根据一份新报告，只有30%为医疗保健设计的人工智能试点工具能够进入生产阶段。
医疗服务提供者、保险公司和制药公司普遍对在其实践中使用生成式人工智能感兴趣，但据投资公司Bessemer Venture Partners的一项调查显示，有几个因素阻碍了全面推广。
“扩展的主要障碍是对安全的担忧，”Bessemer公司的副总裁兼该报告的共同作者索菲亚·格瓦拉（Sofia Guerra）表示。
Bessemer、亚马逊网络服务（Amazon Web Services）和贝恩公司（Bain & Company）调查了400位医疗保健领域的领导者，以了解他们如何探索、测试和部署生成式人工智能。
报告显示，安全问题、缺乏适当的数据基础设施、高昂的整合成本以及有限的人工智能专业知识是导致如此少的生成式人工智能实验得以完全实施的主要原因。
为何重要： 网络安全是医疗保健行业的巨大问题。去年的一次攻击中，黑客入侵了联合健康集团（UnitedHealth Group）旗下的Change Healthcare，获取了1.9亿人的个人信息。业内一些人士担心，运行在患者数据上的AI产品可能会为黑客创造新的漏洞。
但是： 许多医疗系统可能没有足够的系统来保护自己免受潜在攻击。在HIMSS 2024网络安全调查中，超过一半的医疗系统表示他们并没有主动监控系统和设备中的AI使用情况，另有17%的受访者不知道他们是否在监控这项技术的使用。
(全文结束)
声明：本文仅代表作者观点，不代表本站立场，全文内容涉及AI跨语种自动翻译。如有侵权请联系我们删除。