放射科医生，我们的解决方案分析大量的病人数据，提供工作流程自动化，促进报告和沟通，并提供AI洞察力，支持更明智的决策、规划和治疗--将放射科医生的效率提高50%，将干预时间缩短74%。提高依从性--通过分析数据以发现问题，简化病人和医生的沟通，并提供全面的护理计划跟踪，我们的解决方案使随访依从性提高52%。增加获得护理的机会--我们的自动化临床文件解决方案将时间还给临床医生，他们通常选择看更多的病人，平均每个门诊日增加五个预约--使临床医生能够为更多人提供最好的护理。加强病人的参与度--由人工智能驱动的聊天机器人只是一个例子，说明人工智能如何利用内置的医疗知识库和分流协议为病人提供快速和可获得的信息，这可以触发从机器人互动到医生、护士或支持代理人的无缝交接。而且，通过提供一致的、与上下文相关的患者体验，医疗机构正在实现患者自助服务率提高30%，患者支持成本降低50%。医疗保健领域的共同使命和互补能力微软和Nuance带着重塑医疗保健的共同愿景走到了一起：利用我们独特的能力来解决行业的最大挑战，并使整个生态系统取得更大的成就。在我们的核心，我们相信像人工智能这样的技术与临床医生合作，在加速行业进步、使医生和病人的体验更加个性化和参与性、以及帮助增加获得护理的机会方面发挥着关键作用。我们的北极星是使临床医生能够将他们的注意力重新放在病人护理上--使用我们经过验证的解决方案，结合他们的判断，减少认知负担，支持更好的结果。
多年来，微软和Nuance在创新人工智能解决方案方面一直处于领先地位，而大小组织长期以来一直信任我们负责任、安全的应用程序和基础设施。微软多年来在研究、云计算和人工智能方面的战略投资--包括对Nuance的收购--使我们取得了今天的成就。通过微软医疗云，微软正在大规模地提供负责任的、集成的人工智能能力，使之更容易改善整个医疗体验。微软还在推动研究、孵化和月球计划，以推动整个医疗保健和生命科学领域的现实影响。例如，微软研究院与领先的组织合作，为新兴的精准医疗模式推进和建立基础设施，并通过人工智能赋予科学家权力，加快突破性药物的发现和开发。我们正在通过我们的AIforHealth慈善项目，使卫生组织能够应对全球卫生领域的一些最棘手的挑战。
同样，Nuance拥有数十年开发医疗保健解决方案的经验，这些解决方案被数十万从业者所使用，并被证明能够持续为医生、护士、放射科医生和患者提供价值。Nuance长期以来一直处于医疗保健领域对话式和环境式人工智能创新的前沿--最引人注目的是DragonMedicalOne和最近的DAX--多年来，Nuance利用在大型语言模型、自然语言处理和临床工作流程方面的专业知识，为全球的临床文档提供精致、可靠的人工智能解决方案。有了这项新的创新，Nuance医疗服务组合为客户提供了更大的灵活性，使他们能够利用DragonMedicalOne的准确性和可靠性、DAX的定制化全方位服务体验以及DAXExpress的即时性和速度，实现临床文档工作流程的自动化和增强。我们将微软Azure的力量、丰富的健康数据平台以及强大的工程和人工智能专业知识结合起来，大规模地提供以结果为中心的医疗应用，以改善医疗服务提供者和患者的体验。
DAXExpress代表了提供人工智能技术的下一步，它为医疗机构提供了一个即时、实用和高度可及的切入点，以大规模采用新一代人工智能驱动的解决方案，利用他们在值得信赖的Nuance解决方案上的现有投资。对于超过55万的DragonMedical用户来说，DAXExpress能在几秒钟内自动、安全地创建临床笔记草稿，在每次病人在检查室就诊后或通过远程医疗病人对话，可立即供临床审查和完成。临床医生将受益于DragonMedicalOne、DAXExpress和DAX的无缝功能，这些功能与电子病历紧密结合，从就诊前到就诊后开始，减少认知负担，帮助增加医疗的乐趣。
负责任的人工智能在医疗领域的应用DAXExpress的开发符合微软负责任的人工智能标准，并与我们对数据安全和隐私的长期承诺相一致，有助于确保人工智能系统和解决方案是值得信赖和安全的。微软和Nuance认为，虽然医疗领域的人工智能有可能对这个行业和它所服务的病人产生持久、积极的影响，但我们必须确保负责任和透明地使用这项技术。正如我们多年来所做的那样，我们将继续与医疗服务提供者和更广泛的行业密切合作，以帮助确保以符合道德和透明的方式使用AI。
