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路易斯-兰伯特
12 月 03, 2025 • 10 min read
2025 年，医疗保健正经历着一次技术飞跃，医疗旅程的每一步都在发生变化。. 人工智能, 在这一过程中，曾经主要局限于行政支持和基础成像的生成模型，现在已包括协助疾病诊断、成像增强和决策支持工具的生成模型。根据 Philips’ Future Health Index 2025, 但值得一提的是，一些临床医生和患者对人工智能存在明显的信任危机，这限制了人工智能的广泛应用。.
尽管如此，其影响已经实实在在地显现出来：医院正在利用人工智能简化诊断、缩短报告时间，并帮助临床医生解读复杂的医学影像。虚拟医疗助理正在帮助管理病人的询问、分诊和随访。生成式人工智能工具正在多个地方进行试点，以支持决策和治疗规划，尤其是在放射学和肿瘤学等专科领域。.
人工智能正在彻底改变诊断和手术，这对医疗机构和患者意味着什么，医疗机构又该如何负责任地采用这些工具进行数字化转型。我们将探讨机遇和挑战，包括安全性、可靠性、数据隐私和信任。.
生成式人工智能已从一个流行词发展成为现代医疗保健的中坚力量。这些先进的算法不仅能分析现有数据，还能为医疗保健提供新的解决方案、, 它们可以生成文本、图像甚至合成病历，为医生、护士和管理人员提供支持. .2025 年，g能量模型帮助 创建个性化护理计划、总结病人病史并模拟罕见疾病情景，以改进培训和应对。.
生成式人工智能的可扩展性对于面临临床医生短缺和患者期望不断提高的医疗保健系统来说至关重要。通过自动处理重复性文档和综合庞大的数据集，人工智能使医疗服务提供者能够将其专业知识集中在最重要的地方：患者护理。使用这些技术的医院报告称，他们节省了大量时间，提高了员工的工作满意度。.
对于医疗保健行业的领导者来说，拥抱生成式人工智能不仅仅是采用工具，而是要重新构想工作流程，重新定义临床医生在数字优先时代的角色。引领这一变革的人正在为运营效率和临床卓越性设定新的标准。.
医疗保健领域的虚拟助理 已经远远超越了基本的聊天机器人. .如今的人工智能助手可以安排预约、回答临床问题，并利用自然语言理解能力在医疗保健的任何时刻为患者提供指导。它们可以在电子病历平台、移动应用程序甚至医院信息亭中使用，为患者和员工提供随时随地的支持。.
一个突出的例子是将人工智能助手用于病人登记和首次评估。通过实时收集病人的症状和病史，这些系统可以帮助将病例转给正确的专家，标记紧急问题，并减少急诊科的瓶颈。其结果是让患者的就医过程更顺畅、更快捷、更个性化。.
对于临床医生来说，虚拟助手可以总结冗长的病人笔记，突出用药冲突，并从电子病历中显示关键趋势。这不仅节省了时间，还减轻了认知负担，使其更容易专注于复杂的决策和与患者的直接互动。.
诊断是生成式人工智能最有前途的前沿领域之一。在放射学、病理学和基因组学领域，人工智能模型目前可协助分析复杂图像、识别细微异常，甚至在症状出现之前预测疾病风险。飞利浦的 2025 年发展趋势凸显了全球领先医院广泛采用人工智能驱动的诊断平台。.
这些工具增强了人类专家的能力，捕捉可能因疲劳或认知偏差而遗漏的模式。例如，在乳腺癌筛查中，人工智能模型在检测早期肿瘤方面表现出更高的准确性，从而改善了治疗效果，减少了误诊率。心脏病学、皮肤病学和眼科学也取得了类似的进展。.
最重要的是，人工智能驱动的诊断技术还有助于实现获取专家专业知识的民主化。农村或资源不足的诊所可以利用基于云的人工智能工具来解释扫描或化验结果，从而缩小医疗公平方面的差距，确保患者无论身在何处都能得到及时、准确的诊断。.
临床记录是医护人员职业倦怠的一个主要原因，每天都要耗费本可用于护理病人的时间。生成式人工智能正在通过自动转录、总结和构建临床笔记来改变这种模式。虚拟抄写员可以聆听医患之间的互动，并为电子病历生成准确、上下文感知的摘要。.
这项技术不仅能加快记笔记的速度，还能确保一致性、提高账单准确性，并为研究和人群健康管理提供更丰富的数据。人工智能驱动的总结工具可以突出关键症状、风险因素和后续需求，减少遗漏细节或沟通不畅的风险。.
