医疗领域的9大生成式AI应用场景，正在改变医疗服务

我和其他人一样喜欢看《实习医生格蕾》。紧张的手术、浪漫的情感纠葛、暴雨中的生死抉择。

但对于那些真正长期待在医院的人来说，现实远没有那么光鲜。现实中的医院依赖数据——还有大量的等待。

但生成式AI正在介入。它不是带着听诊器或手术刀，而是通过语音助手和企业级聊天机器人，为医护人员减轻压力。

注意到这一点的不只是医疗专业人士。德勤最近的一项调查显示，超过一半的消费者认为生成式AI将改善医疗服务的可及性。

因此，本文将结合实际案例，详细解析医疗领域中生成式AI的应用场景。

生成式人工智能在医疗领域的应用有哪些？

生成式AI正在帮助医疗专业人员总结并处理大量数据。

大型语言模型（LLM）、自然语言处理（NLP）、AI聊天机器人和语音助手等技术，正被集成到各类诊所和医院的工作流程中。

以下是AI在医疗领域实际应用的一些方式：

• 医生在患者就诊时对着麦克风讲话。AI语音助手监听、整理录音内容，生成完整的病程记录，并标记需要跟进或澄清的事项。
• 患者在AI聊天机器人中输入：“我有糖尿病还能吃碳水吗？”机器人（已连接其健康档案）会根据近期的化验和用药情况，给出个性化回复，而不是千篇一律的答案。
• 医院管理员上传一叠发票。生成式AI模型将每张发票与相应合同匹配，标记账单异常，并分发到正确的部门进行签字确认。

医疗领域的9大生成式AI应用场景

数据生成

像医疗AI聊天机器人这样的AI需要大量多样的数据集进行学习，但HIPAA等患者隐私法规使得医疗机构之间难以共享真实临床数据。这时，生成式AI用于合成数据生成就派上了用场。

研究人员不再访问真实患者病历，而是使用在去标识化数据集上训练的生成模型。这些模型学习疾病进展、症状与化验结果的关联、治疗对结果的影响等模式。然后，它们生成完全合成的患者病历，这些数据看起来和真实数据一样，但不属于任何个人。

比如，某医院想训练AI模型识别脓毒症早期迹象，但只有200个病例，数量远远不够。于是AI模型分析这200个真实病例，并生成数千个合成病例：

• 有些病例表现出典型的脓毒症症状。
• 有些模拟了罕见组合，比如三天后才出现发热和异常生命体征。
• 还有一些甚至模拟了具有误导性症状的患者，帮助测试边缘案例。

这些合成病历不属于任何人，但行为特征与真实数据一致。

这为医学领域测试新想法、探索“假如”场景提供了新途径，同时不影响患者隐私。

医学诊断

在美国，像梅奥诊所和马萨诸塞总医院这样的医院，正在将去标识化的患者数据（如MRI、CT、化验结果和临床笔记）输入AI诊断工具。

事实上，美国65%的医院已经在部分诊断流程中使用了预测型AI模型。

放射学领域尤其快速采用AI，AI帮助医生突破人眼极限。算法被训练用于重建模糊图像，并突出显示肿瘤或骨折等关注区域。

但最有影响力的应用并不止于单张影像。大型语言模型可以整合多来源数据，包括放射报告、医生笔记、化验值、处方和生命体征，构建更完整的患者画像。

想象一下，患者病历写着：“两周轻度气短，新出现喘息，无哮喘史。”

AI助手可能识别出早期心衰的潜在模式。它随后检查近期的B型利钠肽化验值（用于检测心脏压力）和用药史。如果患者年龄超过65岁，系统可能将心衰作为比哮喘更可能的诊断，并标记给临床医生复核。

药物研发

2020年，麻省理工和哈佛的科学家利用生成式AI发现了一种新抗生素——Halicin，能够杀死耐药细菌。

这种AI突破正在改变化学家和制药研究人员对待医学中最昂贵、最耗时环节的方式。

开发一种新药（包括失败候选药物的成本）通常需要1亿到20亿美元。传统方法是筛选数千种化合物，反复试验，期待其中一个奏效。

生成式AI让流程大大加快。研究人员以“设计一种能抑制肺癌KRAS G12C突变、但不影响健康细胞的分子”为药物研发提示语。

这个提示语被输入到在化学结构数据库、蛋白质相互作用和已知副作用上训练的生成模型中。数小时内，模型提出完全符合条件的新分子结构，有些受现有化合物启发，有些则完全新颖。

