GenAI 特别适合包含大量非结构化数据输入并生成文本、代码、图像和视频形式的连贯输出的任务。GenAI 可以减轻由于工作流程限制而高度重复但未完全自动化的任务的负担。GenAI 可以解决常见的业务摩擦和痛点，例如销售支持、仿生服务代理、模拟培训和文档处理，更不用说工厂车间改进了。通过提升运营效率并增强客户和员工的体验，GenAI 可以推动业务增长和利润率提高。该领域的新手可能希望从风险较低的功能或商业 GenAI 应用程序（例如客户服务）开始，而不是试图立即推出支持 GenAI 的临床决策支持产品，然后快速迭代以获得宝贵的经验和信心。
医疗科技公司履行责任，为股东创造价值，同时安全地提高患者和医疗服务提供者的福祉。因此，政策工作的核心要素涉及建立一个负责任的 GenAI 框架，涵盖企业范围的战略、治理、关键流程、技术和工具以及文化。医疗技术领导者需要确保明确的数据所有权、隐私、仔细监控的范围以及安全、合规的人工智能产品开发周期。安装负责任的 GenAI 护栏可以让员工安全地试验潜在的 GenAI 机会和用例，因此医疗科技公司可以发现陷阱、确定权衡并学会尽早降低风险。
例如，GenAI 有时会提供有缺陷的内容，或者更有害的是，表面上看似合理但客观上不正确的内容（所谓的“幻觉”）。GenAI 有时会莫名其妙地忽略提供重要信息（“遗漏”）。此外，从未经许可或专有源数据生成的内容可能会导致版权侵权或数据隐私违规。这些风险在处理患者数据或制定临床建议的基础模型中尤其严重，因此医疗科技公司必须制定流程和政策，以减轻数据集和提示输出中的偏差。GenAI 全面发展的公司政策将从高层传达正确的基调和文化，提高意识并建立行为准则，建立举报流程，并定义角色和责任，以确保公司及其合作伙伴生态系统内的合规性。
医疗技术 GenAI 平台不仅仅是一个模型。它是一个端到端技术构建，由五个主要层组成：数据、模型、用户体验、智能业务和安全云基础设施。借助 GenAI，医疗科技公司必须应对模型和数据的复杂性，例如如何根据监管数据选择和训练模型、如何管理访问以及如何验证模型输出。这可能涉及现成的公共模型或采用内部公共模型进行更广泛的定制（称为“托管模型”）。医疗科技公司会生成许多数据流，但他们需要管理其专有的输入，以安全的方式提供和训练模型。GenAI 解决方案将需要强大的技术来管理源数据、对源进行分类和标记以量化风险、更快地适应法规并提高实验和交付速度。医疗保健专业人员在使用此类服务做出临床决策之前，希望了解并信任人工智能生成的解决方案背后的推理。注意力图或显着性分析等技术可以帮助医疗科技公司向前发展，但您的整个 GenAI 平台必须使用安全的设计技术、强大的网络安全功能，并制定用于识别和减轻 GenAI 独有的安全风险的具体指南。
即使是最大、最有能力的医疗技术参与者在建立 GenAI 平台时也需要考虑合作伙伴/构建/购买决策。对于平台合作伙伴（例如地理位置、可移植性、安全性和隐私）以及模型合作伙伴（例如模型大小和输出、微调以及与所选平台的兼容性）来说，选择标准都将是复杂且多变的。对于功能解决方案等常见运营问题，现成的产品将提供一种经济有效的途径来获得早期收益。然而，随着公司进入行业参与者的特定要求和决定竞争优势的核心能力，他们将需要更加谨慎地选择合作伙伴和排他性、所选择的合作伙伴预测和减轻风险的能力、获得不同基础模型的能力以及一系列运营和成本/效益考虑因素。
很少有任何学科的发展速度能像 GenAI 领域一样快。今天强大的合作伙伴可能会在几个月后变得无关紧要。医疗科技公司应监控其潜在合作伙伴生态系统的演变，根据需要引入新的合作伙伴和能力。医疗科技公司可能需要一位中立的业务顾问来拨开迷雾并整合不同的部分，以便他们可以开始他们的 GenAI 之旅。
GenAI 中最重要的人员决策是在首席执行官和高层管理人员层面建立对该主题的所有权，为您的医疗技术公司打算如何以及为何使用 GenAI 制定明确的目标和指南。在 GenAI 之旅的开始，医疗技术参与者也许能够在不重新配置组织的情况下推出他们的创新解决方案。然而，随着 GenAI 解决方案的普及，公司领导层应该解决有关运营模式的基本问题，包括用例设计和实施团队的组成、GenAI 工具将如何影响专用于核心流程的工作职能，以及新的 GenAI 人才将在哪里报告。建立一个能够识别、开发、启动和维护 GenAI 解决方案的人才库将需要培训和技能提升，以及基础广泛的变革管理计划，以适应新的现实。这些问题可能会以不同的速度影响组织的不同部分，因为风险较低的功能用例（例如，加速应收账款系统、优化的间接营销支出）很可能会在直接影响的高风险解决方案之前推出。个别患者的结果。
