生成式人工智能確實在醫(yī)療保健領域發(fā)揮著重要作用，它的應用為醫(yī)療行業(yè)帶來了許多變革。人工智能能夠利用大數據分析、模式識別和預測分析來改善醫(yī)療保健服務的質量和效率。

● 生成式人工智能有望顯著提高生產力，改善患者和提供者的體驗，并最終帶來更好的臨床結果。

● 該技術可以降低管理成本，加速生物醫(yī)學研究和藥物開發(fā)，改善索賠管理，并幫助開發(fā)下一代診斷設備。

● 大型科技企業(yè)正在與醫(yī)療保健組織合作，應用生成式人工智能，投資者也在圍繞該工具建立的新興企業(yè)中部署資金。

● 投資者需要考慮生成式人工智能對投資組合企業(yè)和新投資的顛覆性潛力，并尋找利用該技術的機會。

在過去一年中，基礎模型、大語言模型(LLM)和生成人工智能(AI)吸引了提供商、生物制藥企業(yè)、支付方和投資者的注意力，它們被承諾使醫(yī)療保健服務更高效、更創(chuàng)新、更有效。傳統(tǒng)的分析式人工智能已在醫(yī)療保健領域使用多年，而生成式人工智能的特點是能夠創(chuàng)建新內容、總結和翻譯現有內容，并最終實現推理和計劃。

該技術在許多用例中都有潛力，包括：

對于醫(yī)療服務提供者和醫(yī)療服務提供者來說，它有望減少記錄病人就診和報銷相關溝通的時間，這將減少臨床醫(yī)生的倦怠，降低管理成本。事實上，許多企業(yè)正在通過與科技企業(yè)合作來尋求這些機會，部分原因是患者可能已經在改變自己的行為，使用現成的工具來理解并告知他們與臨床醫(yī)生的互動。

在生物醫(yī)學研究和藥物開發(fā)中，生成式人工智能正在加速創(chuàng)新。例如，長期以來，保險企業(yè)和其他支付方一直在數據分析、索賠管理自動化和裁決、質量和風險管理方面使用人工智能?，F在，他們正在為會員導航實施生成式人工智能。

與此同時，醫(yī)療科技企業(yè)正將投資重點放在下一代診斷設備上，以通過人工智能硬件、具有人工智能系統(tǒng)的手術機器人或智能遠程監(jiān)控設備來檢測疾病。例如，飛利浦正在與亞馬遜網絡服務合作開發(fā)生成式人工智能，以推進該企業(yè)的PACS圖像處理并增強放射學工作流程，作為其在診斷和治療、互聯(lián)護理和個人健康方面更廣泛的人工智能努力的一部分。

隨著基礎模型、計算機視覺和其他領域的不斷成熟，所有類型的醫(yī)療保健組織都將找到機會應用生成式人工智能來支持整個價值鏈的運營，例如供應鏈管理和后臺活動。

最終，生成式人工智能可能會重塑醫(yī)療機構的核心功能領域，為投資者提供服務不斷變化的市場并調整現有投資組合企業(yè)運營的機會。

投資的初級階段

科技企業(yè)正在與主要醫(yī)療保健組織合作應用生成式人工智能工具。例如，微軟和Epic聯(lián)手減少臨床醫(yī)生記錄或回復患者消息的時間。谷歌正在與拜耳合作，以多種語言自動起草臨床試驗通訊，并與iCad合作，將人工智能工具集成到該企業(yè)的設備中以檢測乳腺癌。IBM正在與微軟Azure合作，分析復雜的醫(yī)療記錄。最終，醫(yī)療保健信息技術供應商站在使用生成式人工智能的最前沿，將該技術與其廣泛的提供商和用戶網絡結合起來。

在投資者中，風險投資和成長型股權基金一直在向以生成人工智能為核心能力的企業(yè)配置資金。成熟的私募股權(PE)支持的企業(yè)在投資LLM，以推動各個領域的運營改進，包括提高臨床醫(yī)生或患者的參與度，降低成本結構。

對投資組合企業(yè)和新投資的影響

為了領先于這一快速發(fā)展的技術，私募股權投資者必須仔細考慮生成式人工智能對其投資組合企業(yè)的影響。首先，他們需要評估其投資組合企業(yè)市場，對生成性人工智能顛覆的暴露程度，同時關注任何潛在威脅或機遇的規(guī)模和時機?？梢允褂靡粋€衡量顛覆風險的框架，該框架評估了勞動強度、執(zhí)行任務所需的知識水平、與人類互動的類型和頻率，以及增強模式識別的價值，以及其他變量。

以下是價值主張核心要素的企業(yè)面臨更大的風險：

● 創(chuàng)意內容生成、勞動密集型管理流程

● 呼叫中心工作

● 文本編寫和摘要

例如，使用低技能勞動力為醫(yī)療索賠和拒絕進行溝通的業(yè)務流程外包商，可能是生成式人工智能可以自動化或加速流程的地方。另一方面，在依賴專家指導的醫(yī)療保健企業(yè)中，該技術帶來的干擾風險較小，但可能被視為民主化訪問和提高質量的機會。

在投資組合企業(yè)部署生成式人工智能時，投資者應制定包含三個關鍵要素的重點戰(zhàn)略：

● 確定利用可用的生成式人工智能工具的機會

● 考慮構建專有的生成式人工智能軟件，有機會建立競爭優(yōu)勢

● 定義生成式人工智能治理以確保其正確使用，例如更新策略和數據安全。

同樣，作為盡職調查和價值創(chuàng)造規(guī)劃的一部分，投資者應考慮生成式人工智能對新投資交易主題的影響，確定生成式人工智能的顛覆風險以及生成式人工智能釋放價值的潛力。

生成式人工智能的長期潛力

鑒于患者情況的復雜性和獨特性，醫(yī)療保健領域的大部分工作都需要人力和判斷力。即使是需要較少自由裁量權的領域，例如編碼、圖表和注冊表提取，由于可用于訓練算法的數據集相對較小，人工智能模型的影響也有限。這些努力和早期用例有可能引發(fā)強大的勞動效率收益，可以解決組織的財務壓力，改善患者和提供者的體驗，并導致更好的臨床結果。

預計明年將在精選和重點用例方面取得進展。從長遠來看，生成式人工智能對醫(yī)療保健影響的廣度和深度很可能會在工作流程、應用和工作方式方面產生變革?？紤]到生成式人工智能對其現有投資組合企業(yè)和新投資的影響的投資者，將能夠利用這一技術變革產生回報并加速醫(yī)療保健行業(yè)的轉型。

生成海報

免責聲明：本網站內容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網站出現的信息，均僅供參考。本網站將盡力確保所提供信息的準確性及可靠性，但不保證有關資料的準確性及可靠性，讀者在使用前請進一步核實，并對任何自主決定的行為負責。本網站對有關資料所引致的錯誤、不確或遺漏，概不負任何法律責任。任何單位或個人認為本網站中的網頁或鏈接內容可能涉嫌侵犯其知識產權或存在不實內容時，應及時向本網站提出書面權利通知或不實情況說明，并提供身份證明、權屬證明及詳細侵權或不實情況證明。本網站在收到上述法律文件后，將會依法盡快聯(lián)系相關文章源頭核實，溝通刪除相關內容或斷開相關鏈接。