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AI代理如何革新医疗保健

泰然健康网
2025-04-14 12:35

最近在圣地亚哥举行的2024年世界肺癌大会上的发现再次强调了人工智能（AI）在医疗保健和生命科学领域的巨大潜力。研究表明，AI可以帮助检测可能发展为早期肺癌的肺结节，甚至在症状出现之前。

尽管AI技术具有高度的复杂性和前景，但其广泛应用仍面临障碍。传统上，AI被设计为所谓的“黑箱”——一个不透露其功能、数据处理和使用细节的封闭系统。这使得AI不可追溯和不可审计，而在高度监管的行业如医疗保健中，敏感患者数据的收集、处理、管理和存储需要高度透明度。因此，许多医院和其他医疗机构在工作流程中实施AI技术时持谨慎态度。

代理型AI代表了AI演进的下一阶段

这意味着“黑箱”需要打开，内部决策过程必须变得透明、可追溯和可审计。进入代理型AI，通常称为多代理AI。这项技术依赖于自主多代理系统，这些系统设计时就具备内在透明性。这些系统可以形成“代理”团队，赋予它们相关领域的知识和业务流程，以便有效运作。每个单独的代理承担不同的、专门化的角色，执行分配的任务。代理之间可以连接和互动，检索和利用必要信息。每次互动都会由系统记录和标记，提供完整的审计跟踪，总结AI如何使用数据及其决策过程。甚至可以让代理审查彼此的输出，通过这些反思循环提高整体质量。

此外，多代理系统具有高度自治性。即使在生成式AI中，人类通常仍需掌控操作——不仅通过提供必要的输入来引导系统，还要减少潜在风险，如所谓的“幻觉”、错误信息和偏见。然而，代理型AI更进一步，可以在没有持续人工监督的情况下运行。与传统AI模型仅限于特定任务不同，AI代理可以自主发起和完成任务。这些代理在上下文中理解任务，采取所需步骤以实现预期结果，并在预测结果的同时权衡不同选项。它们还可以基于反馈和环境变化实时调整策略。因此，代理型AI使医疗保健和医疗机构能够高效自动化最复杂的流程，包括自然语言输入，同时不牺牲合规性。

在医疗保健、医疗技术和生物医学研究中释放代理型AI的力量

尽管仍处于早期阶段，代理型AI的潜力巨大。临床医生和研究人员可以从中受益匪浅——通过加速和简化工作流程，快速分析大量数据集，提高效率和准确性，消除人为错误。这不仅解放了员工，使其能够专注于更高价值的责任，如提供富有同情心的治疗和个性化护理，还帮助他们制定定制的治疗计划。

以下是三个展示代理型AI如何改善医疗保健专业人士日常工作的有前景的用例，同时降低成本、提高效率并保持合规性。

减轻文档负担

临床医生的职业倦怠和人员短缺是医疗保健和医学研究中的主要挑战。行政任务，尤其是文档记录，占用了大量宝贵的时间和精力，这些时间本可以更好地用于专注的、富有同情心的检查和患者治疗。这不仅对良好的康复至关重要，也关系到高水平的患者满意度。代理型AI可以自动口述、转录和组织临床笔记、表格和其他文件，使医疗专业人员能够将更多时间投入到患者护理和其他高价值活动中。

加速医疗设备开发

将新的医疗设备推向市场平均需要三到七年的时间。这可能是由于研究、代码开发或运营中的延误，以及关于法规、技术要求、测试或新医学发现的各种未知因素。代理型AI可以通过多种方式加速这一过程。例如，它可以基于特定参数、约束和变量生成设计，以满足监管标准，同时根据开发人员提供的现实世界反馈和案例知识进行连续调整。利用数字孪生技术，AI还可以模拟和预测设备在各种条件下的性能，帮助简化开发并缩短上市时间。

革新计算机辅助药物设计和建模

与医疗设备开发类似，新药的上市时间通常长达10到15年。计算机辅助药物建模——一种涉及药物发现中计算技术的过程——被引入以加快这一进程。尽管新冠疫情展示了疫苗开发的速度，但这是一次罕见的例外。即使使用计算机辅助方法，这一过程仍然耗时。代理型AI可以通过快速分析大量数据集、专利、文献和化学库来帮助缩短这一时间。它可以模拟药物行为，预测生物/化学相互作用和副作用，甚至更高效地识别临床试验候选人。

透明度：有意义的AI转型的关键

代理型AI将数据驱动的洞察力和自主代理结合起来，解决复杂挑战，加速流程，提高准确性，揭示隐藏的见解——所有这些都在保持医疗专业人员控制的同时进行。它不是取代专业知识，而是支持医疗专业人员，让他们能够专注于患者和其他高价值任务。最重要的是，内置的透明度和治理使代理型AI成为医疗保健机构的完美选择。

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