2024.6.毕马威.精准医疗新时代：生成式人工智能将产生颠覆性影响.pdf
本文是毕马威发布的关于人工智能在精准医疗领域应用的洞察报告，探讨了人工智能，尤其是生成式人工智能，如何成为精准医疗创新基石和推进动力。
报告首先介绍了当前人工智能在患者风险评估、筛查和诊断中的应用进展，并强调了人工智能驱动的治疗决策潜藏的更多机遇。医疗健康服务提供商和辅助技术专家可以利用人工智能分析复杂数据特征，确定最佳的患者治疗方式，预测治疗反应，并提供个性化的医疗健康服务体验。
报告深入探讨了人工智能在精准医疗的各个阶段的应用，包括：
* **风险评估：**利用统计基因组学和机器学习预测乳腺癌和卵巢癌风险；利用人工智能和影像学预测肺癌风险。
* **筛查：**Mirai等深度学习模型，解决了基于人工智能的精准医疗和医药中存在的健康公平和模型偏见等重要问题。
* **诊断：** Fabric GEM等基于人工智能的算法，对婴儿遗传性疾病进行更快速的诊断和干预。
* **分期与预后：**Renalytix的KidneyIntelX等人工智能驱动的糖尿病肾病预后测试平台，进行分层评估疾病特征。
* **治疗选择：** ArteraAl前列腺测试等人工智能驱动的测试，识别可能可以进行强化治疗的局部前列腺癌患者。
* **监测：** 基于人工智能的工具，能够预测急性淋巴细胞白血病患者产生化疗药物毒性的风险。
报告还强调了在精准医疗中使用人工智能的关键考虑因素，包括：
* **自学人工智能的考虑因素：**协作开发工具、合作伙伴关系、通过道德考量及尽最大努力减少偏见、法规变化、构建生态系统所需的强大数据共享协议。
* **生成式人工智能的考虑因素：**基础设施和算力、大幅增强数据存储能力、模型验证、人力因素。
* **聚焦联邦学习：数据隐私保障的关键考虑因素：**联邦学习是一种在多个去中心化节点上训练全局模型的机器学习方法，有助于在本地生成和优化新版模型，从而确保数据隐私并尽量减少数据传输需求。
报告最后总结到，人工智能和精准医疗之间相互促进的重要性与日俱增。通过应对数据隐私、道德影响、监管批准和基础设施投资等问题，建立对人工智能的信任，培养该领域的人才，可以为人工智能和精准医疗之间的融合发展铺平道路，以实现更快速、以患者为中心的个性化医疗干预。
毕马威表示，凭借自身独特优势，能够通过战略合作关系帮助生物制药企业深入了解生成式人工智能将给精准医疗带来的深度变革，并提供战略咨询、业务机会挖掘和评估、商业尽职调查、市场和竞争情报、整合规划和并购后整合、数字化赋能等服务。
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