人工智能(AI)在医疗保健领域的整合为提升患者护理质量和优化医疗工作流程提供了重要机遇。然而，与准确性、可靠性和可访问性相关的挑战仍在限制AI驱动医疗助手的广泛应用。据我们所知，本研究是首个将多种先进AI技术整合到统一系统中的研究，旨在提供实时、基于上下文的医疗见解，同时确保准确性、参与度和可解释性。本研究旨在开发一种AI医疗代理，能够通过生成专业的医疗回应、自动化医疗相关任务以及通过互动可靠的辅助来改善患者互动，从而协助患者和医疗专业人员。本研究采用的方法包括：用于情境化医疗回应的检索增强生成(RAG)、用于实时知识检索的维基百科API，以及用于将症状映射到潜在疾病的知識图谱。此外，症状检查工具通过基于提示的系统实现了初步诊断和个性化健康建议。该系统通过自动化性能评估和专家评审进行评估。结果表明，知识图谱工具在医疗查询回应中达到了95%的准确率，展示了其在症状-疾病映射方面的可靠性。此外，患者互动的情感分析准确率达到97%，强化了系统理解和同理回应的能力。基于维基百科的检索系统保持了平均10秒的响应时间，确保了实时适用性。此外，100名医学专家对AI代理的回应在全面性、参与度和同理心与语调方面（5分制）分别评分为4.6分、4.5分和4.5分。这些发现表明，整合先进AI技术可以增强AI驱动医疗代理的准确性、响应性和上下文相关性。这种可扩展且可靠的系统为减轻医疗工作负担、增强患者参与度以及普及可信医疗信息的获取提供了一个可行解决方案，强化了其作为现代医疗中变革性工具的潜力。
【全文结束】