近日，来自圣母大学、约翰・霍普金斯大学和埃默里大学的研究人员发表了一篇综述，整合了200多项最新研究，详细梳理了医疗领域的AI智能体。
医疗AI智能体核心框架：
- 感知能力：能读懂文字病历、医学影像、心电图、基因数据等多种医疗信息；
- 核心能力：包括记忆存储、工具使用、规划推理、多智能体协作等，能自主拆解复杂任务；
- 应用生态：覆盖医生诊疗、患者健康管理、科研创新、医院管理四大场景，形成闭环。
对医生而言，AI智能体是高效“协作同事”。它们能自动整合患者电子病历、影像报告和基因数据，生成结构化诊疗建议；在影像诊断中，多智能体系统会分工协作，有的分析CT影像，有的校验生理指标，有的对照临床指南，最后给出综合结论，还能自动生成规范病历。
对患者来说，AI智能体是“贴身健康管家”。心理健康领域，智能体能通过对话识别情绪状态，提供结构化心理咨询，还能通过危机预警机制联动专业医生；慢性病管理中，它们能整合穿戴设备数据，制定个性化康复计划，定期跟进健康状况，用通俗语言解释治疗方案，提升依从性。这些智能体还能记住患者病史和偏好，实现长期连续的健康陪伴。
对科研与管理，AI智能体同样大放异彩。药物研发中，它们能自主检索文献、设计实验方案、分析基因数据，加速新药发现进程；医院管理中，可自动化预约调度、医疗编码、合规审核，减少行政负担。
让医疗AI智能体更实用的关键：一是多模态融合，能同时处理文字、图像、生理信号等异源数据，打破医疗数据“信息孤岛”；二是多智能体协作，像医疗团队一样分工，比如一个数据提取，一个推理分析，一个验证纠错，大幅提升可靠性。
面临挑战：医疗数据隐私需严格保护，要符合HIPAA、GDPR等法规；多模态数据的精准融合难度大；临床信任建立不易，AI的决策过程需要更透明可解释；需要适配复杂的临床workflow，避免增加医护人员负担。
【深评】
AI智能体正在重构医疗服务的效率与边界，其核心价值在于将医生从重复劳动中解放，让患者获得更个性化、连续化的健康服务。但要强化隐私保护与可解释性，同时注重人机协同，而非替代人类。未来，AI智能体有望成为医疗资源的“放大器”，让优质医疗服务更普惠。
论文链接：
https://www.techrxiv.org/doi/full/10.36227/techrxiv.176240542.22279040/v2
医疗AI智能体核心框架：
- 感知能力：能读懂文字病历、医学影像、心电图、基因数据等多种医疗信息；
- 核心能力：包括记忆存储、工具使用、规划推理、多智能体协作等，能自主拆解复杂任务；
- 应用生态：覆盖医生诊疗、患者健康管理、科研创新、医院管理四大场景，形成闭环。
对医生而言，AI智能体是高效“协作同事”。它们能自动整合患者电子病历、影像报告和基因数据，生成结构化诊疗建议；在影像诊断中，多智能体系统会分工协作，有的分析CT影像，有的校验生理指标，有的对照临床指南，最后给出综合结论，还能自动生成规范病历。
对患者来说，AI智能体是“贴身健康管家”。心理健康领域，智能体能通过对话识别情绪状态，提供结构化心理咨询，还能通过危机预警机制联动专业医生；慢性病管理中，它们能整合穿戴设备数据，制定个性化康复计划，定期跟进健康状况，用通俗语言解释治疗方案，提升依从性。这些智能体还能记住患者病史和偏好，实现长期连续的健康陪伴。
对科研与管理，AI智能体同样大放异彩。药物研发中，它们能自主检索文献、设计实验方案、分析基因数据，加速新药发现进程；医院管理中，可自动化预约调度、医疗编码、合规审核，减少行政负担。
让医疗AI智能体更实用的关键：一是多模态融合，能同时处理文字、图像、生理信号等异源数据，打破医疗数据“信息孤岛”；二是多智能体协作，像医疗团队一样分工，比如一个数据提取，一个推理分析，一个验证纠错，大幅提升可靠性。
面临挑战：医疗数据隐私需严格保护，要符合HIPAA、GDPR等法规；多模态数据的精准融合难度大；临床信任建立不易，AI的决策过程需要更透明可解释；需要适配复杂的临床workflow，避免增加医护人员负担。
【深评】
AI智能体正在重构医疗服务的效率与边界，其核心价值在于将医生从重复劳动中解放，让患者获得更个性化、连续化的健康服务。但要强化隐私保护与可解释性，同时注重人机协同，而非替代人类。未来，AI智能体有望成为医疗资源的“放大器”，让优质医疗服务更普惠。
论文链接：
https://www.techrxiv.org/doi/full/10.36227/techrxiv.176240542.22279040/v2
