2024-06-03-KPMG_China-精准医疗的新时代_17页_3mb

精准医疗新时代与生成式人工智能的应用总结

精准医疗是一种为个体患者量身定制防治策略的模式，旨在通过个性化方法优化医疗健康服务。生成式人工智能可作为创新基石，推动精准医疗的范式转变，提升效率和创新潜力。

在应用方面，人工智能已在风险评估、筛查、诊断、分期与预后、治疗选择和监测等领域发挥作用。例如，AI模型通过分析基因型和影像数据预测疾病风险、辅助诊断，并通过数据增强和匿名化保护患者隐私。具体案例包括Sybil模型预测肺癌风险、Mirai模型早期乳腺癌预测，以及AI加速新生儿遗传病诊断。

关键挑战包括数据隐私、道德影响、监管批准、基础设施投资和潜在偏见问题。联邦学习等方法可帮助解决数据共享的隐私顾虑，通过分布式学习实现模型优化。同时，需建立信任机制和培养跨学科人才，如数据科学家和医学专家，以确保AI的可靠性和公平性。

生成式人工智能代表着颠覆性变革，能通过数据增强和模型验证提升精准医疗能力，但需管理算力投资和验证风险。未来，通过应对挑战，AI与精准医疗的融合将实现更个性化、以患者为中心的医疗干预，促进全球健康生态系统发展。