医疗保健机构正在寻求现代化其智能基础设施的方法，同时应对日益复杂的护理交付挑战。代理型人工智能（Agentic AI）是一种新兴的自主目标导向系统，正成为这一转型的关键推动者。这些代理能够独立执行特定任务，同时跨团队、数字平台和临床工作流程进行协调。
将这些系统引入医疗保健领域的驱动力与其他行业的情况类似。在银行、金融服务和保险领域，代理型人工智能正在迅速扩展。根据Fortune Business Insights的数据，全球生成式人工智能市场预计将从2025年的19亿美元增长到2032年的135.7亿美元，年增长率达32.5%。医疗保健领域也开始走上类似的道路，将这些能力应用于临床和运营领域。
与需要直接人工提示的传统AI工具不同，代理型人工智能可以根据临床目标推理场景、做出决策，并在预定义的范围内执行操作。这种运行模式支持在整个医疗系统中创建分布式智能，将数字工作流程无缝集成到护理交付中。
医疗价值链中的应用案例
代理型人工智能在运营和行政流程中的采用取得了最显著的进展，因为这些领域效率低下的问题最为突出。例如，主要医疗系统的联络中心使用AI代理来分类患者查询、验证用户身份、安排预约并处理常规保险咨询，从而减少了等待时间，让人工代理能够专注于复杂交互。
在护理管理中，代理系统跟踪慢性病患者的护理过程，通过电子健康记录（EHR）数据识别症状异常，并通过短信或应用程序提醒患者服药或进行生活方式干预。在调度操作中，代理协调多个提供者，处理实时变更，并将支付方限制整合到调度流程中。
在护理点，环境AI系统在虚拟会诊期间被动监听，转录对话、总结SOAP笔记并起草后续行动。在这些场景中，代理减轻了临床医生的行政负担，使他们能够专注于患者互动，同时保持对所有自动操作的监督。
在供应链运营中，代理型人工智能被用于管理需求预测、分销优化和冷链完整性——这些关键领域在COVID-19疫苗分发期间尤为突出，当时冷链挑战导致许多地区出现大量疫苗浪费。通过协调物流、需求预测和供应商协调的多代理系统，医疗机构和制药公司正在提高弹性并减少昂贵的中断。
支撑代理型人工智能的核心技术能力
要在医疗环境中安全运行，代理型人工智能系统需要具备以下关键技术能力：
- 多模态理解：整合临床笔记、图像、音频和实验室数据等多种输入，以合成整体洞察。
- 上下文记忆：在患者旅程中保持纵向意识，这对于管理慢性病尤为重要，因为护理可能持续数月甚至数年。
- 推理和目标导向：支持动态适应临床目标，例如避免再入院或根据新数据调整治疗。
- 工具使用：与API、EHR系统和数字工作流程接口，触发操作并在多个平台上协调任务。
为信任、可解释性和安全性设计
除非代理系统能够被信任、控制和理解，否则医疗利益相关者不会大规模采用它们。以下是四个核心原则：
- 可解释性：代理必须提供推荐依据的可见性，引用数据源和临床指南。
- 可追溯性：每个操作和决策都必须记录并可供审计，确保临床工作流程中的问责制。
- 可控性：临床医生能够在任何阶段审查、编辑或停止代理操作，确保AI不会越界进入自主临床决策。
- 偏差缓解：使用具有人口代表性的数据集和公平性监控进行持续验证，以避免复制或放大系统性偏差。
监管框架与自我治理模式
全球监管机构正在制定框架，以规范代理型人工智能在医疗保健领域的部署。FDA的数字健康卓越中心为基于AI/ML的软件作为医疗器械（SaMD）提供了指导，重点在于透明度、人工监督和部署后性能监控。
在欧洲，欧盟《人工智能法案》将临床AI系统归类为高风险，要求严格的安全部署、稳健性和数据治理合规性。这些外部标准得到了行业最佳实践的支持，例如“良好机器学习实践”（GMLP），强调连续验证、迭代测试和现实监控，以应对代理系统的动态特性。
然而，仅靠监管机构无法应对代理型人工智能部署的规模和复杂性。领先的医疗组织和技术合作伙伴正在建立内部治理功能，结合实时性能仪表板、审计追踪和事件监控，以确保代理在其生命周期内保持安全和可靠。
负责任采用和扩展的策略
成功部署代理型人工智能的组织优先考虑低风险、高容量的工作流程。例如，事先授权裁定流程、福利验证查询和索赔处理是代理可以安全执行任务的领域，这些任务规则清晰且结果可衡量。
通过首先关注常规任务，医疗系统可以建立内部信心，创建反馈循环并微调代理性能，然后扩展到更敏感的临床场景。试点项目包括在放射学支持或慢性病管理等复杂领域的人工参与设计，确保临床医生保持监督。同时，代理负责数据分析、文档编制和初步模式识别。
在这些部署过程中，建议组织采取务实的投资回报率（ROI）测量方法，不仅关注成本降低，还关注临床医生生产力、患者体验改善和护理延迟的减少。指标应包括运营效率、诊断周转时间、再入院率和治疗协议的依从性。
实施伙伴在启用这些结构化变革计划中发挥着关键作用，提供数据现代化服务、安全的云和边缘基础设施，以及与临床和运营目标一致的共同设计代理工作流程。
为可扩展智能奠定基础
代理型人工智能已经在那些常规、资源密集且由明确参数管理的操作领域证明了其价值。通过首先在这些领域部署，组织可以创建通往临床工作流程更广泛应用的安全可靠路径。成功不仅取决于技术，还取决于从一开始就构建正确的数据基础、治理模型和临床医生信任。
未来医疗智能的定义并非仅依赖于AI本身，而是如何设计分布式系统，将代理、临床医生和运营团队整合到一个连贯且负责任的智能基础设施中，为患者和医疗服务提供者服务。
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