Mari bercakap mengenai beberapa hasil. Perkara pertama yang disedari adalah bahawa penerapan kecerdasan buatan dalam penjagaan kesihatan hari ini membuktikan bahawa teknologi ini lebih daripada sekadar membuat gambar yang indah atau mencipta puisi AI. Sesetengah daripada kita cenderung untuk berfikir bahawa kemanusiaan adalah kes penggunaan utama (atau hanya, jika pendek) untuk model bahasa yang besar. Tetapi seperti pelajar kolej manusia, model bahasa yang besar boleh digunakan untuk meneruskan pencapaian artistik atau saintifik. Mereka boleh menjadi artis atau doktor. Yang mengatakan, banyak kes penggunaan yang paling penting memerlukan banyak integrasi. Ini bermakna bukan sahaja menubuhkan perkakasan, latihan atau mendorong model bahasa yang besar, tetapi juga menghubungkannya dengan infrastruktur dan operasi perniagaan yang sedia ada. Lebih mudah dikatakan daripada dilakukan.

Alvin Graylin (pengarang Realiti Seterusnya (sebuah buku baru mengenai kesan yang meluas AI ke atas masyarakat) dan Karl Zhao (pakar AI yang telah mengerahkan penyelesaian perusahaan AI baru -baru ini duduk dengan saya untuk membincangkan realiti AI dalam penjagaan kesihatan di Amerika Syarikat dan di seluruh dunia. Pemangku kepentingan yang beroperasi dari perspektif masing -masing dalam ekonomi global di mana kebanyakan orang berfikir secara global.

Kebangkitan Sumber Terbuka Kecerdasan Buatan dalam Penjagaan Kesihatan: Penyelesaian di premis sedang membentuk masa depan

Kecerdasan buatan merevolusi penjagaan kesihatan, mengubah aliran kerja klinikal, dan menangani cabaran utama seperti kekurangan buruh, ketepatan diagnostik dan pengurusan penyakit kronik. Di Amerika Syarikat, penjagaan kesihatan mengetuai penggunaan kecerdasan buatan generatif, dengan pelaburan mencapai $ 500 juta pada 2024-67% lebih tinggi daripada industri perkhidmatan undang-undang peringkat kedua. Pertumbuhan ini menyoroti potensi AI, tetapi pelaksanaan dunia nyata memerlukan lebih daripada sekadar teknologi canggih; Ia memerlukan integrasi lancar dengan sistem yang sedia ada, memberi tumpuan kepada ketelusan kos, dan penyelesaian khusus untuk kebimbangan privasi.

Kelebihan Sumber Terbuka: Adopsi Perusahaan

Salah satu perubahan yang paling ketara dalam penggunaan AI ialah peralihan kepada model sumber terbuka seperti DeepSeek R1 dan V3. Model-model ini menyediakan perniagaan dengan penyelesaian kos efektif, telus dan disesuaikan, menjadikannya sesuai untuk aplikasi penjagaan kesihatan. Tidak seperti sistem proprietari, sumber terbuka AI membolehkan organisasi mengkaji semula algoritma, memastikan pematuhan, dan menyesuaikan model kepada keperluan klinikal tertentu tanpa penguncian vendor.

Peralihan strategik baru -baru ini Nvidia menyoroti trend ini. Daripada memberi tumpuan semata-mata kepada perkakasan, syarikat bekerja dengan syarikat yang mengkhususkan diri dalam penyelesaian AI khusus industri berdasarkan kerangka sumber terbuka. Sebagai contoh, alat yang dibolehkan DeepSeek telah terbukti mempunyai pengurangan 40% dalam masa diagnosis dan peningkatan 28% dalam pengiktirafan penyakit yang jarang berlaku. Kemajuan ini menyerlahkan bagaimana gabungan model terbuka dan kepakaran domain dapat membawa kepada hasil yang nyata dalam ubat ketepatan.

Segmentasi Kos: Perisian khusus domain membawa penggunaan kecerdasan buatan

Aspek utama tetapi sering diabaikan pelaksanaan AI adalah peruntukan kos. Walaupun perkakasan seperti GPU dan cip kesimpulan menarik banyak perhatian, perkhidmatan perisian menyumbang hampir 70% daripada jumlah kos penggunaan. Ini termasuk penalaan model, integrasi dengan rekod kesihatan elektronik (EHR), dan penyelenggaraan yang berterusan. Model sumber terbuka membantu mengurangkan perbelanjaan ini dengan mengurangkan yuran pelesenan dan melaksanakan penyesuaian dalaman.

Awan di premis dan peribadi: Kawasan baru kecerdasan buatan dalam penjagaan kesihatan

Privasi dan keselamatan data memacu peralihan yang ketara dalam peralihan orang dari platform awan hiperscale ke premis dan penyebaran awan swasta . Seperti yang ditunjukkan Alvin Grelin, "Kebanyakan organisasi sangat teragak -agak untuk meletakkan data pelanggan atau pesakit di awan." Hal ini terutama berlaku dalam bidang penjagaan kesihatan, di mana pematuhan peraturan (mis., HIPAA di A.S.) dan kerahsiaan pesakit adalah penting.

Sebagai contoh, di China, undang -undang penyetempatan data yang ketat memerlukan hospital untuk menyimpan rekod pesakit secara dalaman, memacu keperluan untuk penggunaan AI swasta. Walaupun A.S. lebih fleksibel, kebimbangan mengenai keselamatan awan dan penguncian vendor memacu penyedia penjagaan kesihatan untuk berpindah ke penyelesaian hibrid atau sepenuhnya di premis. Carl Zhao menyerlahkan trend ini, dengan menyatakan bahawa "fleksibiliti perisian dan penempatan sering dipandang rendah dalam perancangan AI."

Masa Depan: Ekosistem Kecerdasan Buatan Profesional

Konvergensi model sumber terbuka, ketelusan kos dan penyelesaian di premis adalah membentuk semula AI penjagaan kesihatan. Syarikat-syarikat seperti Stryker, Boston Science dan Medtronic telah melihat pertumbuhan saham yang berkaitan dengan inovasi AI, manakala penyedia awan seperti AWS dan persaingan Face Cloud Google dari cip penalaran di premis seperti TPU.

Sebagai Grayling tepat meringkaskan, "AI lebih daripada sekadar plug dan bermain - ia memerlukan masa untuk mengintegrasikan dengan sistem yang sedia ada." Masa depan adalah ekosistem di mana model terbuka, kepakaran domain dan infrastruktur keselamatan bergabung untuk mewujudkan kesan dunia nyata. Untuk penjagaan kesihatan, ini bermakna diagnosis lebih cepat, hasil pesakit yang lebih baik, dan keluk pengangkatan AI yang lebih mampan -lengkung yang mengutamakan privasi, kecekapan kos, dan skalabiliti.

Kesimpulan: Revolusi AI dalam penjagaan kesihatan adalah lebih daripada sekadar teknologi; Ini mengenai cara melaksanakannya. Model sumber terbuka seperti DeepSeek, digabungkan dengan di premis dan pemahaman yang jelas tentang struktur kos, membuka jalan untuk era baru kecerdasan buatan perusahaan-era mengimbangi inovasi dan kepraktisan.

Atas ialah kandungan terperinci AI dalam penjagaan kesihatan: Trend dan titik perubahan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!