行业观察者摘要
来源:AI in Healthcare
语言:英语,所在国:美国
分类:科技与健康 , 关键词:AI与医疗健康
谁是Sriram Krishnan,他为何前往白宫?
Sriram Krishnan是一名工程师、企业家和投资者,最近一直在风险投资公司Andreessen Horowitz担任普通合伙人。他即将前往华盛顿,因为当选总统特朗普刚刚任命他为AI高级政策顾问。特朗普在社交媒体上宣布这一任命时表示,Krishnan将以多种身份工作,以确保美国在AI领域的持续领导地位。同时,Krishnan可能会促进网站和社交媒体平台通过开源机制与AI助手“交换价值”。这一预测基于他在2023年发表在《纽约时报》的一篇评论文章。当时他表示:“一些行业专家认为,解决数据囤积问题的答案在于法律行动和老网站形成内容联盟。作为一名技术专家,我希望答案在于代码而非律师,并希望看到有创意的技术解决方案来保持互联网的开放。”《希尔报》更多报道了特朗普正在组建的由AI和加密货币负责人David Sacks领导的技术团队。《CIO》杂志也对Krishnan进行了更多介绍。
医院应在2025年加强先进分析和AI投资
这是Kaufman Hall(新母公司Vizient旗下)分析师们的观点。由于提供者组织通常数据丰富但信息贫乏,AI和数字分析工具包“可以揭示重要的相互联系”,Kaufman Hall高级副总裁Erik Swanson解释道。“它们是一种分类机制,用于确定最重要的关注点,然后可以围绕关键绩效指标创建目标和行动计划。”Vizient/Kaufman Hall在12月发布的2025年趋势报告中详细阐述了这一点和其他观点。
呼吁在整个生命周期内监控AI医疗设备
但这需要付出高昂代价。不仅需要不断重新训练算法,还需要重新培训负责这些设备的人类。KFF在一篇被CBS News转载的文章中指出:“你需要更多的人和机器来确保新工具不会出错。”斯坦福健康护理首席数据科学家Nigam Shah表示:“每个人都认为AI将在访问和容量方面帮助我们,改善护理等等。所有这些都是美好的,但如果它使护理成本增加20%,这是否可行?”
大型语言模型越老,越容易出现“痴呆”
这看起来足够像真正的痴呆,以至于以色列的学术研究人员将其标记为如此。通过蒙特利尔认知评估(MoCA)测试评估几个模型后,研究团队发现,除了ChatGPT 4外,几乎所有大型语言模型都“表现出轻度认知障碍”。他们进一步指出:“就像人类一样,年龄是认知衰退的关键决定因素。”研究人员在《英国医学杂志》(The BMJ)中报告称:“较老的聊天机器人,就像较老的患者一样,在MoCA测试中的表现往往更差。”
生成式AI在医疗技术中尚未准备好广泛应用
或者我们可以点头同意Ketryx创始人兼CEO Erez Kaminski的观点。他直截了当地宣布:“尽管生成式AI最终可能在行政职能或患者教育中发挥作用,但我们尚未准备好在2025年的临床或生死攸关的情况下部署它。”Kaminski在《医疗产品外包》杂志中写道:“目前,风险远大于潜在收益。简单来说,我们不知道如何在生死攸关的情况下安全控制生成式AI——而且短时间内也不会知道。”听听他的看法。
这并不意味着生成式AI在医疗保健领域的所有应用都已死亡
毕竟,成功的用例并不难找。贯穿所有成功案例的一个关键主题是将AI作为人类监督者的助手使用——而不是作为一个无所不知的角色。Machinify首席临床官Tim Wetherill博士在Unite.AI发表的文章中写道:“只要组织在实施AI时能记住这一点,他们就能够在AI正在改变医疗保健的这个时代取得成功。”他列出了一些不应使用AI的场景,包括拒绝索赔和护理、依赖过去的决策、建立在旧系统上和依赖旧数据。
护士们可能不喜欢这一点
如果国会批准Robert F. Kennedy Jr.担任卫生与公共服务部长,他对医疗AI的看法会是什么?Fierce Healthcare向曾在特朗普政府第一任期内担任HHS副幕僚长的Paul Mango提出了这个问题。Mango暗示Kennedy可能会咨询特斯拉CEO马斯克和Doge的领导人Ramaswamy,他自言自语道:“如果我们能利用技术以不同于20年前护士的方式监测患者,并且只需一半数量的护士,那会怎么样?”阅读全文。
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