微软和Nuance在利用人工智能的力量放大医疗行业提供有意义结果的能力方面具有独特的地位。我们很自豪能站在医疗创新的最前沿，我们期待着继续帮助该行业解决医疗的最大挑战。
标签人工智能，医疗保健
基于人工智能的生物信息学研究：机遇和挑战
2021年12月26日，中国计算机学会青年计算机科技论坛（CCFYOCSEF）武汉分论坛举办线下技术论坛（论坛编号：CCF-YO-21-WH-5FT）。本次论坛以“基于人工智能的生物信息学研究：机遇和挑战”为主题，邀请了陕西师范大学、西北工业大学、邵阳学院、华中农业大学、中国地质大学（武汉）、的专家和学者作为论坛嘉宾进行发言和思辨点讨论。本次论坛由YOCSEF武汉AC、华中农业大学教授章文，YOCSEF武汉AC、华中农业大学讲师刘世超共同担任执行主席；YOCSEF武汉AC、湖北大学副教授肖奎，YOCSEF武汉通讯AC、江汉大学讲师刘哲共同担任线上执行主席；华中农业大学为本次论坛提供了支持。本期技术论坛，邀约生物信息学领域相关的专家学者，针对“基于人工智能的生物信息学研究：机遇和挑战”进行主题讨论，分析生物信息学领域面临的主要挑战，探讨人工智能技术应用在生物信息学领域中存在的若干重要问题，探索生物信息学人才培养的痛点与解决之道，把握生物信息学领域未来发展的潜在机遇。
“基于人工智能的生物信息学研究：机遇和挑战”技术论坛
论坛的引导发言环节邀请了3位嘉宾，分别是：陕西师范大学教授雷秀娟、西北工业大学教授施建宇以及邵阳学院教授黄国华。作为中国人工智能学会生物信息与人工生命专委会常务委员，雷秀娟教授带来了题为“基于人工智能的多组学数据与疾病的关联关系预测”的引导发言。雷秀娟教授首先介绍了生物信息学在多组学和疾病方面的研究应用，主要是通过多组学模型来预测疾病，所有的组学信息之间都是有相互联系的。雷教授团队整理制作了多组学与疾病的关联数据库CircR2Disease数据库V2。目前生物信息学研究的热门包括挖掘出生物学实体之间的关系之后，找出疾病靶标。网络特征学习可以采用一些通用的深度学习方法。相似性网络的构建方面，包括相似性计算差用的方法有疾病语义相似性、序列相似性、基因关联相似性等。网络特征提取方法常用的包括表示学习、图神经网络等。评价方法可采用常用的机器学习评价方法，包括混淆矩阵、ROC曲线等。损失函数方面常用Sigmoid、ReLU、LeakyReLU等。CircRNA与RBP结合位点的研究，是利用生物信息学的方法准确解析分子之间的调控机制对探索人类疾病的机理。雷教授团队在生物信息学方面取得了诸多研究成果：提出了CSCRsites方法、circRB方法、CRPBsites方法。CircRNA与疾病的关联关系预测的研究方面，提出了RWRKNN方法、CDWBMS方法、PDC-PGWNNM方法、EDNMF方法、AANE&SAE方法、PCD_MVMF方法、GATCDA方法。代谢物与疾病的关联关系预测的研究方面，提出了SSABCMDA方法、LGBMMDA方法、MDAGCN方法、DWRF方法。微生物与疾病的关联关系预测的研究方面，提出了LGRSH方法、HNGFL方法、MDHN方法。
基于人工智能的多组学数据与疾病的关联关系预测
随后，施建宇教授作为中国计算机学会生物信息学专业委员会等3个国家一级学会的专业委员会委员，结合生物信息学研究的经验与心得，进行了题为“Compound-ProteinInteractionPredictionbyDeepLearning:Databases,DescriptorsandModels”（通过深度学习预测复合蛋白质相互作用：数据库、描述符和模型）的引导发言。施建宇教授分析了当前药物开发的大体趋势，即药物开发是个大工程，大致需要三个“十”：十年成本、十亿美元、十亿销售额。对于如此复杂庞大的工程和研发，需要跨专业科研人员的合作。