医疗保健已成为 人工智能活动的热点领域，AI在疾病诊断、康复监测和新药开发方面的价值已得到充分验证。

然而，全球医疗行业仍面临长期挑战，包括临床人员短缺、人口老龄化，以及向更具预防性的医疗模式转型所需的前期成本管理。

这正是AI智能代理发挥作用的地方，它代表着AI变革的下一波浪潮。与现有AI技术（如当前的语言聊天机器人ChatGPT）相比，智能代理AI能够在最少人工干预下执行更复杂的任务。

举个简单例子，非代理型计算机视觉AI算法可用于扫描医学影像并发现癌症早期预警信号。

而智能代理AI则可以将影像与其他临床患者数据进行交叉参考，为医生生成详细报告，并安排后续预约，全程无需人工参与。

这种从被动信息提供者到主动行动执行者的转变，正是由智能代理AI驱动的新一代工具和应用的核心特征。

专家预测，智能代理AI很快将对医疗保健产生变革性影响，就像今天最前沿的计算机视觉、聊天机器人和其他AI创新技术一样。以下概述了它们如何在医院、诊所和护理机构中发挥作用。

智能代理医疗保健系统

医疗保健领域已确定了智能代理应用的多个用例。虽然大多数仍处于理论阶段，但它们展示了代理如何超越非代理工具和应用的能力。

自动分诊和调度系统可以减轻临床和行政人员在日常程序和文书工作方面的负担。它不仅仅是让患者回答问题，还能使用计算机视觉进行初步检查，并标记紧急病例以获得即时帮助。

AI代理还被用于辅助临床决策。通过增强GPT-4等大型语言模型来理解MRI、CT和其他医疗数据，一项测试发现代理在91%的病例中能够得出正确诊断。

它们在远程患者监测方面也将变得越来越有用。其在何时干预以及如何保护患者隐私和安全方面做出更准确决策的能力，意味着更多人可以避免住院并在家接受治疗。

代理甚至被用于临床试验，执行筛选申请、匹配候选者与试验以及预订前往测试设施的交通等任务。

对于非临床用途，我们在智能手表和健身手环上使用的AI健康监测器将变得更加智能和主动。它们不仅仅测量心率、皮肤温度等指标，还能随时为我们提供健康状况的整体概览，然后监测我们为改善健康所采取的行动。

最后，代理将通过自动化调度决策、读取和回复电子邮件以及处理账单和委托等方式，帮助更高效地完成行政任务。虽然现有AI可以逐个任务完成这些工作，但代理将监督整个工作流程甚至业务功能，减少人为错误和日常工作所花费的时间。

目前正在进行大量学术研究，探讨如何安全使用和理解智能代理AI在医疗保健中的影响。回答这些问题将在帮助这些用例落地方面发挥重要作用。

风险考量

凭借更大的自主性和与外部系统交互的能力，AI代理显然引入了在医疗保健生态系统中可能特别危险的新风险。

数据安全是一个明显的问题，需要新的安全措施来平衡代理访问个人数据的需求与由此产生的危险。如果代理被恶意个人或团体攻击，或者只是无法按预期工作，机密患者信息以及对关键系统的控制都可能面临风险。

代理还将迫使医疗保健服务提供商回答问题并提供关于责任的保证。AI无法为其行为承担责任，那么责任如何在医疗保健行业、AI开发者以及使用它的临床人员和患者之间分担？

还有一个简单的事实是AI经常出错。无论是由于糟糕的数据还是幻觉，它并非100%正确。当然，人类也不是。那么何时交出控制权才是正确的？

当然，我们还远未到达认为让机器在没有人工监督的情况下做出影响人类的决定是正确的地步。那么，我们如何确保监督到位、有效且负责？

克服所有这些挑战对于将智能代理AI安全集成到医疗保健系统并释放其承诺的益处至关重要。

医疗保健中代理的未来

到本十年末，我们可以预期智能代理AI将彻底改变医疗保健的提供、管理和体验方式。

全球医疗保健长期以来都理解从反应性护理向预防性护理转变的重要性。代理将主动与可穿戴设备和家庭传感器交互，在检测到预警信号时实现更早的干预。

这将在智能代理生态系统中发生，通过根据患者数据微调治疗来提供完全个性化的护理。与此同时，临床专业人员的工作负荷将大大减少填写表格或审查笔记的时间，更多时间用于运用他们独特的人类技能和经验来改善患者结果。

服务不足地区的医疗保健准入可能会增加，代理作为远程医疗服务的门户，对初始联系进行分诊，同时释放人类医生以诊治更多患者。

当然，所有这些都取决于解决这里提到的挑战。一旦社会理解代理可能产生的影响，就会有对其可信度证据的需求。通过在今天构建、测试和使用代理时确立边界，我们可以为安全的智能代理未来奠定基础。