研究人员随后可以模拟这些分子与靶蛋白的结合方式，在实验前先筛选一遍。

反过来也行。如果研究人员输入患病患者的基因表达数据，模型可以推断出哪类化合物可能修复潜在功能障碍，即使这种化合物尚不存在。

临床文档

医生无需再花费数小时查阅电子健康记录（EHR），现在可以即时获取摘要，快速掌握诊断、用药、化验趋势和治疗历史等关键信息。

这些摘要帮助医护人员更快了解患者情况，尤其在交接班或患者量大时。

除了提升信息获取效率，这些工具还被用于自动化文档编写。医生往往花在写病历上的时间比看病还多。但有了LLM，医生可以口述或上传患者信息，系统会生成病程记录或出院小结草稿。最后只需快速审核和确认即可。

美国最大的EHR供应商之一Epic Systems，正与微软合作试点AI辅助病历生成。另一项研究的早期结果显示，AI辅助文档让临床医生平均每周节省3.3小时。

这些系统还引入了一层临床安全检查。AI模型会标记潜在问题，比如药物与过敏反应的相互作用，或是病历中隐藏的矛盾指令。虽然它们并不做出最终决策，但能作为第二道把关，降低医疗错误的风险。

个性化医疗

生成式AI可以通过分析个人的基因和病史，预测他们对治疗的反应。

通过大量数据集训练，AI模型能够发现细微的模式——比如某个基因变异如何影响药物代谢——并据此提出个性化的治疗建议。

心理健康治疗

同样地，利用生成式AI模拟个性化反应的原理，也正在被应用于心理健康领域。

像Woebot Health这样的公司正在开发由AI驱动的认知行为疗法（CBT）工具。这些系统会分析以往的互动，生成定制化的治疗对话，并模拟现实中的焦虑诱因，比如参加拥挤的聚会或在工作中受到批评。随后，它们会实时引导患者应对，帮助患者在两次治疗之间保持连续性。

医学教育与培训

传统医学培训一直依赖静态案例研究和标准化病人。这些方法虽然有用，但无法让学生真正应对临床工作的不可预测性。

生成式AI通过引入能根据每位学生反应和学习方式调整的新型模拟，改变了这一现状。

英国公司Virti开发了AI驱动的“虚拟患者”，以提升远程临床培训。在Virti中，学生可能需要：

• 向一位患癌的虚拟患者传达坏消息
• 安抚一位愤怒、要求解释的家属
• 用简单易懂的语言解释复杂的诊断结果

虚拟患者会根据学生的言行实时做出反应，营造更真实的体验。

Virti的虚拟患者还会评估学员沟通的清晰度和同理心。如果学生说了“转移性”这样的词，系统可能会建议改为“癌症已经扩散”，让患者更容易理解。

Virti还会跟踪学生在不同模拟中的表现，为教师提供仪表盘，突出学员可能存在的问题领域，比如抗生素开具过多或漏诊关键病情。

这种AI技术在实际应用中越来越受欢迎。在新冠疫情期间，Virti的技术为Cedars-Sinai医院培训了300多名医生。

患者教育

在患者教育方面，生成式AI可以通过分析患者的病情和病史，实现个性化的健康教育。

像OneRemission这样的应用利用AI聊天机器人引导癌症康复者进行治疗后的护理。如果患者问“我能和药一起吃这个食物吗？”，聊天机器人会根据患者的病史直接给出答案。

这种互动不再是静态对话。例如，刚被诊断为糖尿病的患者可能会从基础知识学起：如何测血糖、何时注射胰岛素、饮食注意事项。之后，他们可能会问“如果漏了一次药怎么办？”或“我能吃水果吗？”AI会立即用通俗易懂的语言作答。

AI还能根据患者的实际情况调整表达方式。如果有人健康素养较低或说其他语言，AI会用更易懂的方式解释。例如，不说“监测你的血糖”，而是说“用这个设备检查你的血糖，方法如下”。

