生成式人工智能（Generative AI）在医学领域的革命性应用与挑战

本综述深入探讨生成式人工智能（Generative AI）在医学领域的应用前景与挑战，涵盖个性化治疗、疾病预防及新疗法开发等方向。文章系统梳理了其从理论基础（如逻辑推理的早期探索）到当前在医疗数字化进程中的推动作用，并强调需克服准确性、隐私及伦理障碍。

　　

Resumen

本文旨在阐述近年来人工智能（AI），尤其是生成式人工智能（Generative AI）发展的关键要素。正如预测性或判别性AI（Predictive/Discriminative AI）在过去二十年中对医学产生显著影响（特别是在基于临床数据的疾病诊断方面），生成式AI为我们带来了新挑战与机遇，涉及个性化治疗（Personalized Treatment）、疾病预防（Prevention）、主动干预（Proaction）、新治疗技术及拓宽临床与生物医学研究（Biomedical Research）视野等多个领域。通过文献研究，我们系统整理了生成式AI在医学中的应用核心思路。本研究主要成果是总结出一系列正在医学各领域兴起的潜在生成式AI应用，这些应用可能在短期或中期内引发医学革命。然而，仍存在重大障碍需克服，主要包括这些系统的质量与精度（Accuracy）问题，以及健康数字系统必须遵守的隐私（Privacy）与伦理（Ethics）壁垒。

Section snippets

Introducción

人类对机械化人类推理的兴趣可追溯至早期。例如Ramón Llull于1315年发表的《Ars Magna》¹，该著作提出了一种能对宗教类论证进行逻辑验证的机器。然而，逻辑证明方法的形式化直至18至19世纪才逐步成熟，并随后应用于计算领域。

Materiales y métodos

本节将研究AI的演进及其与人类智能主题中神经科学（Neuroscience）和心理学（Psychology）进展的关联。

Resultados

本节将系统梳理生成式AI在医学领域中的主要应用方向。

Discusión

无疑，生成式AI将在短期内为数字社会的诸多领域带来革命性变革。医学领域全面数字化进程的深入推进，意味着这股新浪潮将直接冲击行业专业人士的工作方式。原因之一在于公众已开始使用生成式AI进行医疗咨询与自助。然而，我们距离实现全面应用仍面临挑战……

Conclusiones

生成式AI在数字社会（包括当今医学）中引发了技术地震。这一颠覆正逐渐被所有专业人士所接受，因其在不久的将来可能彻底改变整个学科。但仍需克服重大障碍，主要包括系统的质量与精度问题，以及新系统必须遵循的隐私与伦理壁垒。