处理完成 综述：从阿斯·马格纳到生成式人工智能

本文探讨了生成式人工智能(AI)在医疗领域的革命性应用。如同预测性AI在过去二十年中改变了疾病诊断，生成式AI正在开启个性化治疗、预防医学和新型治疗技术的新篇章。尽管潜力巨大，但仍需克服质量、精度、隐私和伦理等挑战。

　　

从阿斯·马格纳到生成式人工智能

人类对机械化人类推理的兴趣可以追溯到非常早期的时代。其中一个例子是拉蒙·柳利(Ramón Llull)于1315年发表的《阿斯·马格纳》(Ars Magna)。在这部著作中，他提出了一种机器，能够对某些宗教性质论证的有效性进行逻辑演示。然而，逻辑证明方法的形式化要晚得多，主要出现在18至19世纪之间，并随后应用于计算领域。

生成式人工智能(AI)的发展元素

在过去的几年中，人工智能经历了显著发展，尤其是生成式AI。正如预测性或判别性AI在最近二十年对医学产生了显著影响，特别是在基于临床数据的疾病诊断方面，生成式AI为我们带来了众多领域的新挑战和机遇，包括个性化治疗、预防医学、主动性医疗、新型治疗技术和总体上扩展临床和生物医学研究的视野。

生成式AI在医学领域的主要应用

生成式AI在医学领域展现出巨大的应用潜力。这种技术正在各种医学领域启动潜在应用，可能会在短期内彻底改变医学实践。生成式AI已经开始被用于药物发现，通过生成新的分子结构来设计创新药物。此外，它还在医学影像分析中发挥重要作用，能够生成高质量的医学图像以辅助诊断。

在个性化治疗方面，生成式AI可以根据患者的基因组信息、病史和生活方式数据，生成定制化的治疗方案。这种方法有望提高治疗效果，同时减少副作用。在预防医学领域，生成式AI能够分析大量健康数据，预测疾病风险并生成个性化的预防建议。

生成式AI还在改善患者体验方面发挥作用，通过生成自然语言对话来提供虚拟健康咨询。这种技术可以让患者在任何时间获得医疗建议，减轻医疗系统的负担。

挑战与障碍

尽管生成式AI在医学领域展现出巨大潜力，但仍有许多重要障碍需要克服。首先是关于这些系统的质量和精确性问题。医学应用对准确性要求极高，任何错误都可能导致严重后果。其次是隐私保护问题，医疗数据的高度敏感性要求生成式AI系统具备强大的数据保护机制。

伦理问题是另一个重要考量。随着AI系统变得越来越智能，如何确保其决策符合医学伦理原则成为关键问题。此外，还需要建立适当的监管框架来指导生成式AI在医学领域的应用。

未来展望

生成式AI已经在所谓的数字社会中引发了技术地震，而现代医学正是这一社会的重要组成部分。这种颠覆性技术正开始被所有专业人士接受，因为在不久的将来，它可能会彻底改变整个医学学科。

数字医学的强烈转型意味着这一新浪潮将在短期内直接影响医疗行业从业者的工作方式。其中一个原因是，公民已经开始使用生成式AI来咨询和寻求医疗建议。

然而，我们距离实现生成式AI在医学领域的全部潜力还有很长的路要走。需要持续的研究和发展来提高系统的准确性、安全性和可靠性。同时，还需要建立相应的法规和标准来确保这些技术的安全应用。

结论

生成式AI已经构成了数字社会的技术地震，现代医学正处于这一变革之中。所有专业人士都在开始接受这种颠覆性技术，因为它在不久的将来可能会彻底改变整个医学领域。然而，仍有许多重要障碍需要克服，主要包括这些系统的质量和精确性问题，以及数字健康系统必须遵守的隐私和伦理障碍。

资助声明

本工作由卡斯特利翁海梅一世大学自有资金资助。

利益冲突

不存在任何类型的利益冲突。

致谢

首先感谢卡斯特利翁卫生部协助伦理委员会(CBA)邀请参加2024年在卡斯特利翁总医院举办的研讨会，特别感谢卡斯特利翁海梅一世大学的Patrici Calvo。同时感谢专题编辑Eduardo Alcobilla的邀请。