Generative AI for Healthcare: Fundamentals, Challenges, and Perspectives
作者: Gang Chen, Changshuo Liu, Gene Anne Ooi, Marcus Tan, Zhongle Xie, Jianwei Yin, James Wei Luen Yip, Wenqiao Zhang, Jiaqi Zhu, Beng Chin Ooi
分类: cs.AI
发布日期: 2025-10-28
💡 一句话要点
提出数据中心范式，赋能生成式AI在医疗健康领域的应用
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 生成式AI 医疗健康 数据中心 数据集成 语义向量搜索 临床决策支持 个性化治疗
📋 核心要点
- 现有医疗健康领域GenAI应用面临数据孤岛、数据质量参差不齐等挑战，阻碍了其有效性和可靠性。
- 论文提出以数据为中心的GenAI系统设计范式，构建医疗数据生态系统，支持数据集成、表示和检索。
- 该生态系统通过语义向量搜索和上下文查询等技术，为模型训练和推理提供高质量数据和知识。
📝 摘要（中文）
生成式人工智能（GenAI）正以风暴之势席卷全球，它为推进和颠覆现有实践带来了变革性机遇，包括医疗健康领域。从用于临床笔记合成和对话辅助的大型语言模型（LLM），到集成医学影像、电子健康记录和基因组数据以进行决策支持的多模态系统，GenAI正在改变医学实践和医疗服务交付，例如诊断和个性化治疗，在减轻临床医生的认知负担方面具有巨大潜力，从而改善整体医疗服务。然而，在医疗健康领域部署GenAI需要深入了解医疗健康任务以及可以实现和不能实现的目标。在本文中，我们提出了一种以数据为中心的范式，用于设计和部署医疗健康领域的GenAI系统。具体而言，我们通过将医疗数据生态系统作为生成式医疗系统的基础，重新定位数据生命周期。该生态系统旨在可持续地支持各种医疗数据和知识的集成、表示和检索。通过有效的语义向量搜索和上下文查询等数据处理流程，它能够为上游模型组件和下游临床应用提供GenAI驱动的操作。最终，它不仅为基础模型提供高质量的多模态数据，用于大规模预训练和领域特定的微调，而且还充当知识检索后端，以支持通过代理层进行特定于任务的推理。该生态系统能够部署GenAI，以实现高质量和有效的医疗服务。
🔬 方法详解
问题定义：现有医疗健康领域的GenAI应用面临数据质量不高、数据模态单一、知识检索效率低等问题。这些问题导致GenAI模型在临床决策支持、个性化治疗等方面的表现受到限制，无法充分发挥其潜力。现有方法往往侧重于模型本身的设计，忽略了数据的重要性。
核心思路：论文的核心思路是构建一个以数据为中心的GenAI系统，将医疗数据生态系统作为基础。通过有效的数据集成、表示和检索，为GenAI模型提供高质量、多模态的数据和知识，从而提高模型的性能和可靠性。这种方法强调数据是GenAI应用的关键驱动力。
技术框架：该系统包含以下主要模块：1) 数据集成模块：负责整合来自不同来源的医疗数据，包括医学影像、电子健康记录、基因组数据等。2) 数据表示模块：采用语义向量等技术，将医疗数据表示为可供GenAI模型使用的形式。3) 数据检索模块：通过语义向量搜索和上下文查询等技术，高效地检索相关数据和知识。4) GenAI模型模块：利用高质量的数据和知识进行预训练和微调，实现各种医疗健康应用。5) 代理层：支持任务特定的推理，实现GenAI在医疗健康领域的应用。
关键创新：论文的关键创新在于提出了以数据为中心的GenAI系统设计范式，强调数据在GenAI应用中的重要性。与现有方法相比，该方法更加注重数据的质量、多样性和可访问性，从而能够更好地支持GenAI模型在医疗健康领域的应用。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 采用语义向量搜索技术，实现高效的知识检索。2) 构建多模态数据集成框架，支持不同类型医疗数据的融合。3) 设计上下文查询机制，提高数据检索的准确性。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文提出了数据中心范式，构建了医疗数据生态系统，为GenAI模型提供高质量的数据和知识。虽然论文中没有提供具体的实验数据和对比基线，但其提出的数据驱动方法为提升GenAI在医疗健康领域的应用效果提供了新的思路。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于临床决策支持、个性化治疗、药物研发、疾病诊断等多个医疗健康领域。通过提供高质量的数据和知识，该系统能够帮助医生做出更准确的诊断和治疗方案，提高医疗服务质量，并加速新药的研发过程。未来，该系统有望成为医疗健康领域GenAI应用的重要基础设施。
📄 摘要（原文）
Generative Artificial Intelligence (GenAI) is taking the world by storm. It promises transformative opportunities for advancing and disrupting existing practices, including healthcare. From large language models (LLMs) for clinical note synthesis and conversational assistance to multimodal systems that integrate medical imaging, electronic health records, and genomic data for decision support, GenAI is transforming the practice of medicine and the delivery of healthcare, such as diagnosis and personalized treatments, with great potential in reducing the cognitive burden on clinicians, thereby improving overall healthcare delivery. However, GenAI deployment in healthcare requires an in-depth understanding of healthcare tasks and what can and cannot be achieved. In this paper, we propose a data-centric paradigm in the design and deployment of GenAI systems for healthcare. Specifically, we reposition the data life cycle by making the medical data ecosystem as the foundational substrate for generative healthcare systems. This ecosystem is designed to sustainably support the integration, representation, and retrieval of diverse medical data and knowledge. With effective and efficient data processing pipelines, such as semantic vector search and contextual querying, it enables GenAI-powered operations for upstream model components and downstream clinical applications. Ultimately, it not only supplies foundation models with high-quality, multimodal data for large-scale pretraining and domain-specific fine-tuning, but also serves as a knowledge retrieval backend to support task-specific inference via the agentic layer. The ecosystem enables the deployment of GenAI for high-quality and effective healthcare delivery.