雖然其蘊(yùn)藏的能量巨大，但我們?nèi)皂氄J(rèn)真分析最佳應(yīng)用場景才能為其找到理想的施展平臺。醫(yī)療保健尤其如此——作為一個向來以變化緩慢著稱的領(lǐng)域，任何新興技術(shù)的草率部署都有可能引發(fā)巨大風(fēng)險。大家可能還記得前幾年廣受關(guān)注的IBM Watson，曾經(jīng)號稱能診斷復(fù)雜的癌癥，但實際情況并非如此。最終，藍(lán)色巨人在去年將其低價賣出。

所以在醫(yī)療保健方面，我們不妨以一種簡單的五步走方法，評估生成式AI能夠為其做出哪些貢獻(xiàn)：

1. 從技術(shù)能夠協(xié)助解決的問題入手，搞清楚生成式AI擅長做什么。

2. 搜索存在這些問題的整體領(lǐng)域。

3. 理解在核心用例中使用生成式AI的動機(jī)和障礙，包括在接受新方案前人們需要放棄哪些舊辦法。

4. 圍繞業(yè)務(wù)動態(tài)做優(yōu)先級評估。

5. 廣泛了解建立完整解決方案的必要因素，包括技術(shù)、工作流咨詢、患者教育等。

要將這套方法應(yīng)用到醫(yī)療保健領(lǐng)域，首先需要明確我們的評估對象——不是能解釋醫(yī)學(xué)影像或人口健康數(shù)據(jù)集的深度學(xué)習(xí)。這些工作已經(jīng)在進(jìn)行當(dāng)中。另外，我們考慮的也不是AI在特定場景下的簡單應(yīng)用，比如診斷預(yù)約。這里的關(guān)注點只有一個，生成式AI與新興醫(yī)療保健服務(wù)。 

首先，生成式AI能幫助解決哪些問題？答案很多，但為了簡單起見，我們可以專注于其中四點：1）解釋非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；2）以連貫的方式解釋數(shù)據(jù)；3）讓人們參與對話；4）產(chǎn)生新的想法。

第二，這些問題分別對應(yīng)哪些整體領(lǐng)域？從以上四點出發(fā)，我們可以對應(yīng)出以下示例：

1） 解釋非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：總結(jié)電子病歷中診斷說明所表達(dá)的關(guān)鍵事實，要求醫(yī)療保險公司提供預(yù)授權(quán)，并在臨床試驗數(shù)據(jù)中提取模式，例如在患者上報的結(jié)果或治療無效者中找到共性。

2） 以連貫方式解釋數(shù)據(jù)：為醫(yī)療保險公司提供客戶服務(wù)、診斷和制定治療計劃。

3） 讓人們參與對話：獲取篩查數(shù)據(jù)（例如，患者在家中感覺安全嗎？）并為敏感度較低的健康問題提供談話治療。

4） 產(chǎn)生新想法：使用蛋白質(zhì)組學(xué)和基因組學(xué)數(shù)據(jù)集，發(fā)現(xiàn)新的有效成分和現(xiàn)有療法的某些新療效。

第三，采用新技術(shù)的動機(jī)和障礙有哪些。這個問題很可能直接決定某些用例能否實際落地。例如，在生成式AI獲得FDA批準(zhǔn)成為醫(yī)療設(shè)備之前，任何企業(yè)不得借助AI為美國患者提供明確的診斷或制定治療計劃。然而，未來的市場前景可能發(fā)生變化?？紤]到很多臨床醫(yī)生已經(jīng)被患者需求壓得不堪重負(fù)，也許適當(dāng)放寬監(jiān)管要求才是可持續(xù)發(fā)展之道。另外，這部分分析還有助于發(fā)現(xiàn)適合快速創(chuàng)新的領(lǐng)域（依賴性低、需求高、風(fēng)險/轉(zhuǎn)換成本低的領(lǐng)域）。例如，原本自費的談話療法現(xiàn)在就有望用AI代勞。

第四，根據(jù)業(yè)務(wù)動態(tài)確定不同市場的落地優(yōu)先級。這個問題非常復(fù)雜，本文無法深入討論。但概括來講，我們可以通過個體/規(guī)模經(jīng)濟(jì)、市場渠道、銷售流程和競爭強(qiáng)度等因素做出判斷。

最后，廣泛審視完整的解決方案。很少有哪種新技術(shù)能像生成式AI這樣，有望徹底改變?nèi)藗兊拈L期工作實踐。例如，生成式AI的廣泛普及可能要求對客戶做相應(yīng)培訓(xùn)，并建立起互補(bǔ)產(chǎn)品的生態(tài)系統(tǒng)。另外，當(dāng)競爭對手模仿某些底層醫(yī)療技術(shù)時，生成式AI還有助于在市場上做產(chǎn)品區(qū)分。

總之，如果大家身在醫(yī)療保健或生命科學(xué)行業(yè)，不妨嘗試各種方式探索生成式AI的價值。而且與其單從技術(shù)入手，不妨關(guān)鍵由此帶來的整體挑戰(zhàn)，宏觀思考我們真正需要怎樣的解決方案。之后再據(jù)此研究實現(xiàn)方法，看看除了生成式AI之外，有沒有哪些門檻更低的成熟方案也能帶來類似的效果。

在醫(yī)療保健領(lǐng)域，企業(yè)級生成式AI正面臨著一片廣闊的藍(lán)海。而前面提到的五步走方法論，足以表明其中蘊(yùn)藏的豐富機(jī)遇。因此即使是在醫(yī)療保健這樣一個向來保守的行業(yè)，顛覆性的變革也將很快出現(xiàn)。