人工智能正在医疗保健领域得到越来越多的应用。到2025年，它将成为推动更智能、更灵活、更个性化的医疗体验的关键力量。从研究实验室到患者护理，基于人工智能的解决方案将提升管理者、专业人士、研究人员和患者的医疗体验。
随着充满希望、创新和兴奋的一年的到来，人工智能将在三个领域对医疗行业产生深远影响。这些领域包括改善患者医疗旅程的数字健康代理、能够执行复杂外科任务的机器人以及加速药物发现的生成式AI工具。
在医疗环境中，代理型AI和多代理系统将帮助解决劳动力短缺和不断上升的护理成本等存在性挑战。
代理型AI是一种新的生成式AI类别，几乎可以自主运行。它可以根据对大量数据集的持续学习和分析做出复杂的决策并采取行动。代理型AI具有适应性，有明确的目标，并且可以自我纠正，还可以与其他AI代理进行交流或向人类求助。
这一新时代的“数字人类”可以记录临床笔记并预约患者。这引入了一个由软件提供的服务时代，催生了服务即软件行业。不久的将来，始终在线、个性化的护理服务将成为新常态。医护人员将与代理合作，减少其行政工作负担。AI代理将检索和总结患者记录，并为患者推荐临床试验和最先进的治疗方法。
机器人将以多种方式支持和协助人类临床医生。一方面，它们将更好地响应和执行人类指令。另一方面，它们将在辅助和执行复杂手术中发挥越来越核心的作用。
虽然机器人并不是新鲜事物，但我们还没有看到它们像其他技术创新那样融入社会并支持我们的日常生活。但这种情况即将改变。这种转变得益于数字孪生、仿真和人工智能，这些技术在虚拟环境中训练和测试机器人系统，以降低现实世界中的风险。这些工具还训练机器人应对几乎任何情况，极大地提高了它们在各种临床环境中的适应性和性能。
这些用于训练机器人的新虚拟世界是实现自主手术机器人的关键。手术机器人将精确地执行复杂的外科任务，减轻外科医生的认知负担，并缩短患者的恢复时间。这里有着巨大的潜力，可以增加高质量护理的公平性，特别是在发展中国家。
药物发现中的生成式AI模型将解放科学思维和探索。以生成式AI工具ChatGPT为例——当你提示它生成一封电子邮件时，它不需要通过反复试错来写信。现在想想这对药物发现的影响。
我们已经看到科技生物公司和生物制药公司将生成、预测和优化分子的模型结合起来，探索近乎无限的潜在药物组合——所有这些都在进入耗时且昂贵的湿实验室实验之前。
AI工厂，一种新型的数据中心，将增强AI能力，彻底改变药物发现过程。这些AI工厂将利用所有可用的湿实验室数据来改进AI模型，然后更新和重新部署这些模型以供未来实验使用。每次实验都将受益于上一次实验，并将新信息反馈到下一次实验中。这将使药物发现的重点从仅仅发现新药转向积极设计和工程化新药。
展望2025年，我们将发现更多与AI互动的新应用和方式。在未来一年，医疗保健行业将能够结合专有数据使用AI模型开发推理系统。这将赋能下一代数字健康代理，开启机器人新时代，并推动药物发现和设计领域的突破。
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