大型语言模型(LLMs)彻底革新了自然语言处理领域，使机器能够以惊人的准确性理解和生成类人文本。然而，尽管其语言能力出色，LLMs本质上受限于训练数据。其知识具有静态性，局限于训练时掌握的信息，这在医疗等动态且不断演变的领域会产生严重问题。
医疗行业是一个复杂的动态领域，包含海量且快速增长的知识体系。医学研究、临床实践和治疗指南的持续更新，使得即便是最先进的LLMs也迅速过时。此外，包含电子健康记录(EHRs)、诊断报告和病史的患者数据具有高度个性化特征。单纯依赖LLMs的预训练知识不足以提供精准的个性化医疗建议。
更进一步，医疗决策往往需要整合多源信息，如医学文献、临床数据库和患者记录。LLMs缺乏无缝访问和综合分析这些分布式异构数据的能力，这限制了其提供全面洞察的潜力。突破这些挑战对于在医疗领域充分发挥LLMs价值至关重要，患者、医疗服务提供者和研究人员都需要能够基于最新医学知识和个体数据提供实时、个性化支持的智能代理。
LLM函数调用技术通过允许模型与外部功能或API交互，突破了这一瓶颈。该技术使LLMs能够访问和利用超出预训练知识的数据源和计算能力。通过将LLMs的语言理解和生成能力与外部数据源结合，函数调用为智能医疗代理开辟了新可能。
本文将探讨亚马逊Bedrock平台上的Mistral LLM如何通过函数调用功能应对这些挑战，在确保数据安全和隐私的前提下推动智能医疗代理的开发。配备函数调用能力的医疗代理可作为患者、医疗服务者和研究人员的智能助手：帮助患者解答医学问题、解读检测结果、提供个性化健康建议；协助医生总结病历、提出诊断或治疗方案建议；支持研究人员分析文献、识别模式并加速药物研发或疾病预防。
LLM函数调用的优势
LLM函数调用为企业应用带来增强决策、提升效率、个性化体验和可扩展性等优势。通过整合LLMs的语言理解和外部数据资源，企业可进行数据驱动决策、自动化任务、提供定制化推荐并处理海量数据。在医疗领域的潜在应用场景包括患者分诊、医学问答和个性化治疗建议。
基于LLM的代理可通过分析症状、病史和风险因素协助患者分诊，提供初步评估或就医建议。通过整合电子健康记录和临床决策支持系统，函数调用可生成针对个体病史、健康状况和偏好的定制化治疗方案。亚马逊Bedrock支持多种基础模型，其中Mistral的函数调用功能允许代理在对话流程中调用外部API，通过特定函数调用块实现数据检索、计算或服务调用。
解决方案架构
LLM函数调用通常涉及LLM模型与提供额外数据源或计算能力的外部API的整合。架构包含LLM模型、功能/API集成层以及外部数据和服务。医疗代理通过自然语言输入处理、自我修正、链式思维、函数调用、数据集成和角色适配等步骤，提供综合响应。
医疗代理系统架构如下：
- 用户通过亚马逊API网关交互
- AWS Lambda协调器调用Bedrock平台的Mistral模型
- 代理通过调用Lambda函数获取数据或计算
- 特定任务函数处理保险、理赔等操作
- 对话历史和会员数据库存储信息
- AWS CloudTrail等保障数据安全
- AWS Glue等支持数据处理
安全与隐私考量
医疗数据的敏感性要求严格的数据保护和合规性。亚马逊Bedrock防护措施提供多层次安全方案：
- 数据加密：静止和传输中数据加密
- 访问控制：精细化权限管理
- 安全存储：加密存储服务
- 匿名化处理：去除个人标识
- 审计监控：全程日志跟踪
- 安全评估：定期合规审查
案例研究
3M健康信息系统公司与AWS合作，利用机器学习服务加速临床文档AI创新，提升自然语言处理和环境语音技术。GE医疗基于AWS开发的Edison系统分析医疗设备数据，通过LLM代理提供运营优化和个性化支持。
未来趋势
未来LLM函数调用在医疗领域的发展将包括：
- 增强的上下文理解与多轮对话能力
- 多模态模型整合文本、图像等数据
- 个性化语言模型定制
- 联邦学习解决数据共享难题
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