作者：Andres Herrera

医疗保健组织可以利用其私有数据、生成式人工智能和 Elasticsearch 实现这六项进步。

生成式人工智能是一股突破性的力量，正在席卷医疗保健行业，有望以人们从未见过的方式带来变革性的进步和个性化的患者护理。 从在症状出现之前预测疾病到协助新药发现，这项技术正在推动人类医疗保健方式的深刻转变。

生成式人工智能在医疗保健领域的成功取决于组织如何充分利用私人数据。 如果无法访问私人数据，生成式人工智能模型可能会出现不准确的情况，并且缺乏创建明智的医疗决策或见解所需的背景。 仅依赖公开信息可能会产生不考虑个体差异（例如患者独特的基因构成）的概括性建议。 这可能会导致误诊、无效治疗或更不利的健康结果。

医疗保健组织可以利用其私人数据、生成式人工智能和 Elasticsearch 实现什么目标？

1.疾病预测

生成式人工智能可以通过分析大量患者数据来帮助医疗机构进行疾病预测和诊断。 这些数据可以包括患者健康记录、生活方式风险因素、医学成像、环境决定因素和独特的基因构成。

Elasticsearch® 拥有强大的索引引擎，可以处理大量结构化和非结构化医疗数据，使生成式 AI 能够快速搜索数据以进行预测和诊断。

然后，医疗保健专家可以使用 Elastic® 的 Kibana® 数据可视化功能创建复杂的模型来识别与特定疾病相关的模式、异常和指标。 这有助于早期发现和准确诊断癌症、心血管疾病以及神经或遗传疾病等疾病。

此外，生成式人工智能可以通过推荐额外的测试或筛查或根据指南和历史记录建议治疗方案来大规模生成鉴别诊断。 这可能有助于临床医生做出基于证据的治疗决策，减少诊断错误，并使药物更容易获得。 Elastic 的机器学习 (ML) 功能可以确保这些 AI 算法保持准确和最新。

2. 临床试验优化

临床试验是推动医学进步和突破性治疗的支柱。 然而，它们也面临着巨大的挑战。

招募和留住患者进行试验很困难，因为它需要特定的纳入和排除标准，并且必须对各种数据集进行分析。 Elastic 和生成式人工智能可以在试验过程的早期提供帮助，通过分析患者信息（例如资格标准、人口统计信息和病史），比传统招募做法更有效地识别合格的参与者。

Elasticsearch 平台非常适合临床试验，因为它可以使用生成人工智能来快速分析和解释试验进度、患者反应和任何不良问题的实时数据模式和趋势。

例如，如果患者的健康指标偏离正常水平，Elasticsearch 可以触发警报以通知试验管理员，后者可以在必要时立即进行干预。 Kibana 中显示的模型可以估计患者对治疗的反应、不良反应以及成功的可能性。

通过有效预测患者入组或潜在瓶颈等指标，管理员可以优化试验资源并确保试验成功完成。

3. 新药发现

发现新药涉及一个复杂且耗时的过程，需要缩小对某些疾病（即靶标）有影响的特定分子的范围。 识别正确的分子（即先导化合物）需要梳理大型库以确定哪些分子与目标相互作用。 然后，这些化合物在实验室中针对目标进行测试，直到研究人员了解它们对人类的功效和安全性。

Elastic 可以提供分析大量科学文献（包括研究论文和期刊、临床试验文档、成像扫描和化学数据库）所需的搜索功能，从而显着改善新药开发。 该数据存储库对于生成人工智能获取促进研究和新药发现所需的各种信息源至关重要。

Elasticsearch 平台还支持语义搜索和自然语言处理，使生成式 AI 更容易理解复杂的搜索查询并更快地检索相关信息。 研究人员可以依靠 Elastic 找到以更直观和用户友好的方式进行药物实验所需的信息。