据领先的医院报告，采用生成式人工智能进行文档记录减少了医生的下班时间，提高了工作满意度，甚至缩短了病人的等待时间。随着这些工具的不断发展，它们将成为临床工具包的标准组成部分，为人与人之间的联系腾出更多时间。.
人工智能在医疗保健领域最令人兴奋的应用可能是在手术室。现在，人工智能在手术规划、术中导航甚至实时决策支持方面都发挥着作用。外科医生利用人工智能模型模拟不同的方法，预测并发症，并为每位患者优化治疗效果。.
人工智能指导下的机器人系统, 这些平台能够以无与伦比的精确度进行微创手术。这些平台利用实时成像和生成模型进行实时调整，对病人的移动或意外的解剖变化进行补偿。. 这样做的结果是恢复更快，并发症更少，手术团队的一致性更高。.
许多趋势都强调将生成式人工智能整合到手术机器人中，这种机器人可以从数千个先前的病例中 “学习”，提出最佳切口点和工具轨迹。外科医生仍然可以控制，但人工智能就像一个不知疲倦的副驾驶员，提高了手术过程的安全性、效果和病人的信心。.
人工智能手术，医疗保健的下一步。照片由 Pavel Danilyuk 在 Pexels 上拍摄：https://www.pexels.com/photo/woman-lying-on-a-massage-table-and-getting-treated-by-a-robot-8439072/
在医疗保健领域采用生成式人工智能带来了巨大的好处，但也带来了新的挑战。从积极的方面看，人工智能减轻了管理负担，减少了诊断错误，提供了更快、更精确的医疗服务。它有助于解决劳动力短缺问题，并为临床医生提供决策和个性化建议支持。.
然而，痛点依然存在。数据隐私和安全是首要问题，因为人工智能系统需要访问敏感的患者信息。此外，在训练数据的偏差、人工智能决策的可解释性以及与现有电子病历系统的整合方面也存在挑战。临床医生的接受程度是另一个挑战：有些人担心 “自动化焦虑 ”或失去专业自主权。.
为了实现效益最大化和风险最小化，医疗机构必须投资于健全的治理、透明的人工智能模型和持续的员工教育。我们的目标不是取代人类，而是用更智能、更直观的工具增强人类的能力，使护理更安全、更有效。.
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另一方面，我们也需要提到人工智能为克服这些挑战带来的一些好处：
尽管前景光明，但一些挑战依然存在。数据孤岛、传统 IT 和熟练人员的缺乏都会延缓系统的采用。临床医生或领导层对变革的抵触情绪仍然是常见的绊脚石。对责任、问责和风险的担忧，这些问题必须通过明确的协议和人在回路中的保障措施来解决。.
预算限制也是一个原因。虽然生成式人工智能可以带来显著的长期节约，但在基础设施、培训和整合方面的前期投资是巨大的。规模较小的诊所和资源不足的医院可能会在没有定向资金或公私合作的情况下难以跟上步伐。.
认识并积极主动地解决这些痛点对于人工智能之旅的成功至关重要。这条道路错综复杂，但在更好的患者治疗效果、运营效率和员工满意度方面的回报却是变革性的。.
生成式人工智能要实现其承诺，必须与现有的医疗保健 IT 基础设施无缝集成。许多医院和诊所仍在使用孤立的数据、传统软件和专有系统，这使得采用人工智能变得更加复杂。生成式人工智能工具必须能够从电子病历、影像档案、调度平台等中提取数据并写入其中。.
包括我们之前提到的飞利浦在内的领先供应商正在优先考虑开放式 API、监管标准和安全的云平台，以实现互操作性。这确保了人工智能生成的洞察力可在护理点使用，无论数据来自何处。.
这样就形成了统一的临床工作流程，医生可以从现有工具中获取人工智能支持的建议、文档和手术指导。对于医疗服务提供商来说，这减少了摩擦，提高了采用率，并使人工智能投资回报最大化。.
能力越大，责任越大。在诊断和手术中使用生成式人工智能提出了有关数据隐私、知情同意和算法偏见的重要伦理问题。HIPAA、GDPR 等法规以及全球新的人工智能特定指南，都要求医疗机构实施强有力的保障措施和透明的实践。.
关键的最佳实践包括加密患者数据、保留人工智能决策的审计跟踪，以及定期验证模型性能的准确性和公平性。知情同意程序必须解释在提供护理服务时何时以及如何使用人工智能。.
