挑战与愿景
当企业初次采用生成式与自主代理AI时，通常会从低风险应用场景入手。但在医疗这类高度监管的行业，即便是看似简单的行政任务也存在固有风险。
这是因为许多核心流程——如病历维护和支付协调——需要人工监督，并涉及个人身份信息(PII)和受保护的健康信息(PHI)。这使得医疗领域的AI自动化远比其他行业复杂得多。
尽管面临这些挑战，医疗机构仍可通过生成式AI和自主代理技术推动下一阶段的自动化，前提是建立优先考虑责任使用、合规性及持续创新的框架。
医疗行业的人工智能整合
医疗行业对自动化并不陌生。为了降低成本、服务更多患者并取得更好疗效，医疗机构长期依赖软件解决方案来自动化重复性任务，例如提醒处理团队理赔单据中的错误。
但要实现更复杂或需要细微判断的流程自动化——如验证和解决这些错误——却一直困难重重。这类任务通常需要认知处理能力和跨部门协作能力，传统自动化框架难以支撑。这些任务可能缺乏明确统一的规则，或需要实时决策，必须人工介入。
这种情况正随着自主代理AI等新技术的应用而改变：这类自治系统具有主动性和适应能力。自主代理AI可以模拟人类认知过程，使那些需要灵活性、情境判断或跨群体协作的高价值医疗任务实现自动化。
开启医疗行业自动化的下一个纪元
将AI整合进自动化解决方案的实践正在推进：某机构正在试点AI赋能的桌面级流程助理，可自动化传统软件无法处理的复杂重复性任务。
在第一阶段，该助理作为辅助工具。它能通过自动化操作支持人工代理，例如检索流程信息或检查系统中的提供者记录。该代理还能作为指导者，为员工提供操作建议或分步指南，例如更新提供者记录或批准变更。
第二阶段的能力将使人工代理与AI代理的角色互换。此时AI代理将主导流程，主动执行任务，例如将提供者记录变更请求路由至相应部门、验证请求并更新记录，而人类代理保持全流程监督。
图1展示某机构使用AI助理更新提供者记录的场景。根据所使用代理的版本（第一阶段或第二阶段功能），机构可选择性地自动化部分流程。原本需要9个步骤、以人工为主的流程，现在可精简至5-6个步骤，人工参与大幅减少。
过去人工护理经理需要手动审查病例记录、处方历史和自述进展（通常耗时15-20分钟），现在AI代理可以从多个来源检索这些数据，并利用生成式AI将其总结为清晰易懂的格式。
这不仅减少了人工数据收集和分析时间，还允许护理经理与信息进行交互。例如，他们可以在平台内直接提出后续问题、请求更多信息，或使用提示语检查患者档案的部分内容。
构建医疗AI进化的坚实基础
随着AI技术持续发展，医疗机构必须建立既能利用技术优势又符合关键法规的框架。为此，需重点推进以下三项工作：
1. 从初始阶段就践行负责任的AI实践
在考虑特定行业法规前，医疗机构应首先建立可建立技术信任的负责任AI实践。为此，需要持续评估生成式或自主代理AI的使用是否以及如何引发隐私或安全问题，进而需要法律审查和流程调整。
例如，我们团队正在开发的另一个自主代理应用案例：对接诊评估的语音转文本转录，以及使用生成式AI代理总结通话内容。这项应用带来显著时间节省，但也引发组织可能始料未及的重要法律合规问题。虽然患者可能同意录音，但将这些文件输入AI工具会引入第三方中介，可能需要额外授权。
这个场景凸显了评估AI整合时，除了功能层面，还需考虑知情同意管理、法律风险、审计和知识产权等问题。
2. 为AI代理和工具构建数据检索与基于角色的访问标准
将自主代理AI整合进医疗工作流不仅是构建AI助理技术能力的问题，更要确保其对PII和PHI数据的访问安全可控。
例如，当AI代理试图访问患者医疗记录以创建护理经理摘要时，必须遵循与人工发起请求相同的分层基于角色的访问控制(RBAC)。这并不意味着要从头构建AI代理专属的RBAC系统，但企业需要将现有软件或解决方案提供商的控制机制，以及提供方的API生态系统纳入AI工具中。这能确保所有数据访问都经过验证且恰当合理。
结论：实现更高水平的生产力和效率
医疗领域AI的应用轨迹清晰明确：从辅助人工的工具发展为需要人工监督的半自主代理。随着AI工具准确性的提升，AI代理可能实现完全自主和自我学习能力，这将彻底改变传统软件的应用范式。
这种快速变革要求医疗机构以紧迫感和精准度推进AI战略。早期采用者可率先构建必要的安全和法律框架，甚至可能影响政策和产品决策——为组织在AI驱动的未来占据领导地位奠定基础。
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