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醫(yī)療保健中開源人工智能的興起:內(nèi)部部署解決方案正在塑造未來
開源優(yōu)勢(shì):企業(yè)採(cǎi)用
成本細(xì)分:特定領(lǐng)域軟件主導(dǎo)人工智能部署
內(nèi)部部署和私有云:醫(yī)療保健人工智能的新領(lǐng)域
未來:專業(yè)的人工智能生態(tài)系統(tǒng)
首頁(yè) 科技週邊 人工智慧 醫(yī)療保健中的人工智能:趨勢(shì)和轉(zhuǎn)折點(diǎn)

醫(yī)療保健中的人工智能:趨勢(shì)和轉(zhuǎn)折點(diǎn)

Apr 09, 2025 am 12:58 AM

AI In Healthcare: Trends And Turning Points

讓我們來談?wù)勔恍┏晒J紫纫J(rèn)識(shí)到的是,當(dāng)今醫(yī)療保健中對(duì)人工智能的應(yīng)用證明,這項(xiàng)技術(shù)不僅僅是製作漂亮的圖片或創(chuàng)作人工智能詩(shī)歌。我們中的一些人傾向於認(rèn)為人文科學(xué)是大型語(yǔ)言模型的首要(或者說是唯一的,如果目光短淺的話)用例。但就像人類大學(xué)生一樣,大型語(yǔ)言模型可以用於追求藝術(shù)或科學(xué)成果。它們可以是藝術(shù)家,也可以是醫(yī)生。也就是說,許多最重要的用例需要大量的集成。這意味著不僅要設(shè)置硬件,訓(xùn)練或提示大型語(yǔ)言模型,還要將它們連接到現(xiàn)有的基礎(chǔ)設(shè)施和業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)中。說起來容易做起來難。

艾爾文·格雷林(Alvin Graylin,《我們的下一個(gè)現(xiàn)實(shí)》(一本關(guān)於人工智能對(duì)社會(huì)廣泛影響的新書)的作者)和卡爾·趙(Karl Zhao,一位一直在部署企業(yè)人工智能解決方案的人工智能專家)最近與我坐下來討論了人工智能在美國(guó)和世界各地醫(yī)療保健中的現(xiàn)實(shí)情況。 “我認(rèn)為這有助於分析這些醫(yī)療系統(tǒng)以及未來的發(fā)展,同時(shí)也要理解國(guó)際貿(mào)易是細(xì)緻入微的,我們有各種利益相關(guān)者從各自的角度出發(fā),在一個(gè)大多數(shù)人認(rèn)為全球互聯(lián)的全球經(jīng)濟(jì)中運(yùn)作。

醫(yī)療保健中開源人工智能的興起:內(nèi)部部署解決方案正在塑造未來

人工智能正在徹底改變醫(yī)療保健,改變臨床工作流程,並應(yīng)對(duì)勞動(dòng)力短缺、診斷準(zhǔn)確性和慢性病管理等關(guān)鍵挑戰(zhàn)。在美國(guó),醫(yī)療保健引領(lǐng)著生成式人工智能的採(cǎi)用,2024年的投資達(dá)到5億美元——比排名第二的法律服務(wù)行業(yè)高出67%。這一增長(zhǎng)突顯了人工智能的潛力,但其在現(xiàn)實(shí)世界的實(shí)施不僅僅需要尖端技術(shù);它需要與現(xiàn)有系統(tǒng)無縫集成,關(guān)注成本透明度,以及針對(duì)隱私問題的量身定制的解決方案。

開源優(yōu)勢(shì):企業(yè)採(cǎi)用

人工智能採(cǎi)用中最顯著的變化之一是轉(zhuǎn)向DeepSeek R1 和V3 等開源模型。這些模型為企業(yè)提供了經(jīng)濟(jì)高效、透明且可定制的解決方案,使其成為醫(yī)療保健應(yīng)用的理想選擇。與專有系統(tǒng)不同,開源人工智能允許組織審核算法,確保合規(guī)性,並根據(jù)具體的臨床需求調(diào)整模型,而無需廠商鎖定。