借助 Elastic 的数据共享功能，科学界可以分享他们的发现并共同分析化学结构和性质。 这可以包括分子如何相互结合、它们如何与疾病相互作用以及它们的安全特性。 Elastic 促进的协作方法可以加速药物评估并增加科学界的集体知识。

4. 增强支持

AI 驱动的聊天机器人可以充当虚拟助手，为患者提供即时、24/7 的支持。 他们可以回答常见和复杂的健康相关问题，提醒患者服用药物，安排预约，简化文书工作，并为生活方式的决定和改变提供指导。

此外，这些聊天机器人可以远程监控患者的健康状况并提供持续的支持。 他们收集的患者数据（例如生命体征或症状）可用于在强烈建议或需要干预时提醒医疗保健提供者。 这对于喜欢或需要远程医疗的患者以及患有慢性健康问题且可以从远程监控中受益的患者来说是有益的。

通过与 ChatGPT 等尖端人工智能模型集成，Elasticsearch 可以无缝检索最相关的信息，为患者制定消息灵通的聊天机器人响应。 这种集成可确保用户获得有关其健康查询的快速且真实的答案。 Elasticsearch 卓越的数据检索能力与 ChatGPT 的自然语言理解能力相结合，为 AI 驱动的患者支持树立了新的基准。

5.个体化用药

当前的个性化用药过程需要医疗保健专业人员考虑个体患者的特征和病史来选择最合适的治疗和剂量。 然而，这种方法面临着挑战，因为了解一个人独特的基因和病史如何影响药物反应很困难。

生成式人工智能可以通过使用智能算法来分析患者数据和遗传信息来提供帮助。 这可以帮助医疗保健专业人员分析模式，从而帮助他们根据个人独特的遗传和分子组成定制治疗方案。

Elasticsearch 可以有效地存储和索引这些数据，然后将其与生成式 AI 应用程序集成，从而实现提供个性化患者护理所需的快速数据检索。

6. 医疗培训和模拟

通过复制医疗条件和场景来创建真实的患者病例模拟是生成式人工智能可以为医学实习生提供的另一个变革性好处。 学员可以使用生成式人工智能与虚拟患者互动，并在安全的环境中练习治疗策略，而不会将真实患者置于危险之中。

Elastic 可以让医疗机构高效存储和访问由生成式 AI 创建的医疗场景，从而帮助推动医疗培训和模拟。 Elastic 的免费且开放的正常运行时间监控功能可以帮助 IT 人员确保学习应用程序顺利运行并满足服务级别协议 (SLA)。 应用程序不会出现任何延迟或滞后，学生可以放心地沉浸在这些模拟场景中。

此外，医学讲师可以利用 Elastic Observability 产生的见解来帮助他们了解学员的学习模式和熟练程度。 然后，讲师可以根据团体或个人学习者的需求定制培训计划，以解决特定差距并提供个性化指导。

隐私考虑

随着医疗保健行业拥抱生成式人工智能，它面临着围绕患者数据使用的重大隐私问题，需要仔细考虑。 其中包括有关如何存储、使用和共享数据的道德和安全问题。

患者数据包含受保护的健康信息 (PHI)，必须保护这些信息免遭未经授权的访问或共享、泄露或网络安全攻击。 保护这些数据需要适当的加密措施、访问控制和治理策略。

Elasticsearch 符合健康保险流通和责任法案 (HIPAA)，这是一项美国立法，为保障医疗安全提供了数据隐私和安全条款。

下一步是什么？

这个由生成式人工智能的力量推动的变革时代有可能迅速改变医疗保健行业，Elastic 随时准备支持和赋能所有这些突破性的进步。 凭借统一平台中提供的强大搜索、数据管理和实时监控功能，Elastic 可以充分发挥人工智能驱动的医疗保健的潜力。

要了解有关 Elastic 和生成式 AI 的更多信息：

• 阅读公共部门的 Elasticsearch + 生成式 AI 概述
• 收听线上活动 “在企业中交付生成式人工智能”

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