医疗保健行业产生的数据约占全球总数据量的30%。不论是准备从创造医疗奇迹的人工智能生成工具中获得利益的初创公司，还是大型医院的首席执行官们，医疗保健行业都是他们生成式人工智能梦想的目标，这些梦想预测人工智能不仅能拯救生命，还能帮助平衡利润与患者之间棘手的关系。
医疗保健巨头凯撒医疗集团（Kaiser Permanente）在美国 8 个州拥有 40 家医院，该集团已涉足生成式人工智能领域，并正在其各地积极实施生成式人工智能工具。
然而，凯泽医疗集团（Kaiser Permanente）的护士们对人工智能颇有微词。就在几个月前，加州护士协会（California Nurses Association，简称CAN）的 200 名成员在凯撒旧金山的一个分部举行了抗议活动，他们举着写有“病人不是算法”和“相信护士，而不是人工智能”的标语，呼吁提高工具的透明度，要求对这些平台的部署方式拥有发言权，因为一旦出现问题，病人将首当其冲。代表凯撒医疗集团2.4 万名护士的CAN主席Michelle Gutierrez Vo表示，一些护士甚至已经指出了该工具存在的问题，例如该工具会发出错误的警报，有时实际上未能检测到急需救助的病人。
长期以来，整个医疗保健行业一直在努力解决数据治理、隐私、模型偏差和标准不统一等问题，以便以审慎、合乎道德和负责任的方式采用人工智能。Vo补充说，但护士们的看法不同，他们要求放慢速度，进行严格测试，并且参与其中。最大的问题是：人工智能是否真的聪明到足以挽救病人的生命，我们的最终目标是否是用人工智能驱动的模拟人取代真人医疗专业人员？
还有一个问题：医疗服务提供者是否在倾听？
凯撒医疗人工智能和新兴技术副总裁丹尼尔·杨（Daniel Yang）将在 VB Transform 大会上回答这个问题，他将深入探讨这家美国最大的医疗机构之一整合生成式人工智能的变革历程，以及他们实现负责任人工智能的道路。您将看到最有前景的生成式人工智能在医疗保健领域的实际应用，深入了解现实世界中的应用，如针对患者预后的预测分析、管理患者咨询的自然语言处理以及先进的诊断工具。当然，他还将讨论一个非常重要却常常被忽视的问题：生成式人工智能带来的挑战，包括数据管理、确保问责制、维护患者隐私等等方面。
（机器翻译，轻度译后编辑，仅供参考。）
编辑：李旭媛
