摘要：生成式AI在医疗保健和生命科学领域的创新处于领先地位。SAS与Coleman Parkes Research对237名生命科学和制药行业领导者及240名医疗保健行业领导者进行了调查,探讨生成式AI的应用、挑战及行业对比情况。

在监管要求严苛的行业中,数据隐私和安全问题持续引发高度关注

生成式AI在医疗保健和生命科学领域的创新处于领先地位。SAS与Coleman Parkes Research对237名生命科学和制药行业领导者及240名医疗保健行业领导者进行了调查,探讨生成式AI的应用、挑战及行业对比情况。

医疗保健行业对该技术的变革潜力持乐观态度

46%的机构正在使用生成式AI(全行业平均54%);95%的机构已使用或计划在未来两年内采用;87%计划下一年投资,其中92%已设立专门预算。已采用机构中,89%实现数据处理效率提升,88%改善风险管理和合规。SAS全球医疗保健与生命科学行业营销总监Alyssa Farrell表示:“生命科学行业正朝着一个生成式 AI 未来迈进。该技术在从研发到临床试验和商业化的整个价值链中具有巨大潜力。”

获取完整研究和医疗保健行业报告:《迈向生成式 AI 未来之旅:医疗保健行业的战略成功路径》。

生命科学行业处于转型边缘,该行业对生成式AI的接受度更高

58%的机构已使用生成式AI(高于全行业平均54%);97%已使用或计划采用;85%计划下一年投资,其中92%有专门预算;86%报告数据处理效率提升,79%实现运营成本和时间节约。

数据隐私和安全为首要关注点,医疗保健和生命科学行业面临独特挑战

79%的生命科学和77%的医疗保健领导者担忧数据隐私和安全;62%的医疗保健和59%的生命科学机构将治理列为主要问题;仅14%的生命科学和9%的医疗保健机构建立了完善的AI治理框架。

合成数据成为重要工具
合成数据用于训练AI系统,解决数据稀缺和隐私问题:56%的生命科学和46%的医疗保健机构已使用或考虑合成数据。

生成式AI在医疗保健和生命科学领域潜力巨大,但需解决隐私、安全和治理问题以推动未来发展。Farrell 进一步表示:“持续投资于互操作性和数据治理是推动生成式 AI 未来的关键。利用合成数据和数字孪生等技术,是从数据中获取更大价值并改善患者和公共健康成果的又一方式。”

探索 SAS 数据和 AI 创新

注册参加SAS Innovate(5 月 6 日至 9 日在奥兰多举行),了解 SAS 在医疗保健和生命科学行业的最新数据和 AI 创新。查看完整议程,获取行业和技术相关会议信息:。

了解 SAS 在医疗保健(sas.com/healthcare)和生命科学(sas.com/lifesciences)领域的分析和 AI 解决方案。

来源：小杨科技每日一讲