靶点识别主要由生物学家来完成，而计算机科学家主要专注于化合物分析、化学结构分析、物理特性分析等。目前，AI可以帮助和加速药物研究，传统药物研究中小分子筛选需要11个月的流程，利用AI辅助可以减少至23天。药物化合物的研究中，预测某个化合物会不会和蛋白质进行相互作用。深度学习方法可以很好地帮助CPI（Compound-proteinInteraction）的研究，其本质不在于分类能力，而在于深度学习的神经网络对化合物的结构化序列的刻画能力。化合物描述子的构建需要很强的领域知识，包括1D序列分析、3D结构分析等，而卷积神经网络所具备的强力的数据特征刻画能力，可以很好地帮助化合物描述子的构建。可采用的深度学习模型包括诸多经典的卷积神经网络结构、Attention-based模型、Bindingcomplex-based模型等。对于未来的研究趋势，施建宇教授认为下列问题都非常值得深入研究：(1)如何利用生物信息学领域中大量的未标定数据；(2)如何利用大量现有的序列数据，将其迁移到3D结构的研究中；(3)如何利用深度学习模型进行单细胞测序，等等。
Compound-ProteinInteractionPredictionbyDeepLearning:Databases,DescriptorsandModels
作为最后一位引导发言嘉宾，黄国华教授进行了题为“RNA序列的语义性及其在修饰中的应用”的引导发言。黄教授首先介绍了生物信息学研究的起源，生物信息学的研究可以追溯到1953年在Nature上发表的DNA双螺旋结构论文。DNA测序是DNA研究中的重要主题之一。全球目前大约有1700个DNA序列数据库，其中代表性的数据库包括INSD、库、EMBL库、BioSino库等等。DNA序列分析主要关注DNA序列比对，分析DNA的同源性。计算生物学的一个重要主题就是比较序列并尝试找出两个序列的公共部分。序列比对包括全局比对、局部比对、双重序列比对、多重序列比对等。其优点是通过计算找到同源分子片段，确定其功能；缺点包括计算开销大、对于没有同源性的序列不可使用、完全是形式决定内容而没有解决一词多义的问题、忽略了个体之间的联系。自然语言处理技术所解决的问题与DNA序列对比问题的本质非常相近，因此采用NLP技术解决DNA序列对比问题具有如下优点：（1）捕捉句子的抽象语义关系；（2）能够全面解释句子含义；（3）内容决定形式。在生物信息学领域中常用的人工智能技术和神经网络结构包括word2vec、CNN、LSTM、Attention、Transformer。语义性在RNA序列中的重要应用包括蛋白质翻译修饰PTM（Post-translationalmodifications），即通过调控修饰位点来改善或治疗疾病。对于PTM问题，黄教授团队提出了LSTMCNNsucc模型结构。对于RNA修饰问题，黄教授团队利用CNNLSTM结构实现了RNA序列的特征提取。
RNA序列的语义性及其在修饰中的应用
在思辨环节，参与论坛的所有专家和老师就以下三个议题进行了激烈的探讨：（1）从支持向量机到深度学习，人工智能的发展是否加速了生物信息学问题的解决？（2）聚焦“四个面向”战略部署，人工智能是否带来了生物信息学研究的新范式？（3）人工智能时代，生物信息学研究需要什么样的人才？这三个问题也是目前生物信息学领域需要面对和解决的问题。
对于“从支持向量机到深度学习，人工智能的发展是否加速了生物信息学问题的解决？”这个问题的思辨，专家和老师们讨论了下列子问题：1.1深度学习是否已经取代了传统的人工智能技术？1.2人工智能的哪些关键技术是未来研究的明日之星？
华中农业大学冯在文副教授认为，深度学习技术确实已经在很大成程度上取代了传统的机器学习技术，但传统的机器学习技术也不能被完全抛弃。目前深度学习技术提出了大量的新模型，但是目前还存在一些问题，例如可解释性、数据样本量的限制、技术落地应用遇到的困难。其中，具有代表性的问题如下：（1）传统的机器学习技术可能精度不如深度学习，但是可解释性优于深度学习模型。（2）深度学习需要大量的样本数据，但是在很多应用领域，例如生物信息学领域，样本量（3）特别是标注后的样本量还非常受限。因此，对于生物信息学领域中的很多实际应用问题，例如生物大数据问题，还是依赖于传统的优化方法和搜索算法。
