의료 서비스 및 생명 과학 분야의 생성형 AI

생성형 AI를 사용하면 수백만 개의 잠재적 신약 후보를 빠르게 선별하고, 표적 단백질과의 상호 작용을 시뮬레이션하고, 특성을 평가할 수 있습니다. 자연어 인터페이스를 갖춘 AI 에이전트는 이러한 계산 도구와 데이터세트에 대한 접근을 민주화하여 모든 기술 수준의 연구원이 이러한 리소스를 사용하고 연구를 가속화할 수 있도록 합니다.

생성형 AI는 다양한 소스와 다양한 형식의 데이터를 통합하고, 적절한 연구 설계를 제안하고, 모범 사례와 규제 지침을 통합함으로써 임상 실험 프로토콜 개발을 간소화하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 또한 생성형 AI를 사용하면 자연어 검색을 통해 임상 데이터에서 인사이트를 손쉽게 수집하여 임상 실험 프로토콜 생성에 필요한 정보를 얻을 수 있습니다.

생성형 AI를 사용하면 합성 결함 이미지를 생성하여 디지털 트윈에 사용되는 훈련 데이터를 보완하고, 다양한 제조 조건의 시나리오를 시뮬레이션하고, 미래의 잠재적 결함을 시각적으로 예측할 수 있습니다.

생성형 AI를 사용하면 규정에 부합하는 콘텐츠 생성을 지원하는 자연어 처리 기능을 활용하여 규제 대상 콘텐츠 개발을 간소화하고 가속화할 수 있으며, 향상된 데이터 분석, 자동화된 규정 준수 검사, 포괄적인 콘텐츠 검증을 통해 상업, 의료 업무, 법률 및 규제 팀의 역량을 확대할 수 있습니다.

생성형 AI 기반 셀프 서비스 분석 솔루션을 사용하면 생명 과학 기업 사용자가 자연어로 실제 근거를 쿼리할 수 있습니다. 이 도구는 이 쿼리를 SQL 쿼리로 변환합니다. 따라서 사용자는 연구 질문에 대한 답을 빠르게 찾고, 가장 연관성이 높은 정보를 식별하고, 인사이트를 도출하고, 트렌드를 찾아낼 수 있습니다.

영업 팀은 생성형 AI를 사용하여 자유 텍스트를 입력하고 다양한 규칙과 개념을 적용하여 위험을 표시하고, 판매자, 관리자 또는 제3자에게 고위험 분류를 제시하여 검증을 받을 수 있습니다. 잠재적 위험에 대한 반복적인 플래깅 및 코칭이 제공되므로 규정 준수, 현장 교육을 개선하고 영업 관리자의 업무 능력을 보완할 수 있습니다.

생성형 AI를 사용하면 진료 의뢰서 작성, 포괄적인 환자 병력 요약, 환자용 메일 초안 생성, 의료 코딩 자동화 등 임상의 업무를 모두 EHR 시스템에 통합하여 자동화할 수 있습니다.

생성형 AI는 이미지 품질을 개선하고, 이상 및 패턴을 감지하고, 훈련 및 데이터 증강을 위한 합성 이미지를 생성하고, 관심 영역을 강조 표시하고, 잠재적 진단을 제안하고, 식별된 이상 현상에 대해 설명 가능한 인사이트를 제공하여 의사 결정을 지원할 수 있습니다.

생성형 AI로 임상의와 환자의 대화를 텍스트로 기록하고, 주요 세부 정보를 추출하고, EHR 시스템에 통합된 포괄적인 메모를 생성할 수 있습니다. 이는 문서화 효율성을 개선하고 관리 부담을 줄이는 데 도움이 됩니다.

생성형 AI를 사용하면 환자 정보를 요약하고, 통화 요약을 생성하고, 주요 후속 조치를 도출하여 고객 센터 생산성을 높일 수 있습니다.

생성형 AI를 사용하면 사전 승인 요청 및 청구와 관련한 문서와 의료 기록을 효율적으로 분석하여 요약을 생성하고, 누락된 문서를 식별하고, 청구 건을 이전 승인 건과 매칭하고, 검토자에게 근거에 입각한 권장 사항을 제공할 수 있습니다.

생성형 AI를 사용하면 규정 준수 요구 사항을 사전에 모니터링하고 HEDIS 보고서 생성과 같은 중요한 보고 프로세스를 자동화할 수 있습니다.