精准医疗代表着医疗健康和生命科学领域业务模式的范式转变,旨在为个体患者提供量身定制的防治策略。在这一重要临床学科不断发展的过程中,人工智能,尤其是生成式人工智能,很可能将成为其创新基石和推进动力。
当前,人工智能在患者风险评估、筛查和诊断中的应用正取得前所未有的进展。然而,我们认为,人工智能驱动的治疗决策潜藏着更多机遇。医疗健康服务提供商和辅助技术专家(如数据科学家、机器学习工程师等)可以使用人工智能分析复杂的数据特征,确定最佳的患者治疗方式,预测治疗反应,并提供个性化的医疗健康服务体验。
在运营方面,人工智能对于增强基于研究和临床的医疗健康服务运营潜力巨大。但也面临着一些有待解决的挑战,包括保护数据隐私、管理道德影响、获得监管批准以及保障基础设施投资等。此外,还需通过扎实的验证研究,建立医疗健康专家和患者对人工智能的可靠性和透明度的信任。
本文深入探讨了目前人工智能对精准医疗领域的作用。针对有碍在更大范围内应用人工智能的问题,通过例证案例探究了潜在的以新兴学习模型为基础,以人工智能为驱动的解决方案。我们认为,在构建强大、可扩展和能有效保护隐私的精准医疗生态系统中,联邦学习将发挥尤其关键的作用。
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