优先考虑人工智能伦理的组织不仅能避免法律陷阱，还能与患者和临床医生建立信任。随着人工智能在医疗保健领域的应用越来越广泛，积极主动的管理和合规性将成为领先医疗机构的关键差异化因素。.
人工智能的成功应用既取决于技术，也取决于人才。临床医生需要接受培训，不仅要了解如何使用新工具，还要了解它们的优势、局限性和适当的使用情况（就像任何新设备一样）。医院必须投资于持续教育、研讨会和模拟实验室，让员工在安全的环境中与人工智能系统进行互动。换句话说，培训员工在工作流程中正确使用人工智能至关重要。.
变革管理至关重要。领导者应让临床医生尽早参与人工智能解决方案的设计和推广，收集反馈意见并解决关切问题。公开人工智能是如何做出决策的，并制定明确的上报人工监督协议，这些都有助于建立信心和认同感。.
当临床医生感到自己有能力而不是被人工智能取代时，采用率就会飙升。我们的最终目标是建立一种协作模式，让人类的专业知识与机器智能携手合作，共同改善对患者的护理。.
生成式人工智能在改善全球健康公平方面大有可为。在医生或专家就诊机会有限的地区，基于云的人工智能工具可以提供专家级的诊断和治疗建议。即使在偏远或服务不足的地区，移动虚拟助手也能指导患者进行自我保健、坚持用药和后续治疗。.
人工智能驱动的翻译和本地化可确保护理建议在文化和语言上的适宜性。在大流行病或自然灾害等全球卫生危机中，人工智能模型可以快速分析新出现的数据，帮助协调应对工作。.
对于非政府组织、政府和国际卫生系统来说，投资于生成性人工智能是一种力量倍增器，可以扩大覆盖范围、提高质量并跨国界拯救生命。.
医疗人工智能领域正在迅速扩大，初创企业和成熟的技术公司都在提供新的解决方案。创新型公司正在为罕见疾病、手术导航和远程监控开发专门的生成模型。医院、供应商和研究机构之间的战略合作伙伴关系加快了创新步伐，促进了现实世界的验证。.
医疗保健组织如果能秉承生态系统的思维方式，共享数据、专业知识和资源，就能在快速发展的生成式人工智能世界中占据有利位置。随着人工智能的不断发展，监管环境、报销模式和患者期望也将随之变化。走在这些趋势前面的医疗机构将塑造医学的未来。.
婴儿 是 Lasting Dynamics 最具创新性的医疗保健项目之一，旨在借助人工智能支持新生儿护理。该系统通过实时处理复杂的医疗数据，协助医生监测新生儿，及早发现风险，并支持更快、更自信的决策。在这里，人工智能不仅仅是一个助手，它还成为了最脆弱病人的安全网。.
诊断生物芯片 (DBC) 采用类似的方法，利用人工智能分析生物数据，发现人工无法检测到的模式。这种生物工程与机器学习的结合，可实现早期诊断和个性化治疗方案，为医疗服务提供者提供了远远超出传统实验室检测的工具。.
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生成式人工智能已从实验实验室进入现代医疗保健的核心领域。从简化文档的虚拟助手，到能更早发现疾病的人工智能驱动诊断，再到由生成模型引导的手术机器人，这种转变既深刻又在加速。在带来更高的效率、准确性和以患者为中心的护理等好处的同时，也带来了隐私、采用和公平方面的新挑战。.
医疗保健行业的领导者和首席信息官必须立即行动起来：投资于整合、员工培训和道德管理。未来属于那些能够利用人工智能的力量来增强而非取代人类接触的人。有了正确的战略和合作伙伴，外科手术革命才刚刚开始，每一位患者、临床医生和机构都可以成为这场变革的一部分。.
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生成式人工智能模型可分析医学图像、综合患者数据，并协助临床医生更早、更准确地识别疾病，从而改善患者的治疗效果[[Philips+1]]。.
是的，人工智能驱动的机器人系统利用实时成像和生成模型，协助外科医生更精确、更灵活地规划和执行手术。.
主要风险包括数据隐私泄露、算法偏差、缺乏可解释性以及与传统系统集成的挑战。稳健的管理和员工培训对降低这些风险至关重要。.
遵守数据隐私法规（如 HIPAA、GDPR），保持清晰的审计跟踪，让临床医生参与人工智能监督，并定期测试模型的公平性和准确性。.
其优点包括减少记录时间、提高诊断准确性、改善手术效果、提高员工满意度和病人参与度。.
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路易斯-兰伯特
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