为了帮助患者按时治疗，AI聊天机器人还会及时发送提醒，比如“现在请服用下午4点的药”或“你的复诊预约在明天上午10点”。

后台管理功能

医院在手术室里可能很高科技，但在后台，许多流程仍依赖电子表格、扫描PDF和冗长的邮件沟通。人力资源、财务和运营部门常常使用过时的系统，导致基本流程效率低下。

生成式AI正在帮助这些后台管理功能实现现代化，将手工流程自动化。

以财务为例。现在有些医院用AI扫描采购订单，与供应商合同进行匹配，标记重复收费等异常，并自动分发给正确的审批人，无需人工逐一审核发票。

在人力资源方面，AI驱动的内部聊天机器人可以回答员工的问题，比如“在哪里能找到带薪休假政策？”员工无需等待IT或HR回复数小时甚至数天，即使凌晨两点也能立即获得答案。

这些幕后工具虽然不像诊断模型或虚拟助手那样显眼，但能发现错误，让员工专注于更有价值的工作。

而且，医院并不是唯一在解决过时流程的医疗环节。保险公司也在使用AI聊天机器人处理保单更新和理赔等任务——为医院提升自身运营效率提供了清晰的参考。

生成式AI在医疗领域有哪些实际应用？

利用语音AI自动进行疫苗接种随访电话

在意大利新冠疫苗推广期间，公共卫生团队需要监测成千上万患者的副作用。依赖面对面随访或电话回访无法大规模实施，延误还可能错过严重反应。

engineon利用Botpress构建了一个基于语音的机器人，主动致电患者，询问疫苗接种后的症状并记录反馈，同时确保符合欧盟隐私法规。

这些数据直接输入engineon的分析系统，帮助卫生官员快速应对不良事件。

最终实现了95%的响应准确率，每年节省8万欧元，并释放了6000多个工时。

免手操作临床助手

范德堡大学医学中心面临一个日益严重的问题：医护人员倦怠。

文档和行政工作占用了大量时间，也推高了人力成本。为减轻负担，Yaa Kumah-Crystal医生带领团队将语音AI工具引入日常临床流程。

团队与Epic Systems合作开发了V-EVA：一款语音助手，医生只需口头提问即可获取关键患者信息。无需翻阅病历或听冗长录音，医生能即时看到量身定制的屏幕摘要。

现在医生可以用语音指令下化验单、请求更新，无需动手。随着AI不断进步，未来还可实现自动聆听对话、预测临床需求等更多功能。

AI聊天机器人大规模解答公共卫生常见问题

魁北克新冠疫情期间，卫生与社会服务部（MSSS）收到大量公众咨询，内容涵盖症状、检测、经济援助和防疫规定等。呼叫中心难以应对。

为快速响应，MSSS仅用两周部署了基于Botpress的AI聊天机器人。它能全天候解答大量新冠相关问题，并始终保持最新健康指引。

AI语音机器人处理新冠分诊热线

新冠疫情第一波期间，马萨诸塞州总医院开通了患者咨询热线，但几小时内来电量激增。

为解决这一问题，团队开发了基于AI的语音助手，并以CDC筛查流程为基础进行训练。机器人会询问症状、给出后续建议，并将患者引导至急诊、全科医生或急救室。

通过分流常规来电，AI机器人大幅缩短了等待时间，帮助数千名患者更快获得指导。

如今，利用AI的早期势头依然延续：马萨诸塞州总医院有十分之一的医生现在使用生成式AI来协助文档工作。

为残障人士打造的AI语音辅助工具

Vocable 是一款免费的应用，帮助有语言障碍的人通过头部、面部或眼部动作生成自然、由AI驱动的回复，实现交流。

第一版利用移动设备的前置摄像头追踪头部和面部动作，让用户可以在屏幕上选择单词和短语。与传统的AAC（增强与替代沟通）设备相比，这是一次重大进步，传统设备通常价格超过15,000美元，且功能有限。