中国地质大学（武汉）唐厂教授认为，对于深度学习是否取代传统的机器学习方法的问题，要考虑具体的研究和应用领域。深度学习效果好的前提是要有充足的算力和充足的训练样本。但是实际工程应用中，很多终端的计算能力非常有限，因而实际应用场景中仍旧采用传统的机器学习方法，依旧可以取得不错的应用效果。生物信息学中的关联关系研究，最终需要靠临床医生去验证，因此深度学习不可完全取代传统的机器学习和数据分析方法。深度学习在某些领域和场景可以获得比机器学习方法更好的效果，但是不能一概而论地说深度学习完全取代了机器学习。
华中农业大学章文教授认为，目前生物医学领域的很多研究者仍旧倾向于传统的机器学习模型，因为深度学习的模型得到的结果难以设计医学实验进行验证。
武汉理工大学李琳教授表示，人工智能NLP领域中目前常采用基于大规模数据样本预训练得到的模型。那么对于生物信息学领域的问题，是否也可以采用预训练模型来获得更好的效果？对于多种类型的数据组合问题，已有的联合表示学习等技术是否可以应用在多组学的研究上？此外，在NLP领域，目前的研究发展趋势是依赖预训练模型抽取的大规模样本的先验知识，然后让下游任务贴合上游得到的特征抽取结果。那么生物信息学是否也可以采用类似的机制？
思辨问题1：从支持向量机到深度学习，人工智能的发展是否加速了生物信息学问题的解决？
在“聚焦’四个面向’战略部署，人工智能是否带来了生物信息学研究的新范式？”的问题上，来自不同领域和方向的专家、老师们也各抒己见，讨论了下列子问题：2.1在哪些重大问题上已经取得了突破？2.2在哪些重大问题上还有待破冰？
施建宇教授认为AI技术在生物信息学领域的应用尚存在如下问题：（1）医疗影像方面，积累了大量的图像数据，可以直接应用人工智能技术辅助诊断工作。但是目前的问题是缺乏统一、权威的评价标准。（2）对于蛋白质的结构预测有个很大的突破。很多蛋白质测定不了结构，因为很多蛋白是膜蛋白，而球蛋白容易测定结构。因此，对于膜蛋白的测定是个非常有前景的研究方向。（3）药物研究的样本数量很有限，例如6000左右的样本数据，如何更好地将深度学习技术应用到小数据样本问题上是个值得研究的问题。（4）深度学习的相关技术，例如Python语言、Pytorch框架等都是国外开发研究的，国内的相关基础技术的研究较为缺乏，需要进一步研究和发展。
黄国华教授则表示，人工智能技术可以用在新型的功能分子的研究上，例如是否可以设计一些类似的功能分子，以促进合成生物的研究和发展。
思辨问题2：聚焦”四个面向”战略部署，人工智能是否带来了生物信息学研究的新范式？
在“人工智能时代，生物信息学研究需要什么样的人才？”的问题上，专家和老师们分析和讨论了如下子问题：3.1从事基于人工智能的生物信息学研究，应该具备哪些基本的知识？3.2生物背景的人才和计算机背景人才，未来谁更有优势？
雷秀娟教授认为，计算机和生物人才的优势不能一概而论，还是需要看具体的领域和问题。目前的研究需要的是高度复合型的人才，需要生物、化学、计算机、信息学等多领域多学科交叉的专业知识。雷教授目前团队中的学生以计算机专业背景为主。
施建宇教授表示，一般来说生物学背景的学生完全不懂数学和计算机，而计算机背景的学生则表示看不太明白生物方面的问题。本身生物信息学就是生物加上信息学，因此需要学生掌握生物学和信息学的基础知识，同时也要掌握最新的人工智能模型和技术。生物学背景的学生只能使用已有的方法来跑数据，对算法和模型本身难以进行研究；而计算机和信息学背景的学生对于实验结果的分析相对欠缺，对数据结果的敏感性不够。因此，学生都应该具备挖掘深层机制的驱动意识。生物和计算机人才都是有优势的，只是侧重点不同。
黄国华教授课题组里面主要是计算机背景的学生，没有生物学背景的学生。计算机学生倾向于写代码写程序，但是对于实验结果的生物学意义缺乏认识和理解，因而计算机学生对于较为复杂的建模感到吃力。因此，计算机学生和生物学学生一起合作、相互互补，才能得到更好的研究成效。
