人工智能在生物医学领域的应用 - 生物医学领域的技术创新如药物研发、外科技术、生物通路理解和成像技术进步推动了生活质量和健康寿命的提升 [2] - 现代人工智能的进步得益于Transformer架构、生成对抗网络和diffusion模型等关键架构创新，推动了生成式人工智能系统的发展 [2] 人工智能在医学领域的变革性潜力 - 大语言模型（LLM）和多模态人工智能通过改进诊断、患者互动和医疗预测改变医学领域 [6] - 大语言模型实现对话式界面、简化医疗报告并协助临床决策，多模态人工智能整合图像和基因数据在病理学和医疗筛查中表现优异 [6] - AI驱动的工具通过持续监测和多尺度预测有望实现主动、个性化的医疗保健 [6] 医疗实践的变革 - AI赋能的医疗实践将临床护理从偶发性互动转变为持续监测和定期随访 [8] - 医疗事件可在熟悉环境中更早得到持续关注，新医学知识更易融入护理模式并借助AI技术开发新药物 [8] 多尺度医疗预测 - AI算法基于动态输入预测未来医疗事件，应用于从分子层面到群体层面的多个层面 [10] 医疗AI的未来与挑战 - AI在医疗健康领域的进展使工具能处理海量信息，显著提高诊断准确性和改善患者治疗结果 [11] - AI进步如高级筛查、创新成像技术、预测分析和个性化管理计划有望将患者护理从被动模式转变为主动系统 [11] - AI工具在临床的全面接受仍面临挑战，大多数工具处于开发阶段，临床应用是主要障碍 [11] 医疗AI实施路线图 - 基础科学研究催生概念验证模型，大规模模型和早期临床应用为最终临床部署和优化奠定基础 [14]