谷歌在 AI 技术上投入了大量资源，特别是在医疗行业，目标是利用 AI 工具提升医疗服务的质量和效率。AI 在医疗影像分析、药物研发和患者管理方面表现出色，但在临床决策中的表现仍有待提升。最新的研究表明，即便是最先进的大语言模型（LLM），其诊断正确率仍低于人类医生，有些情况下，AI 的诊断正确率甚至只有 13%。
谷歌开发的 AI 工具可以通过分析患者的医疗记录，生成简洁明了的报告，从而提升护理人员交接班的效率。这些工具能自动提取和整理患者的健康信息，让医护人员能更快速地掌握患者的病情和治疗进展，减少人为错误，提高工作效率。
在佛罗里达州的 HCA 医院，谷歌的 AI 工具正在进行测试。这个工具被用来分析患者的医疗记录，生成简洁的报告，帮助护理人员在交接班时更高效地传递信息。田纳西州和佛罗里达州的另外四家 HCA 医疗机构也在使用这款 AI 工具。初步反馈显示，这些工具在提高护理效率方面表现不错，但也有一些问题需要解决。
谷歌的 AI 工具在提高护理效率方面表现出色，但也暴露出一些问题。有用户反映该工具在识别患者的药物过敏史方面存在不足，无法始终如一地提供可靠的健康信息。这些问题表明，AI 工具的准确性和可靠性需要进一步提升，才能在复杂的医疗环境中提供准确的支持。
医疗数据的敏感性要求 AI 系统必须具备高水平的安全性和隐私保护功能。谷歌的 AI 工具在处理患者医疗记录时，必须确保数据的安全性和隐私性，防止数据泄露和滥用。这不仅是技术上的挑战，也是法律和伦理上的要求。
AI 技术在医疗影像分析中的应用已经显现出潜力。通过 AI 算法，医生能更准确地诊断疾病。AI 可以分析大量医学影像数据，识别出人眼可能忽略的细微差别，从而提高诊断的准确性。这不仅加速了诊断过程，还减少了误诊的可能性。浙大二院推出的 AI 大模型 Medcopilot 通过裸眼 3D 模型唤醒、检验指标自动形成趋势图等功能，帮助医生更快速准确地做出关键决策。
在药物研发领域，AI 技术同样表现出潜力。传统的药物研发过程通常耗时长、成本高，而 AI 可以分析海量生物数据，加速新药的发现和开发。AI 能模拟药物与目标蛋白的相互作用，筛选出潜在药物分子，从而缩短研发周期。此外，AI 通过大数据分析，还能发现新的疾病模式和治疗方法，推动医学研究的进步。
AI 在患者管理方面的应用也越来越广泛。通过个性化医疗服务，AI 可以根据患者的健康数据，提供量身定制的治疗方案。AI 可以监测患者的日常健康状况，提醒患者按时服药，甚至预测疾病的发作风险，从而改善患者的健康管理。