人工智能几乎在每个领域都在扼杀它。医疗保健从基于语音的 LLM 和 ML 中受益匪浅。但这并不意味着我们可以盲目地相信他们。
谷歌 DeepMind 创建了一个名为 AlphaMissense 的 AI 程序，该程序可以预测当单个 DNA 字母被改变时，错义突变可能造成的危害。该工具利用来自影响人类蛋白质的71万个单字母突变的数据，使用机器学习来“理解”蛋白质的语言，帮助其对遗传变化的风险水平进行评分。
人工智能在合成生物学中所做的工作简直是革命性的。利用人工智能，科学家们现在正在对细胞进行编程，以创造新的看不见的蛋白质，就像编码软件一样。我们不仅可以期待医学的突破性变化，还可以期待农业、能源和气候等领域的突破性变化。
此外，最近，埃迪斯科文大学的研究人员开发了一种软件，可以快速扫描骨密度扫描以检测腹主动脉钙化（AAC），这是心血管事件和其他健康风险的预测指标。该软件以 80% 的准确率处理图像，可以彻底改变常规临床实践中的早期疾病检测。
今年95月，国际研究人员训练了一个ML模型，以<>%的准确率识别自闭症谱系障碍。而斯坦福医学院开发了一种算法，可以查看图像以确定脑肿瘤的侵袭性、基因组成和手术效果。“这是医生的决策支持系统，”一位研究人员说。
此外，大阪都立大学的科学家开发了一种人工智能模型，该模型使用胸片准确识别心脏功能和瓣膜性心脏病。该研究可以补充传统的超声心动图，提高诊断效率，并且在缺乏专业技术人员的环境中特别有用。
健康科技领域的初创公司也在利用人工智能提升他们的游戏水平。总部位于伦敦的 Ultromics 训练其 AI 来检测人眼通常无法检测到的心脏病。今年8月，以色列舍巴医疗中心（Sheba Medical Center）的医生企业家开始训练人工智能在一个简单的平板电脑上诊断心脏病，医生不必是心脏专家。借助手持式扫描仪和平板电脑，非心脏病专家可以对 <> 个关键心脏读数进行全面诊断。医生们说，凭借其训练数据，人工智能平台已经比任何在世的心脏病专家都拥有更多的经验。
9 月，印度人工智能杂货评分和推荐平台 Xume 与肠道微生物组领域的研究平台 Microbiome.in （Microbiome Research Pvt Ltd） 和诊断初创公司 TruDiagno 合作。凭借对预防性医疗保健的共同承诺，这三人寻求为个人提供个性化的深入诊断，并将这些信息转化为可操作的实时情报。
这可以帮助个人根据肠道微生物组的状态和关键诊断标志物做出明智的选择。Microbiome.in 是唯一一家拥有内部Illumina和Nanopore（便携式）测序仪的私人实验室，能够对肠道微生物组的作用进行无与伦比的研究，而TruDiagno则为该组合增加了先进的分子诊断功能。
想象一下，了解我们的微生物组和诊断标志物以推动可操作的情报的力量;答案不是放弃我们最喜欢的食物，而是根据我们的肠道和身体告诉我们的东西做出更好的选择
Akshaye Jalan，Xume 创始人兼首席执行官
“我们都是独一无二的，那么陷入限制的通用解决方案怎么能成为健康问题的答案呢？想象一下，了解我们的微生物组和诊断标志物以推动可操作的情报的力量;答案不是放弃我们最喜欢的食物，而是根据我们的肠道和身体告诉我们的东西做出更好的选择。这是健康和保健的未来，也是我们与 Microbiome.in 和TruDiagno的合作努力做到的，“Xume创始人兼首席执行官Akshaye Jalan说。
今年9月，甲骨文公司向医院推出了声控人工智能，这将帮助医生和临床医生自动记录医疗笔记、订购药物和查看实验室评论，同时更轻松地查看患者的病历。
这不是从 10 次点击到 <> 次点击或从 <> 次点击到 <> 次点击。这是关于完全消除点击，我们可以在哪些方面以及在哪些方面有意义。那不是明天，也不是几年后。这就是明天
Mike Sicilia，甲骨文公司行业执行副总裁
“我们完全重新考虑了使用该系统完成工作需要多长时间。我认为我们即将完全消除“睡衣时间”。这不是从 10 次点击到 <> 次点击或从 <> 次点击到 <> 次点击。这是关于完全消除点击，我们可以在哪些方面以及在哪些方面有意义。那不是明天，也不是几年后。这就是明天，“甲骨文行业执行副总裁Mike Sicilia在甲骨文健康大会上告诉观众。
但这是否意味着人工智能是你的下一个医生，而不是人类？
上述所有例子都是人工智能帮助人类在医疗保健方面变得更好的绝妙例子，但它们也是在人类专家的监督下完成的。
甚至在《红辣椒》写《加州》之前，普通网民就已经转向谷歌博士了。但是镇上来了一位新医生，ChatGPT 博士。据 NPR 报道，“最新版本的 ChatGPT 在面对一组标准的眼部投诉时，没有做出任何”严重不准确“的陈述。
然而，关于如何将LLM纳入医疗保健的问题仍然存在，并采取与引入新药或医疗设备时类似的保障措施。