冯在文副教授提到，在2021年国家基金委的研究指南中，生物信息学的大方向是生物大数据的标准化、可视化是一个重要的研究方向，特别是生物大数据的标准化方面。因此，需要形成一个更好的协作机制，方便计算机学生和生物学学生进行讨论、分析、合作。
唐厂教授认为，计算机专业背景强调的是技术和方法，生物学专业背景强调的是机制和原理。只有计算机专业学生更好地理解了生物学的原理和机制之后，才能把技术和方法更好地应用到具体的生物信息学领域的研究中。
李琳教授表示，生物信息学的学生培养方案中加入更多的计算机相关课程，或许能得到更好的人才培养成效，生物信息学的发展主要还是依赖于生物学人才。
武汉科技大学胡威教授表示，生物信息学的培养体系中是否进行了学科交叉的课程设置？如果生物信息学的人才培养体系本身就缺乏计算机的相关课程和知识，是否应该加入相关交叉性的课程？章文教授则回答道，目前华中农业大学生物信息学专业的学生培养体系的课程中，一部分课程跟生命科学专业交叉，而另一部分则涵盖了一些编程相关的课程。即使是在生命科学专业，也是非常欢迎生物信息学学生这样的复合型人才的。
思辨问题3：人工智能时代，生物信息学研究需要什么样的人才？
与会人员合影
本次论坛历时三个小时，通过引导发言、论坛思辨，辨明了生物信息学领域在人工智能时代遇到的新问题和困惑，分析生物信息学领域面临的主要挑战，探讨人工智能技术应用在生物信息学领域中存在的若干重要问题，探索生物信息学人才培养的痛点与解决之道，将更好地推动人工智能深度学习技术在生物信息学领域中的深入应用。
AIGC：人工智能在医学和健康领域的 应用场景
文章目录@[toc]一、前言二、主要内容1.远程医疗的虚拟助手2.临床决策支持3.医疗记录管理4.医学翻译5.药物管理6.疾病监测7.医学写作和文档8.临床试验招募9.创建症状检查器10.患者分诊11.药品信息12.医学教育13.心理健康支持14.远程患者监测三、总结一、前言今年以来，随着ChatGPT的火爆出圈，各行各业愈加关注大型语言模型在垂直领域落地应用的进一步深入。
“从2016年AlphaGo打败了李世石，再到了最近大热的ChatGPT，我们看到人工智能每隔几年就会给大家带来惊喜。在我国，看病难、看病贵的本质是享受优质医疗服务难且贵。AI医生，就是优质医疗资源扩容下沉和区域医疗资源均衡布局的重要抓手。”
人工智能（AI）在医疗行业中取得了重大进展。其中最突出的AI工具之一是由OpenAI开发的智能对话模型ChatGPT。ChatGPT能够对各种问题生成类似人类的回答，是医疗应用的理想工具。从个性化治疗方案到远程患者监测，ChatGPT正在改变医疗提供者向患者提供护理的方式。让我们探讨一下ChatGPT在医疗保健领域的几种不同用途，并讨论这种革命性技术对患者、医生和研究人员的好处。
二、主要内容1.远程医疗的虚拟助手ChatGPT可用于开发虚拟助手，帮助患者安排预约、接受治疗和管理他们的健康信息。随着远程医疗的兴起，许多患者现在更喜欢在家中接受治疗。ChatGPT可以为患者提供管理健康所需的指导和支持。
2.临床决策支持ChatGPT可用于向医疗保健提供者提供实时的、基于证据的建议，以改善患者结果。例如，ChatGPT可以用于为特定情况建议适当的治疗选择，标记潜在药物相互作用，并为复杂医学案例提供临床指南。通过提供快速可靠的支持，ChatGPT可以帮助临床医生节省时间、减少错误并改善患者护理。
3.医疗记录管理ChatGPT可用于生成患者交互和病史的自动摘要，有助于简化医疗记录管理流程。使用ChatGPT，医生和护士可以口述笔记，模型可以自动总结关键细节，包括症状、诊断和治疗等方面。医务人员还可以使用ChatGPT从患者记录中提取相关信息，例如实验室结果或影像报告。
4.医学翻译ChatGPT可用于提供实时翻译服务，以促进患者和医护人员之间的交流。凭借其先进的语言处理能力，ChatGPT可以准确快速地翻译医学术语、技术术语和常见表达方式，使患者能够理解他们的诊断、治疗选择和药物使用说明。