但这种方式仍然显得机械。为改变这一点，团队集成了 ChatGPT。现在，Vocable 能理解护理人员的话，并实时生成智能回复。

在 Apple Vision Pro 上，体验更进一步。用户可以通过眼动追踪，在全沉浸式显示中操作界面。

最终，这成为了为中风幸存者、ALS或MS患者、无语言能力的患者及其他有语言障碍人士打造的现代交流工具。

如何实现医疗健康聊天机器人

1. 明确目标

不要只是为了拥有聊天机器人而去开发。要明确它具体要实现什么功能。

• 它是否需要预约挂号？
• 发送处方提醒？
• 分诊症状并引导患者就医？

每个目标都会带来不同的功能、集成和设计决策。例如，如果你需要症状分诊，就需要一个由大语言模型（LLM）驱动的智能体，能够理解自然语言并处理开放式输入，比如：“我喉咙痛、发烧已经两天了——我需要来医院吗？”

目标不明确 = 聊天机器人混乱且无实际价值。

2. 选择合适的AI平台

并非所有聊天机器人构建工具都适用于医院或诊所。请选择专为医疗健康设计或易于适配医疗场景的平台。你可以参考这里的 9款最佳AI聊天机器人构建工具。

要关注可自定义的工作流程，这样你可以为分诊、提醒或信息采集等场景定义逻辑，并能与EHR、患者门户和排班工具集成。

还要确认平台支持合规（如HIPAA）和可扩展性。你不希望试点扩展时还要重建系统。

同时确保所选平台具备强大的 聊天机器人安全 措施，比如数据加密和基于角色的访问控制。

3. 与核心系统集成

单独的聊天机器人作用有限。要让 聊天机器人实施 真正发挥价值，必须与核心系统集成，实现实际操作，例如：

• 从EHR中提取患者数据，实现个性化互动
• 实时查询预约可用性
• 通过连接保险和理赔工具处理账单问题
• 通过 Looker 或 Tableau 等分析平台追踪使用数据

没有集成，聊天机器人就只是个高级FAQ。

4. 构建与测试

像设计临床流程一样设计对话流程。绘制流程图：

• 机器人应该先说什么？
• 接下来要追问哪些问题？
• 遇到不清楚的输入或需要升级时如何处理？

流程明确后，开始构建你的聊天机器人。

5. 持续迭代

最后，要进行反复测试。

模拟患者对话，找出问题并修复。收集一线员工和真实用户的反馈。调整语气和回复，直到达到预期效果。

上线后改进不会停止。最好的机器人会随着实际使用不断优化。

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常见问题

如何判断我的医疗机构是否已准备好实施生成式AI？

如果你的医疗机构有明确待解决的问题（如减少文档工作时间或提升数据分析能力），并且团队愿意采用新数字工具，就说明已具备实施生成式AI的条件。还需要有安全的数据系统（如EHR），便于AI集成，并且管理层愿意先试点小规模、聚焦的AI项目，再逐步推广。

在医疗健康领域使用生成式AI时，需要考虑哪些患者数据隐私法律？

在医疗健康领域使用生成式AI时，必须遵守如美国的HIPAA（或欧洲的GDPR）等患者隐私法律，这些法律规定了受保护健康信息（PHI）的存储和共享方式。因此，所用AI工具应支持加密、严格的访问控制、审计日志，并在用于模型训练或分析时具备数据去标识化流程。

生成式AI是否足够安全，可以用于临床决策，还是只能用于行政任务？

生成式AI目前还不足以取代临床判断，应作为辅助工具，而不是患者护理中的决策者。它适用于行政任务（如撰写笔记、处理常规患者咨询），但所有医疗诊断和治疗方案都应由人工监督，以避免错误。

在医疗环境中部署AI聊天机器人通常需要多长时间？

基础FAQ机器人可能在2–4周内上线，而能够连接EHR、支持HIPAA合规对话或进行分诊的复杂机器人，开发、测试和合规审批可能需要2–6个月。

有哪些医学专科领域生成式AI更有用？

有，生成式AI在放射科（图像解读和报告撰写）、病理科（结果总结）、肿瘤科（复杂治疗方案总结）、心理健康（对话治疗机器人）等领域特别有用，在初级保健等行政工作繁重的领域，也能高效生成临床文档和处理患者沟通。