調查顯示人工智慧如何重塑醫療保健與生命科學

從研究和發現到病人護理和行政任務，人工智慧（AI）在醫療保健和生命科學的幾乎每個部分都顯示出變革的潛力。

例如，生成式AI可以用來自動化重複且耗時的任務，例如總結和創建文件，以及從報告中提取和分析數據。它還可以通過聊天機器人和AI助手來幫助病人，減輕臨床和行政人員的負擔。

這些廣泛的應用是NVIDIA首次舉辦的“醫療保健和生命科學中的AI現狀”調查中的重要見解之一。

這項調查對來自數位醫療、醫療工具和技術、製藥和生技、以及支付者和實踐者等領域的600多位專業人士進行了調查，顯示出該行業對AI的強勁採用，約有三分之二的受訪者表示他們的公司正在積極使用這項技術。

AI對行業的實際影響也很明顯，81%的受訪者表示AI幫助增加了收入，45%的受訪者在實施後不到一年就實現了這些好處。

以下是調查中的一些關鍵見解和使用案例：

83%的受訪者同意“AI將在未來三到五年內徹底改變醫療保健和生命科學”
73%的人表示AI有助於降低運營成本
58%的人提到數據分析是最主要的AI工作負載，生成式AI以54%排第二，大型語言模型以53%排第三
59%的製藥和生技公司受訪者提到藥物發現和開發是他們最主要的AI使用案例

AI在醫療保健和生命科學中的商業影響

醫療保健和生命科學行業正在看到AI如何幫助增加年度收入和降低運營成本。41%的受訪者表示，研究和開發的加速對他們有正面影響。36%的受訪者表示AI幫助創造了競爭優勢。35%的人表示AI有助於縮短項目週期、提供更好的臨床或研究見解，以及提高精準度和準確性。

考慮到AI使用案例的正面結果，78%的受訪者表示他們打算在今年增加AI基礎設施的預算。此外，超過三分之一的受訪者表示他們在AI上的投資將增加超過10%。

調查還揭示了三個主要的支出優先事項：識別額外的AI使用案例（47%）、優化工作流程和生產週期（34%）以及招聘更多AI專家（26%）。

AI在醫療保健中的應用

調查中的每個行業部分在AI實施上有不同的優先事項。例如，在支付者和提供者行業部分，包括健康保險公司、醫院、臨床服務和居家護理，48%的受訪者表示他們的主要AI使用案例是行政任務和工作流程優化。

在醫療工具和技術領域，71%的受訪者表示他們的主要AI使用案例是醫療影像和診斷，例如使用AI分析MRI或CAT掃描。而在數位醫療中，54%的受訪者表示他們的主要使用案例是臨床決策支持，製藥和生技領域的54%則優先考慮藥物發現和開發。

在未來五年中，預計對醫療保健和生命科學影響最大的AI使用案例包括先進的醫療影像和診斷（51%）、虛擬醫療助手（34%）以及精準醫療——根據個別病人特徵量身定制的治療（29%）。

生成式AI的增長

整體而言，54%的調查受訪者表示他們正在使用生成式AI。在這些使用者中，63%表示他們正在積極使用，另有36%正在通過試點或試驗評估這項技術。

根據71%的受訪者，數位醫療在生成式AI的使用上領先。其次是製藥和生技（69%），然後是醫療技術（60%），支付者和提供者則為44%。

在所有生成式AI使用案例中，編碼和文件總結——特別是臨床筆記——是最主要的使用案例，佔55%。醫療聊天機器人和AI代理排第二，佔53%，文獻分析排第三，佔45%。一個顯著的例外是在製藥生技行業部分，受訪者表示藥物發現是最主要的生成式AI使用案例，佔62%。

下載“醫療保健和生命科學中的AI現狀：2025年趨勢”報告以獲取深入的結果和見解。

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