英偉達(dá)最近的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)變突顯了這一趨勢(shì)。該公司不再僅僅關(guān)注硬件,而是與專門從事基於開源框架的行業(yè)特定人工智能解決方案的公司合作。例如,DeepSeek 支持的工具已經(jīng)證明診斷時(shí)間減少了40%,罕見病識(shí)別率提高了28%。這些進(jìn)步突顯了開放模型與領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)相結(jié)合如何在精準(zhǔn)醫(yī)療中帶來切實(shí)的成果。

成本細(xì)分:特定領(lǐng)域軟件主導(dǎo)人工智能部署

人工智能實(shí)施的一個(gè)關(guān)鍵但經(jīng)常被忽視的方面是成本分配。雖然像GPU 和推理芯片這樣的硬件備受關(guān)注,但軟件服務(wù)佔(zhàn)總部署成本的近70% 。這包括模型微調(diào)、與電子健康記錄(EHR) 集成以及持續(xù)維護(hù)。開源模型通過減少許可費(fèi)用和實(shí)現(xiàn)內(nèi)部定制來幫助降低這些費(fèi)用。

內(nèi)部部署和私有云:醫(yī)療保健人工智能的新領(lǐng)域

隱私和數(shù)據(jù)安全正在推動(dòng)人們從超大規(guī)模雲(yún)平臺(tái)轉(zhuǎn)向內(nèi)部部署和私有云部署的重大轉(zhuǎn)變。正如艾爾文·格雷林所指出的那樣, “大多數(shù)組織都非常猶豫將客戶或患者數(shù)據(jù)放在雲(yún)端?!?/em>這在醫(yī)療保健領(lǐng)域尤其如此,在醫(yī)療保健領(lǐng)域,法規(guī)遵從性(例如,美國(guó)境內(nèi)的HIPAA)和患者保密性至關(guān)重要。

例如,在中國(guó),嚴(yán)格的數(shù)據(jù)本地化法律要求醫(yī)院將患者記錄保存在內(nèi)部,從而推動(dòng)了對(duì)私有AI 部署的需求。雖然美國(guó)更靈活,但對(duì)雲(yún)安全和廠商鎖定的擔(dān)憂正在促使醫(yī)療保健提供商轉(zhuǎn)向混合或完全內(nèi)部部署的解決方案??枴ぺw強(qiáng)調(diào)了這一趨勢(shì),並指出“在人工智能規(guī)劃中,軟件和部署靈活性往往被低估了。”

未來:專業(yè)的人工智能生態(tài)系統(tǒng)

開源模型、成本透明度和內(nèi)部部署解決方案的融合正在重塑醫(yī)療保健人工智能。 Stryker、波士頓科學(xué)公司和美敦力等公司已經(jīng)看到了與人工智能創(chuàng)新相關(guān)的股票增長(zhǎng),而AWS 和谷歌云等雲(yún)提供商則面臨著來自本地推理芯片(例如TPU)的競(jìng)爭(zhēng)。

正如格雷林恰當(dāng)?shù)乜偨Y(jié)的那樣, “人工智能不僅僅是即插即用——它需要時(shí)間才能與現(xiàn)有系統(tǒng)集成?!?/em>未來屬於開放模型、領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)和安全基礎(chǔ)設(shè)施相結(jié)合以產(chǎn)生現(xiàn)實(shí)世界影響的生態(tài)系統(tǒng)。對(duì)於醫(yī)療保健而言,這意味著更快的診斷、更好的患者預(yù)後以及更可持續(xù)的人工智能採(cǎi)用曲線——一個(gè)優(yōu)先考慮隱私、成本效率和可擴(kuò)展性的曲線。

結(jié)論:醫(yī)療保健領(lǐng)域的人工智能革命不僅僅關(guān)乎技術(shù);它關(guān)乎如何實(shí)施這項(xiàng)技術(shù)。像DeepSeek 這樣的開源模型,加上內(nèi)部部署和對(duì)成本結(jié)構(gòu)的清晰理解,正在為企業(yè)人工智能的新時(shí)代鋪平道路——一個(gè)在創(chuàng)新與實(shí)用性之間取得平衡的時(shí)代。

以上是醫(yī)療保健中的人工智能:趨勢(shì)和轉(zhuǎn)折點(diǎn)的詳細(xì)內(nèi)容。更多資訊請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章!

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