人工智能在医疗领域的应用日益广泛，预计到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为管理者、专业人员、研究人员和患者带来更好的医疗体验。
在充满希望、创新和兴奋的一年里，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，代理型人工智能和多代理系统将有助于解决劳动力短缺和医疗成本上升等根本性挑战。
代理型人工智能是一种新型的生成式人工智能，能够几乎自主地运作。它可以基于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。代理型人工智能具有适应性，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安排患者的预约。这标志着由软件提供的服务时代的到来，从而催生了服务即软件行业。新的常态将是始终在线、个性化的护理服务。医护人员将与代理合作，减轻他们的行政工作负担。AI代理将检索和总结患者记录，并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命令。另一方面，它们将在辅助和执行复杂手术中发挥越来越重要的作用。
虽然机器人并不新鲜，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、模拟和人工智能，这些技术在虚拟环境中训练和测试机器人系统，以减少现实世界中的风险。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外科机器人的关键。外科机器人将精确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。这里有很大的潜力来提高高质量护理的可及性，特别是在发展中国家。
生成式AI模型在药物发现中的应用将解放科学思维和探索。以ChatGPT这样的生成式AI工具为例——当你提示它生成一封电子邮件时，它不需要反复试错地用笔和纸写。现在想象一下这对药物发现的影响。
我们已经看到科技生物和生物制药公司结合生成、预测和优化分子的模型，探索近乎无限的潜在药物组合——所有这些都在耗时且成本高昂的湿实验室实验之前进行。
AI工厂，一种增强AI能力的新类数据中心，将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，然后更新并重新部署这些模型以进行未来的实验。每次实验都将受益于上一次实验，并将新信息输入下一次实验。这将使药物发现的重点从仅仅发现新药转向主动设计和工程化新药。
展望2025年，我们将发现新的AI应用和互动方式。在未来一年，医疗行业将能够使用AI模型，结合其专有数据开发出能够推理的系统。这将赋能下一代数字健康代理，开启一个新的机器人时代，并在药物发现和设计方面实现新的突破和发展。
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