5.药物管理对于患者来说，跟踪他们的药物并按照医生的剂量指示服用可能是具有挑战性的，特别是当他们正在服用多种药物时。ChatGPT可以帮助患者管理他们的药物，包括提醒、剂量指示和潜在的副作用。ChatGPT还可以为患者提供关于药物相互作用、禁忌症和其他重要考虑因素方面的信息，这些都会影响到药物管理。
6.疾病监测医学专家和普通公民也可以使用ChatGPT来监测全球健康数据，这可以为他们提供实时的洞察力，以便及早采取应对措施。通过分析来自各种来源（如新闻报道和公共卫生数据库）的大量数据，ChatGPT可以检测出可能表明新疾病出现或现有疾病传播的模式和异常情况。该模型还可以向公共卫生官员、医护人员和普通大众提供自动警报，使他们能够采取适当措施防止疾病传播。
7.医学写作和文档ChatGPT可以帮助医疗保健专业人员撰写和记录医疗报告，如临床笔记和出院总结。并提供实时建议和更正。
8.临床试验招募临床试验是开发治疗各种健康问题的新方法和疗法的重要组成部分，但是为临床试验招募参与者可能具有挑战性。ChatGPT可以通过分析大量患者数据并识别符合试验资格标准的个体来确定潜在参与者。通过利用ChatGPT的能力，临床试验招募工作可以变得更加高效、有针对性，并有效地覆盖不同人群。
9.创建症状检查器症状检查器是对于想要了解自己的症状并确定是否需要就医的患者来说非常有价值的工具。ChatGPT可以用于开发虚拟的症状检查器，帮助患者识别和解释可能存在的健康问题。这些检查器还可以提供下一步指导，并甚至提供关于自我护理措施方面的信息，例如家庭治疗或非处方药物。
10.患者分诊ChatGPT可以通过询问患者有关症状和病史的问题来确定其情况的紧急性和严重程度，从而进行患者分诊。ChatGPT还可以根据患者的回答提供符合其情况的健康建议和治疗方案，帮助患者更好地管理和治疗疾病，提高医疗效率和质量。
11.药品信息ChatGPT可用于提供关于药物的实时信息，包括副作用、相互作用和潜在禁忌症。患者可以使用自然语言与ChatGPT进行交流，模型可以及时准确地回答问题，帮助患者做出有根据的药物治疗决策。ChatGPT还可以提供有关正确剂量、给药方式和储存方法的信息，以及对某些处方过敏或不耐受的患者可能适合的替代品。此外，医疗保健提供商也可以使用ChatGPT了解制药行业中新药、召回等重要更新。
12.医学教育医学教育是医护人员终身学习的过程，跟上最新研究、指南和实践可能具有挑战性。ChatGPT可以为学生和医护人员提供即时访问相关医学信息和资源，支持他们的持续学习与发展。
13.心理健康支持ChatGPT可用于为患者提供行为健康支持，包括筛查心理健康状况、提供应对策略，并将患者连接到进一步支持的资源。ChatGPT还可以提供健康管理建议，如营养、运动、社交等方面的建议，以帮助患者掌握生活中的关键健康因素。最后，ChatGPT还可以将患者连接到面对面或在线的健康资源，如医生和健康教练等，以进一步支持患者的健康管理。
14.远程患者监测远程患者监测（RPM）是一种越来越流行的方式，可以提高患者的治疗效果，同时降低医疗保健成本。ChatGPT可以通过分析可穿戴设备、传感器和其他监测设备的数据来远程监测患者，并实时提供有关患者健康状况的见解。如果患者情况恶化或存在其他令人担忧的趋势，ChatGPT可以分析这些数据并向医护人员发出警报。这有助于医护人员及早干预，防止住院或其他并发症。
三、总结所有医疗专业人士，特别是医疗保健行业的高管们，都必须了解先进的AI工具和其他颠覆性创新技术的能力，以便他们知道新兴技术可能为其组织带来机遇和威胁。
ChatGPT已经证明是一种革命性的AI工具，可以为医疗保健提供者和患者带来许多好处。随着技术的不断发展和改进，ChatGPT将继续在医疗保健领域发挥重要作用，帮助医生、患者和研究人员更好地了解和管理健康。————————————————版权声明：本文为CSDN博主「叶庭云」的原创文章，遵循CC4.0BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。原文链接：https://blog.csdn.net/fyfugoyfa/article/details/130966754