多智能体协同应用，提升门诊医疗质量与服务体验

来源：HIT专家网  作者：郑西川

医院门诊是医疗服务的重要环节，承担着疾病诊断、治疗方案制定、患者咨询、健康教育等多重任务。传统门诊服务模式面临着患者流量大、医疗资源紧张、诊断准确性有待提高以及患者满意度低等问题。

“智能体”作为新兴技术，为医院门诊服务的高质量发展提供了新的思路和方法。通过医疗行业大模型和多智能体应用的协同支持，能有效整合医疗资源，优化门诊服务流程，提高诊断准确性，改善医患沟通。

智能体是医疗大模型的具体落地形式

行业大模型是多智能体协同应用的核心，智能体是医疗大模型的具体落地形式。

医疗行业大模型通过海量医疗数据训练，具备对医学知识、临床经验、疾病特征等的深度理解和生成能力，为智能体应用提供了强大知识库和推理能力，使其能够更好地应对复杂医疗场景。例如，基于医疗影像数据训练的大模型可以实现影像快速分析和病灶识别，为诊断智能体提供辅助诊断建议。

医院门诊智能体应用可以分为多种类型，如分诊智能体、诊断智能体、治疗方案智能体、医患沟通智能体等。这些智能体应用通过调用行业大模型能力，实现对患者数据的分析、处理和决策支持。分诊智能体可以根据患者的症状和病史，快速判断其病情严重程度并引导至合适科室；诊断智能体则可以结合病历、影像、检验报告等多模态数据，为医生提供诊断建议。

将多智能体应用融入门诊流程

HIS是医院核心业务系统，覆盖挂号、分诊、就诊、收费、药品管理等多个环节。通过将分诊、诊断、医患沟通等多个智能体应用嵌入HIS等医院信息系统，实现数据自动化处理和智能决策支持，有助于医疗服务效率和质量的提升，具体表现在以下几个方面：

1.精准诊断与治疗方案优化

多智能体应用协同能够提高诊断准确性和治疗方案科学性，确保患者得到最适合的治疗方案。

例如，将诊断智能体与电子病历系统（EMR）对接，直接读取患者病历数据，通过对患者多模态数据的分析，结合知识库，为医生提供诊断参考。特别是在影像诊断中，智能体能快速识别病灶并提供诊断建议，辅助医生做出准确判断。

治疗方案智能体则能根据患者病情、身体状况和病史，生成个性化治疗方案，避免传统治疗方式的局限性。

2.优化门诊资源配置

门诊常常面临医疗资源紧张问题，尤其在患者流量高峰时段。资源管理智能体可以实时监控医院门诊资源使用情况，根据患者病情紧急程度和需求进行合理分配，当某个科室患者数量突然增加时，可以及时协调人员或调整设备使用计划。这种动态资源管理提高了资源利用率，减少了患者等待时间，提升了患者就医体验。

3.改善医患沟通

医患沟通是医疗服务的重要环节。传统模式下，医生往往因工作繁忙而无法充分解答患者问题，导致患者满意度较低。患者对医疗知识的缺乏，也增加了沟通难度，容易引发误解纠纷。

多智能体协同能够有效改善医患沟通效果。其中，分诊智能体可以与挂号系统集成，实时接收患者挂号信息，并根据预设规则和模型进行自动分诊。医患沟通智能体通过自然语言处理技术，理解患者问题提供准确回答。例如，患者就诊前，智能体可以通过在线平台或移动应用，为患者提供疾病知识、就诊流程、注意事项等信息，帮助患者做好就诊准备。就诊过程中，智能体可以实时记录医生与患者对话内容，生成详细的病历记录，确保信息准确性和完整性。患者出院后，智能体通过电话或短信提醒患者按时服药、定期复查，解答患者在康复中遇到的问题。这种全方位的智能沟通服务减轻了医生沟通负担，还能提高患者满意度和依从性。

多智能体应用协同的实施与困难

在医院门诊推动多智能体应用协同，需要系统规划的顶层设计。首先，需要专门项目团队，包括医疗专家、信息技术人员以及门诊管理人员等，共同推进项目实施。其次，需要改造门诊信息系统，确保其能够与智能体无缝对接，实现数据共享与流程协同；多智能体协同系统的开发和维护成本较高，需要资金和技术投入。此外，还需要对医护人员进行培训，使其能够熟练使用智能体工具，提高工作效率。

医疗多智能体的应用协同也要注意风险规避：首先是医疗数据安全。医疗数据包含大量患者敏感信息，需要建立严格的数据安全管理体系，确保数据加密存储和安全传输。另一个至关重要的问题是，智能体应用的决策准确性和可靠性需要严格验证，以确保其在复杂医疗场景中的应用效果。

【作者简介】

郑西川，上海交通大学附属第六人民医院计算机中心教授级高工。上海交通大学医学院生物医学工程专业硕士研究生导师，苏州大学放射医学与公共卫生学院生物医学工程专业硕士研究生导师。中国医院协会信息专业委员会（CHIMA）委员，中国医药信息学会（CMIA）委员，上海市医院协会信息管理专业委员会委员，中国医药信息学会上海分会常委，中国生物医药技术协会医药信息分会常委，《医疗卫生装备》杂志特约审稿专家。

研究方向：①基于PACS电子病历的临床信息共享；②HL7/XML电子转诊相关技术及应用研究；③区域临床信息共享及协同医疗信息技术研究；④数字化医院的相关标准及实现技术。近年来，先后承担上海市“十一五”重大科技项目、上海市科委自然科学基金项目、上海市经济信息委信息化专项基金以及院级课题多项。发表论文40余篇。

【相关文章】

智能体应用，医疗信息化建设的新赛道

医院如何才能用好DeepSeek？

医学科研：DeepSeek在医疗行业的应用重点

DeepSeek医疗应用要重视提示词工程

医疗行业DeepSeek模型适配与RAG和微调技术应用

医院数智化转型，为什么要重点发展医疗AI智能体应用？

医院临床科研的DeepSeek提示词工程与使用技巧

大语言模型辅助电子病历生成，还需迈过多少关卡？

连接医疗AI与现实世界，医院信息部门需懂一点MCP

【责任编辑：陈曦】