近年來，醫(yī)療人工智能（AI）的需求持續(xù)增長，未來這一趨勢似乎也不會停止。據(jù)Bessemer Venture Partners副總裁Morgan Cheatham的分析，未來那些提供多模態(tài)模型的醫(yī)療AI初創(chuàng)公司，可能會比那些未采用此技術(shù)的公司更容易獲得風(fēng)險(xiǎn)投資。
隨著美國醫(yī)療提供者和支付者三分之二以上的機(jī)構(gòu)在過去一年內(nèi)增加了IT支出，醫(yī)療行業(yè)對AI的熱情也推動了數(shù)百家初創(chuàng)公司進(jìn)入這一領(lǐng)域，開發(fā)面向醫(yī)療提供者、支付者以及生物技術(shù)公司的AI驅(qū)動產(chǎn)品。然而，這些AI初創(chuàng)公司要吸引投資者的青睞，必須證明其產(chǎn)品的價(jià)值。
Cheatham指出，多模態(tài)AI模型因其能夠在多種數(shù)據(jù)類型和應(yīng)用場景中運(yùn)行，而被認(rèn)為更具投資吸引力。Bessemer Venture Partners最新發(fā)布的報(bào)告顯示，未來具備多模態(tài)技術(shù)的醫(yī)療AI初創(chuàng)公司，將在獲得投資者信任方面占據(jù)優(yōu)勢。
"技術(shù)變革往往是緩慢的，但一旦開始，發(fā)展速度便會迅速加快。" Cheatham表示，目前許多醫(yī)療高管尚未大力推廣多模態(tài)AI，原因在于這一技術(shù)仍處于初步發(fā)展階段，應(yīng)用場景還在逐步明確。然而，正如大語言模型從研究階段快速過渡到廣泛應(yīng)用一樣，多模態(tài)AI也值得更多關(guān)注。
他進(jìn)一步解釋，多模態(tài)AI與傳統(tǒng)單一數(shù)據(jù)類型訓(xùn)練的模型，如專注于文本的語言模型，存在顯著區(qū)別。其優(yōu)勢在于能夠捕捉醫(yī)療和生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的多維度特征，使其在應(yīng)對復(fù)雜醫(yī)療環(huán)境時(shí)，更具全面性和精準(zhǔn)性。
Cheatham指出，未來的多模態(tài)AI模型可以整合臨床事件、成像、運(yùn)營數(shù)據(jù)、社會健康決定因素及患者自我報(bào)告的結(jié)果等多種數(shù)據(jù)，從而提供更全面的洞察和解決方案。"通過整合多樣化的數(shù)據(jù)類型，多模態(tài)AI將在未來幾年內(nèi)引領(lǐng)醫(yī)療領(lǐng)域的變革，其應(yīng)用前景將遠(yuǎn)超以往任何AI技術(shù)的表現(xiàn)。" 他表示。
然而，數(shù)據(jù)整合帶來的同時(shí)也存在風(fēng)險(xiǎn)。Cheatham提到，隨著醫(yī)療AI的崛起，數(shù)據(jù)隱私和安全性問題愈發(fā)重要。報(bào)告指出，43%的醫(yī)療提供者和38%的支付者認(rèn)為監(jiān)管和法律問題是AI技術(shù)應(yīng)用的主要障礙。
"如同以往醫(yī)療技術(shù)的轉(zhuǎn)型一樣，AI的成功不僅依賴于技術(shù)進(jìn)步，還需要監(jiān)管的跟進(jìn)與完善。" Cheatham強(qiáng)調(diào)，必須吸取來自初創(chuàng)公司、財(cái)富500強(qiáng)企業(yè)、早期研究人員以及醫(yī)療高管等多方利益相關(guān)者的意見，才能確保AI技術(shù)在醫(yī)療行業(yè)的廣泛落地。
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