生成式人工智能確實在醫(yī)療保健領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用，它的應(yīng)用為醫(yī)療行業(yè)帶來了許多變革。人工智能能夠利用大數(shù)據(jù)分析、模式識別和預(yù)測分析來改善醫(yī)療保健服務(wù)的質(zhì)量和效率。

● 生成式人工智能有望顯著提高生產(chǎn)力，改善患者和提供者的體驗，并最終帶來更好的臨床結(jié)果。

● 該技術(shù)可以降低管理成本，加速生物醫(yī)學(xué)研究和藥物開發(fā)，改善索賠管理，并幫助開發(fā)下一代診斷設(shè)備。

● 大型科技企業(yè)正在與醫(yī)療保健組織合作，應(yīng)用生成式人工智能，投資者也在圍繞該工具建立的新興企業(yè)中部署資金。

● 投資者需要考慮生成式人工智能對投資組合企業(yè)和新投資的顛覆性潛力，并尋找利用該技術(shù)的機會。

在過去一年中，基礎(chǔ)模型、大語言模型(LLM)和生成人工智能(AI)吸引了提供商、生物制藥企業(yè)、支付方和投資者的注意力，它們被承諾使醫(yī)療保健服務(wù)更高效、更創(chuàng)新、更有效。傳統(tǒng)的分析式人工智能已在醫(yī)療保健領(lǐng)域使用多年，而生成式人工智能的特點是能夠創(chuàng)建新內(nèi)容、總結(jié)和翻譯現(xiàn)有內(nèi)容，并最終實現(xiàn)推理和計劃。

該技術(shù)在許多用例中都有潛力，包括：

對于醫(yī)療服務(wù)提供者和醫(yī)療服務(wù)提供者來說，它有望減少記錄病人就診和報銷相關(guān)溝通的時間，這將減少臨床醫(yī)生的倦怠，降低管理成本。事實上，許多企業(yè)正在通過與科技企業(yè)合作來尋求這些機會，部分原因是患者可能已經(jīng)在改變自己的行為，使用現(xiàn)成的工具來理解并告知他們與臨床醫(yī)生的互動。

在生物醫(yī)學(xué)研究和藥物開發(fā)中，生成式人工智能正在加速創(chuàng)新。例如，長期以來，保險企業(yè)和其他支付方一直在數(shù)據(jù)分析、索賠管理自動化和裁決、質(zhì)量和風(fēng)險管理方面使用人工智能?，F(xiàn)在，他們正在為會員導(dǎo)航實施生成式人工智能。

與此同時，醫(yī)療科技企業(yè)正將投資重點放在下一代診斷設(shè)備上，以通過人工智能硬件、具有人工智能系統(tǒng)的手術(shù)機器人或智能遠(yuǎn)程監(jiān)控設(shè)備來檢測疾病。例如，飛利浦正在與亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)合作開發(fā)生成式人工智能，以推進該企業(yè)的PACS圖像處理并增強放射學(xué)工作流程，作為其在診斷和治療、互聯(lián)護理和個人健康方面更廣泛的人工智能努力的一部分。

隨著基礎(chǔ)模型、計算機視覺和其他領(lǐng)域的不斷成熟，所有類型的醫(yī)療保健組織都將找到機會應(yīng)用生成式人工智能來支持整個價值鏈的運營，例如供應(yīng)鏈管理和后臺活動。

最終，生成式人工智能可能會重塑醫(yī)療機構(gòu)的核心功能領(lǐng)域，為投資者提供服務(wù)不斷變化的市場并調(diào)整現(xiàn)有投資組合企業(yè)運營的機會。

