人工智能对医药行业的影响分析.docx
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1、人工智能对医药行业的影响分析ChatGPTPa对医疗行业的影响医疗服务流程及痛点ChatGPT的定位:“医疗从业人员的好帮手”。高效率:ChatGPT胜任【诊前】基础性咨询、【诊中】辅助医生诊断和生成定制化健康管理计划、【诊后】整理病患资料等工作;高质量:医护人员将专注于提升个人素质、业务能力、研究水平;同时重视人文关怀和医患关系处理。ChatGPT在诊前阶段的作用一分诊现状:互联网医院:现有A1分诊服务针对性差,主要由患者根据在线医生评分及资料介绍自行选择;线下医院:按片区(内科、外科等)设立分诊台,细粒度不足且服务质量难以保证;痛点:两种模式下,医生均无法提前获知患者诉求及关键信息。Cha
2、tGPT改变:强大且快速的资料检索与匹配能力可取代线下医院的分诊台,为互联网医院接入具有针对性的线上分诊服务;患者就诊前,医生已经完成患者病情初步认知。ChatGPT在诊前阶段的作用一导诊现状:多数线下医院不设置专门导诊台:仅靠楼层指示图、就诊流程图等给病人提供指引;部分医院导诊台与分诊台合二为一:肩负双重功能,既加剧工作人员负担,也无法保证解答疑问的细致程度;部分医院设置导诊服务但值班人手少:难以应付开诊期间庞大的咨询需求,如遇特定需求也无法离开导诊台提供进一步指引。ChatGPT改变:智能化导诊:ChatGPT的快速资料检索和匹配能力、强大的多回合语言交互能力可与手机APP、线下医院导诊用
3、电子屏结合,针对性更强、更详细的解答每位患者就医流程中遇到的问题,而无需来回奔波至导诊台排队咨询。ChatGPT在诊中阶段的作用一辅助问诊(决策、诊断)现状:线下优质医疗资源紧张:面诊最长等待周期超过一个月;互联网医院医生线上查看及回复的积极性低,轻症患者的紧急处方需求无法满足;面诊中存在问题:医生过于依赖经验、因时间压力错漏识别医学检验或影像结果中的细微数据、患者无法准确自述症状及病史而导致的误诊。ChatGPT改变:结合互联网医疗咨询模式和医院非公开数据库大数据,帮助在院医生分担诸如疑似危重症筛选、轻症患者处方需求及医学检验结果初步诊断等工作。依靠海量数据的训练,可提示危重病风险、用药及治
4、疗方案等相关建议,在三甲医院,有望由医生根据经验做出决策,实现“AI+专家”双重把关,提高诊断效率及准确率。在基层、乡镇诊所,或可提高全科医生诊断能力。A1影像:提升识别准确度,实现辅助诊断1.A1辅助诊断,解决下沉式医疗资源不足问题。如ECG、医疗影像等方向,对医生的经验要求较高,医生学习周期较长,下沉式医院有经验的医生短缺,导致医疗资源紧张,A1辅助诊断有望在医生诊断前预先进行分析诊断,节约患者与医生时间,缓解资源紧张。2.AI辅助精准诊疗。大数据学习可以识别影像中微小的数据差异,达到人眼难以做到的精准,减轻医生压力的同时实现精准、稳定的诊断结果。手术机器人:提升手术精准度,缩短医生学习周
5、期AI辅助精准度提升,缩短医生学习周期。机器人为实现精准定位,往往需要图像识别分析与精准手术规划,辅助医生进行手术指引与辅助手术,缩短医生学习周期,降低医生手术难度。NGS诊断:A1有望助推精准度提升与成本降低1 .A1赋能有望提升诊断效率,带来成本进一步下降。成本过高一直是限制基因测序应用场景打开的重要因素之一,GPU的革新、技术的提升有望降低单G的数据分析时间,降低人员操作需求,降低单G分析成本,有望带来下游应用场景的打开。2 .AI赋能有望提升分析准确率,进一步带来应用场景打开。基因诊断分析过程涉及图像识别,光学信号处理等多板块综合技术壁垒,A1有望进一步提升其分析准确度,提升市场认知度
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