醫療保健市場中的生成式人工智慧的規模和份額，按組成部分（解決方案、服務）劃分；應用（臨床、系統）；功能（個人化治療計劃、虛擬患者援助、患者監測和預測分析、醫學影像分析和診斷、藥物發現和開發）；最終用途（醫療保健提供者、製藥與生命科學公司、醫療保健付款人）- 全球供需分析、成長預測、統計報告 2024-2036

成長動力

• 人工智慧在經濟方面的好處—人工智慧在醫療保健領域的應用在創造收入和降低成本方面都具有重大的財務影響。例如，人工智慧驅動的聊天機器人可以為患者和會員提供快速、量身定制的幫助，減少昂貴的急診就診次數，並提高獲得預防性護理的機會。預測分析可幫助醫生採取預防措施，並透過識別可能患有慢性病的個人來避免後期更昂貴的治療。今年，超過一半的醫療保健組織正準備啟動試點計劃，以測試用於教育目的的 AI 聊天機器人 ChatGPT。人工智慧還可以幫助醫療保健組織透過識別龐大資料庫中的模式和趨勢來滿足特定患者和成員群體的需求，從而幫助人口健康管理。醫療保健領域的人工智慧有潛力改善患者護理、節省成本並增加整體收入。
• 合作與技術發展—研究機構、醫療機構和技術公司之間的合作正在推動醫療保健市場中的生成式人工智慧。這些合作關係鼓勵分享資訊、資源和技能，擴大生成式人工智慧在醫療保健領域的潛在用途。此外，電腦容量、資料可存取性和人工智慧技術的進步促進了生成式人工智慧解決方案的發展和完善。醫療保健領域的人工智慧可以節省 5% 到 10% 的成本。根據AI醫療數據，到2030年，90%的護理工作仍將由人來完成。
• 生成式人工智慧在藥物再利用中的應用至關重要——在藥物再利用中，涉及透過檢查分子相互作用來重新評估已批准的藥物的新治療適應症，生成式人工智慧至關重要。這種方法優化了現有藥理物質的使用，同時也加快了可能的補救措施的識別。此外，生成式人工智慧是一種無價的工具，可用於改善臨床試驗設計和預測患者對不同療法的反應，從而提高藥物開發計畫的有效性和成功率。透過幫助識別最有可能從特定藥物中受益的患者亞群，它有助於個人化治療並降低不良結果的可能性。

挑戰

• 資料可靠性和品質—對於訓練來說，生成式人工智慧模型強烈依賴具有代表性、多樣化和高品質的資料集。由於偏見、數據碎片化和數據格式不標準等問題，在醫療保健行業中獲取此類資訊可能很困難。由於錯誤或有偏見的訓練資料而導致不精確或不可信的生成式人工智慧輸出可能會危及應用程式的功效和安全性。從而成為醫療保健市場擴張中生成式人工智慧的重大障礙。
• 擔心資料的安全和隱私。
• 醫療保健領域人工智慧使用的監管問題。