【AI医疗】大模型在医学信息领域的三大应用场景:从医学写作到实时支持，效率提升55%的实战指南!

最新推荐文章于 2025-11-30 18:24:05 发布

原创最新推荐文章于 2025-11-30 18:24:05 发布 · 1k 阅读

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辉瑞公司在医学信息领域成功验证了GenAI三大应用：医学写作实现55%效率提升和70%质量评分；前线专家支持系统提升实时信息检索能力；大数据分析优化服务。通过AI整合医学咨询五步流程，解决了准确性和工作流集成挑战，强调AI增强而非替代人类专家。未来将持续提升团队能力，优化流程技术，探索新用例，推动医学信息服务智能化转型。

引言：AI正在重塑医学信息服务

在当今数字化转型的浪潮中，人工智能（AI）和生成式AI似乎已成为每一场网络研讨会、会议和对话的核心话题。大多数专业人士可能已经在个人使用中尝试了AI技术，甚至在日常工作中也取得了一些成功。然而，这项技术及其应用案例仍在不断演变，特别是在医学信息这一关键领域。

本文将深入探讨医学信息领域中三个令人瞩目的概念验证（POC）用例，这些案例来自业界最新的实践工作。我们有幸邀请到了辉瑞公司医学信息GenAI内容负责人Sebastian Lewis-Saravalli，分享他们团队在这一前沿领域的宝贵经验。

专家背景：深耕医学信息十年的AI实践者

Sebastian Lewis-Saravalli目前担任辉瑞公司医学信息GenAI内容负责人顾问，这是一个派遣职位。在这个角色中，他专注于使用生成式AI来增强医学信息流程，并改善向医疗保健专业人士和患者传递信息的方式。

Sebastian拥有扎实的医学信息科学基础，持有药理学硕士学位，在该行业已有超过10年的工作经验，参与了多个将技术整合到工作流程中的项目。在辉瑞，他的团队致力于探索创新的GenAI解决方案，这些解决方案能够简化运营流程，并为客户提供更准确、更及时的信息。

三大核心应用场景：从概念到实践

1. 医学写作：内容创作的效率革命

第一个用例聚焦于医学写作领域。团队探索了GenAI如何在保持高质量的同时加速内容创建过程。通过自动化医学写作过程的某些部分，他们能够显著减少生产高质量医学信息材料所需的时间。

这种改进不仅提高了效率，还让团队能够将更多精力集中在需要人类专业知识的关键任务上。这种人机协作的模式正在重新定义医学写作的标准操作程序。

2. 前线专家支持：实时信息检索系统

第二个用例涉及使用AI帮助前线专家在客户互动过程中更快、更高效地找到信息。通过将AI工具集成到客户服务工作流程中，这将使专家能够实时访问相关信息。

这个应用场景目前仍在探索阶段，但其潜力巨大。想象一下，当医疗保健专业人士向医学信息专家咨询时，AI系统能够即时提供最相关的科学证据和产品信息，这将大大提升服务质量和响应速度。

3. 大数据分析：洞察驱动的服务优化

第三个用例是使用AI分析大型数据集并提取有价值的洞察。这帮助团队识别趋势和模式，从而改善服务质量。例如，通过更高效地分析客户咨询和反馈，他们能够识别改进领域，完善内容，并定制服务以更好地满足医疗保健专业人士和患者的需求。

突破性成果：55%效率提升的背后

在这三个用例中，内容生成领域取得了最显著的进展。正如Sebastian所说，在医学信息领域，他们处理大量的客户咨询，这意味着需要生产大量内容，因此拥有强大的内容创建和回应咨询流程至关重要。

概念验证实验设计

今年早些时候，团队进行了一项概念验证实验，评估辉瑞GenAI平台在总结科学数据方面的能力。这项实验总结了100个不同的文档，包括海报、摘要和已发表的文章。

实验设定了两个主要目标：

与人类对照组相比，通过节省时间实现25%的效率提升
GenAI平台生成的第一稿达到至少50%的质量评分

质量评分基于六个维度：准确性、完整性、语言、流畅性、可靠性和改写能力。

令人瞩目的实验结果

实验结果非常令人鼓舞：

效率提升

：使用GenAI总结科学文档的效率比不使用GenAI提高了55%，这意味着时间缩短了一半
质量表现

：在质量方面，GenAI在六个不同质量维度的综合评分中平均得分超过70%，而这仅仅是第一稿的结果

这个概念验证真正向我们展示了GenAI能够高效地总结科学内容，为组织增加显著价值。它证明了我们可以依靠GenAI来完成那些耗时的任务，释放团队精力专注于更具影响力的活动。

