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让我们看看它是如何工作的。在虚拟咨询期间，集成到远程医疗解决方案中的 GenAI 会记录临床笔记，捕获所有患者数据并实时填补任何空白。基于生成的数据，它可以更进一步，快速提供建议和治疗的提示和建议。

同样，在远程患者监控中，GenAI 会对来自医疗可穿戴设备和家庭监控设备的数据进行分析。它可以快速检测出与正常健康参数的偏差，并在潜在问题变得严重之前及时向医疗保健提供者发出警报。GenAI 预测健康结果的能力 挪威电报号码 还可以根据个人独特的健康状况提供建议和药物调整。

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除此之外，生成式人工智能还通过开发人工智能驱动的诊断工具和决策支持系统来增强远程医疗。从本质上讲，它可以通过提供对相关医学文献、患者病史和预测分析的即时访问来协助医疗专业人士。

诊断
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生成式人工智能的应用对诊断有重大贡献。它的核心能力是获取非结构化数据集、识别模式、分析模式并提供有价值的见解，这在此尤其有用。这是因为诊断过程高度依赖于大量的图像、病历和记录。

具体来说，深度学习算法创建新内容的能力可以帮助医疗服务提供者制定治疗计划和建议，同时避免人为偏见并确保更准确的诊断。当然，这更多的是合作，而不是取代提供必要临床判断的医生。

GenAI 对诊断影响的一个典型例子是 Paige.AI，它利用该技术显著提高了通过数字病理学检测前列腺癌的准确性。从根本上说，FDA 首次批准此类技术标志着一项历史性成就。这是数字病理学的一个真正里程碑，凸显了 GenAI 在改变医疗专业人员进行疾病诊断方式方面的更广泛潜力。