投資的初級階段

科技企業(yè)正在與主要醫(yī)療保健組織合作應(yīng)用生成式人工智能工具。例如，微軟和Epic聯(lián)手減少臨床醫(yī)生記錄或回復(fù)患者消息的時間。谷歌正在與拜耳合作，以多種語言自動起草臨床試驗通訊，并與iCad合作，將人工智能工具集成到該企業(yè)的設(shè)備中以檢測乳腺癌。IBM正在與微軟Azure合作，分析復(fù)雜的醫(yī)療記錄。最終，醫(yī)療保健信息技術(shù)供應(yīng)商站在使用生成式人工智能的最前沿，將該技術(shù)與其廣泛的提供商和用戶網(wǎng)絡(luò)結(jié)合起來。

在投資者中，風(fēng)險投資和成長型股權(quán)基金一直在向以生成人工智能為核心能力的企業(yè)配置資金。成熟的私募股權(quán)(PE)支持的企業(yè)在投資LLM，以推動各個領(lǐng)域的運營改進，包括提高臨床醫(yī)生或患者的參與度，降低成本結(jié)構(gòu)。

對投資組合企業(yè)和新投資的影響

為了領(lǐng)先于這一快速發(fā)展的技術(shù)，私募股權(quán)投資者必須仔細(xì)考慮生成式人工智能對其投資組合企業(yè)的影響。首先，他們需要評估其投資組合企業(yè)市場，對生成性人工智能顛覆的暴露程度，同時關(guān)注任何潛在威脅或機遇的規(guī)模和時機?？梢允褂靡粋€衡量顛覆風(fēng)險的框架，該框架評估了勞動強度、執(zhí)行任務(wù)所需的知識水平、與人類互動的類型和頻率，以及增強模式識別的價值，以及其他變量。

以下是價值主張核心要素的企業(yè)面臨更大的風(fēng)險：

● 創(chuàng)意內(nèi)容生成、勞動密集型管理流程

● 呼叫中心工作

● 文本編寫和摘要

例如，使用低技能勞動力為醫(yī)療索賠和拒絕進行溝通的業(yè)務(wù)流程外包商，可能是生成式人工智能可以自動化或加速流程的地方。另一方面，在依賴專家指導(dǎo)的醫(yī)療保健企業(yè)中，該技術(shù)帶來的干擾風(fēng)險較小，但可能被視為民主化訪問和提高質(zhì)量的機會。

在投資組合企業(yè)部署生成式人工智能時，投資者應(yīng)制定包含三個關(guān)鍵要素的重點戰(zhàn)略：

● 確定利用可用的生成式人工智能工具的機會

● 考慮構(gòu)建專有的生成式人工智能軟件，有機會建立競爭優(yōu)勢

● 定義生成式人工智能治理以確保其正確使用，例如更新策略和數(shù)據(jù)安全。

同樣，作為盡職調(diào)查和價值創(chuàng)造規(guī)劃的一部分，投資者應(yīng)考慮生成式人工智能對新投資交易主題的影響，確定生成式人工智能的顛覆風(fēng)險以及生成式人工智能釋放價值的潛力。

生成式人工智能的長期潛力

鑒于患者情況的復(fù)雜性和獨特性，醫(yī)療保健領(lǐng)域的大部分工作都需要人力和判斷力。即使是需要較少自由裁量權(quán)的領(lǐng)域，例如編碼、圖表和注冊表提取，由于可用于訓(xùn)練算法的數(shù)據(jù)集相對較小，人工智能模型的影響也有限。這些努力和早期用例有可能引發(fā)強大的勞動效率收益，可以解決組織的財務(wù)壓力，改善患者和提供者的體驗，并導(dǎo)致更好的臨床結(jié)果。

預(yù)計明年將在精選和重點用例方面取得進展。從長遠(yuǎn)來看，生成式人工智能對醫(yī)療保健影響的廣度和深度很可能會在工作流程、應(yīng)用和工作方式方面產(chǎn)生變革?？紤]到生成式人工智能對其現(xiàn)有投資組合企業(yè)和新投資的影響的投資者，將能夠利用這一技術(shù)變革產(chǎn)生回報并加速醫(yī)療保健行業(yè)的轉(zhuǎn)型。

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