全流程优化：重新定义医学咨询响应

基于这些令人鼓舞的结果，团队决定扩展这个用例，并启动了几个其他用例，进一步探索GenAI在整个内容生命周期中的影响。

医学咨询的五步流程

当考虑在医学信息内响应医学咨询的过程时，可以分解为五个步骤：

定义问题
研究主题
评估证据
综合回应
分享答案

团队在所有这些领域都寻找改进机会：

研究主题阶段：GenAI可以显著简化文献搜索过程并缩短评估时间。例如，它可以自动构建搜索字符串，过滤掉不相关的出版物，甚至协助分析相关文献。

综合回应阶段：团队已经展示了GenAI能够快速从各种科学文档中识别相关信息，并使用这些信息生成高质量的摘要。这使他们能够更高效地创建第一稿内容。

分享答案阶段：他们证明了GenAI能够有效地为不同渠道定制内容或为不同受众个性化内容。例如，它可以生成患者回应文档，确保提供的信息对客户相关且有用。

挑战与应对：确保AI应用的安全性和可靠性

尽管取得了显著成功，但团队也面临着一些重要挑战：

准确性和可靠性挑战

确保AI生成内容的准确性和可靠性是他们面临的重大挑战之一。虽然生成式AI显示出巨大潜力，但它产生的信息必须精确且可信，特别是在医学领域。他们实施了严格的验证流程来审查和验证内容，然后才使用或分享。

工作流程集成挑战

将AI工具无缝集成到现有工作流程中是另一个挑战。这不仅涉及技术调整，还包括培训团队有效使用这些新工具。确保每个人都熟练掌握技术对于最大化其效益至关重要。

知识产权保护

在使用生成式AI时尊重知识产权权利至关重要。团队需要非常小心数据源的使用和生成的内容。他们建立了严格的数据采购指导原则，确保只使用来自授权源的数据以遵守版权法。

实施建议：成功部署AI项目的关键要素

基于丰富的实践经验，Sebastian为计划启动自己的GenAI试点和概念验证项目的团队提供了宝贵建议：

1. 明确目标导向

拥有明确的目标是至关重要的。确切知道想要实现什么将帮助更有效地设计实验并准确衡量成功。

2. 拥抱迭代过程

准备好进行迭代过程。生成式AI是一个快速发展的领域，今天有效的方法明天可能需要调整。要拥抱学习曲线，并根据获得的洞察灵活调整方法。

3. 正确认知AI的作用

重要的是要解决与使用AI相关的一些常见担忧。许多人担心AI可能会取代人类工作，因此强调AI如何实际增强人类能力而不是取代它们是至关重要的。例如，AI可以接管行政任务，让员工专注于工作中更具战略性和创造性的方面。

未来发展：持续创新的路线图

团队能力建设

对于下一步计划，团队专注于几个关键领域。首先，他们正在提升同事的技能，确保他们能够充分受益于获得的学习成果，并在实际产品和问题的真实环境中有效使用GenAI。这包括培训和实践经验，以建立对技术的信心和熟练度。

流程和技术优化

他们还在完善流程和技术，以更好地将GenAI集成到工作流程中，目标是实现无缝高效的操作。此外，他们正在探索GenAI在内容生成和客户互动方面的新用例，以提高生产力并快速提供高质量信息。

持续创新承诺

总体而言，他们的目标是在医学信息的AI创新方面保持前沿地位，并持续改善为医疗保健专业人士和患者提供服务的方式。

三大核心启示：AI转型的关键洞察

Sebastian总结了三个核心要点：

第一，AI，特别是GenAI，具有转变医学信息的巨大潜力。这不仅仅是加速工作，而是让工作更有效，从总结文档到帮助专家找到所需信息。

第二，AI工具通过为专家提供相关信息的实时访问，真正增强了客户互动体验。这使团队能够更快速、更准确地回应，从而带来更好的客户体验。

第三，拥抱AI意味着需要持续学习和适应。技术在不断发展，成功的关键在于保持开放心态和学习能力。

结语：医学信息智能化的新纪元

通过辉瑞团队的实践案例，我们看到了AI在医学信息领域的巨大潜力和实际应用价值。从55%的效率提升到70%的质量评分，从自动化文献检索到个性化内容生成，AI正在重新定义医学信息服务的标准。

然而，成功的AI实施不仅需要技术创新，更需要明确的目标、迭代的思维和对人机协作本质的深刻理解。正如Sebastian所强调的，AI不是要取代人类专家，而是要增强他们的能力，让他们能够专注于更具战略性和创造性的工作。

对于那些正在考虑在医学信息领域实施AI解决方案的组织而言，辉瑞的经验提供了宝贵的参考。关键在于从小规模试点开始，建立严格的质量控制流程，并始终保持对准确性和可靠性的关注。

随着AI技术的不断发展，医学信息领域必将迎来更多创新机会。那些能够有效利用这些技术的组织将在为医疗保健专业人士和患者提供高质量信息服务方面获得显著优势。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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