在高度受監(jiān)管的行業(yè)中,數(shù)據(jù)隱私和安全仍然是主要關注點

生成式 AI 在醫(yī)療保健和生命科學領域的全球創(chuàng)新中處于領先地位。為了更好地了解該技術的應用情況,數(shù)據(jù)和 AI 領導者 SAS 與 Coleman Parkes Research 共同對 237 名生命科學和制藥行業(yè)領導者以及 240 名醫(yī)療保健行業(yè)領導者(負責其組織的生成式 AI、數(shù)據(jù)和分析戰(zhàn)略的決策者)進行了全球跨行業(yè)調(diào)查。

該研究深入探討了這些行業(yè)如何實施生成式 AI,它們面臨的最大挑戰(zhàn),以及醫(yī)療保健和生命科學行業(yè)與保險、公共部門、銀行、制造業(yè)等行業(yè)的對比情況。

醫(yī)療保健行業(yè)積極擁抱生成式 AI 創(chuàng)新

醫(yī)療保健行業(yè)的研究表明,行業(yè)領導者能夠預見該技術的變革能力,并對生成式 AI 在支持和進一步協(xié)助醫(yī)生、研究人員及其他醫(yī)療保健專業(yè)人員工作方面的潛力持樂觀態(tài)度。具體發(fā)現(xiàn)包括:

●目前,46% 的醫(yī)療保健機構(gòu)正在使用該技術,而所有行業(yè)的平均比例為 54%。

●在醫(yī)療保健行業(yè)中,95% 的機構(gòu)已經(jīng)在使用或計劃在未來兩年內(nèi)采用生成式 AI。

●87% 的醫(yī)療保健機構(gòu)計劃在下一個財年投資于生成式 AI,其中 92% 的投資者已為下一年度設立專門的生成式 AI 預算。

●已經(jīng)集成生成式 AI 的機構(gòu)中,最顯著的可衡量成果是大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的效率提高(89%),其次是風險管理和合規(guī)措施(88%)。

獲取完整研究和醫(yī)療保健行業(yè)報告:《邁向生成式 AI 未來之旅:醫(yī)療保健行業(yè)的戰(zhàn)略成功路徑》。

生命科學行業(yè)正處于生成式 AI 驅(qū)動的轉(zhuǎn)型邊緣

針對生命科學和制藥行業(yè)的研究發(fā)現(xiàn),該行業(yè)正在穩(wěn)步接受生成式 AI 技術。行業(yè)領導者更頻繁地使用該技術,在制定生成式 AI 使用政策方面也做了更充分準備,并且絕大多數(shù)領導者計劃在下一個財年投資于該技術。

具體發(fā)現(xiàn)包括:

●目前,58% 的生命科學機構(gòu)正在使用生成式 AI,而所有行業(yè)的平均比例為 54%。

●在生命科學行業(yè)中,97% 的機構(gòu)已經(jīng)在使用或計劃采用生成式 AI。

●85% 的生命科學機構(gòu)計劃在下一個財年投資于生成式 AI,其中 92% 的投資者已設立專門的生成式 AI 預算。

●86% 的使用生成式 AI 的生命科學機構(gòu)報告稱,大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的效率提高,而 79% 的機構(gòu)表示該技術帶來了運營成本和時間的節(jié)約。

Farrell 進一步表示:“生命科學行業(yè)正朝著一個生成式 AI 未來邁進,其組織使用率很高,而且預算充足。該技術在預測和建模方面的優(yōu)勢,意味著它在從研發(fā)到臨床試驗和商業(yè)化的整個價值鏈中具有巨大潛力。領導者們對生成式 AI 的能力感到樂觀,特別是在創(chuàng)新和保持競爭優(yōu)勢方面?！?/p>

獲取完整研究和生命科學行業(yè)報告:《邁向生成式 AI 未來之旅:生命科學與制藥行業(yè)的戰(zhàn)略成功路徑》。

數(shù)據(jù)隱私和安全被列為首要關注點

隨著生成式 AI 技術的擴展,數(shù)據(jù)隱私和安全問題對醫(yī)療保健和生命科學行業(yè)領導者帶來了獨特影響。這些行業(yè)處理敏感且影響深遠的結(jié)果,并面臨重大倫理和監(jiān)管問題。

研究發(fā)現(xiàn):

●79%的生命科學行業(yè)領導者和77%的醫(yī)療保健行業(yè)領導者對在組織中使用生成式 AI 時的數(shù)據(jù)隱私和安全問題感到擔憂。

●62% 的醫(yī)療保健機構(gòu)和 59% 的生命科學機構(gòu)將治理視為生成式 AI 的主要問題,這一比例高于幾乎所有其他行業(yè)。

●只有 14% 的生命科學領導者和 9% 的醫(yī)療保健領導者表示,他們的組織已經(jīng)建立了完善且全面的 AI 治理框架。

合成數(shù)據(jù)成為應對數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)的重要工具

醫(yī)療保健和生命科學行業(yè)越來越多地使用合成數(shù)據(jù)來訓練和測試 AI 系統(tǒng),以替代或補充真實世界數(shù)據(jù)。合成數(shù)據(jù)還可以增強數(shù)據(jù),以模擬患者工作流或供應鏈。通過生成與原始訓練數(shù)據(jù)在統(tǒng)計上相似的合成表格數(shù)據(jù),合成數(shù)據(jù)能夠在不影響敏感患者健康信息的情況下解決數(shù)據(jù)稀缺問題。

生成式 AI 研究表明,醫(yī)療保健和制藥行業(yè)對于通過合成數(shù)據(jù)解決數(shù)據(jù)質(zhì)量、稀缺性和隱私等挑戰(zhàn)的接受度有所提高。目前,56% 的生命科學機構(gòu)和 46% 的醫(yī)療保健機構(gòu)已經(jīng)在使用合成數(shù)據(jù)或正在積極考慮使用它。

Farrell 進一步表示:“數(shù)據(jù)是數(shù)字健康生態(tài)系統(tǒng)的命脈。持續(xù)投資于互操作性和數(shù)據(jù)治理是推動生成式 AI 未來的關鍵。利用合成數(shù)據(jù)和數(shù)字孿生等技術,是從數(shù)據(jù)中獲取更大價值并改善患者和公共健康成果的又一方式?！?/p>

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