医疗保健市场中的生成式人工智能的规模和份额，按组成部分（解决方案、服务）划分；应用（临床、系统）；功能（个性化治疗计划、虚拟患者援助、患者监测和预测分析、医学图像分析和诊断、药物发现和开发）；最终用途（医疗保健提供商、制药与生命科学公司、医疗保健付款人）- 全球供需分析、增长预测、统计报告 2025-2037

增长动力

• 人工智能在经济方面的优势——人工智能在医疗保健领域的应用在创收和降低成本方面具有重大的财务影响。例如，人工智能聊天机器人可以为患者和会员提供快速、量身定制的帮助，减少昂贵的急诊就诊次数，并增强获得预防性护理的机会。预测分析可帮助医务人员采取预防措施，通过识别可能患上慢性病的个体，避免以后更昂贵的治疗。今年，超过一半的医疗保健组织正准备启动试点项目，以测试人工智能聊天机器人 ChatGPT，用于教育目的。人工智能还可以通过识别庞大数据库中的模式和趋势，使医疗保健组织能够根据特定患者和会员群体的需求定制其服务，从而帮助人口健康管理。医疗保健领域的人工智能有可能改善患者护理、节省成本并增加整体收入。
• 合作与技术发展——研究机构、医疗机构和技术公司之间的合作推动了医疗保健市场中的生成性人工智能。这些合作伙伴关系鼓励信息、资源和技能的共享，扩大了生成性人工智能在医疗保健领域的潜在用途。此外，计算机容量、数据可访问性和人工智能技术的改进促进了生成性人工智能解决方案的开发和完善。医疗保健领域的人工智能可以节省 5% 到 10% 的成本。根据医疗保健领域的人工智能数据，到 2030 年，90% 的护理工作仍将由人来完成。
• 生成式人工智能在药物再利用中的应用至关重要-在药物再利用中，生成式人工智能必不可少，这涉及通过检查分子相互作用重新评估已批准的药物是否具有新的治疗适应症。这种方法优化了现有药理物质的使用，同时也加快了可能的治疗方法的识别。此外，生成式人工智能是改进临床试验设计和预测患者对不同疗法的反应的宝贵工具，从而提高了药物开发计划的有效性和成功率。通过帮助识别最有可能从特定药物中受益的患者亚群，它有助于个性化治疗并降低出现不良结果的可能性。

挑战

• 数据可靠性和质量——对于训练，生成式 AI 模型高度依赖于具有代表性、多样化和高质量的数据集。由于存在偏见、数据碎片化和非标准数据格式等问题，在医疗保健行业获取此类信息可能很困难。由于训练数据有缺陷或有偏差，生成式 AI 输出不精确或不可信，可能会危及应用程序的有效性和安全性。从而成为生成式 AI 在医疗保健市场扩张的重大障碍。
• 担心数据的安全性和隐私性。
• 医疗保健领域人工智能应用的监管问题。