从实习生到专家助手，医疗智能体的三个成长阶段

来源：HIT专家网  作者：郑西川

【编者按】

本文是“打造以工作流为核心的医疗智能体”系列的第一篇，介绍医疗智能体与传统AI应用的差别，以及“3级5维”的医疗智能体发展阶段评价模型。

需要强调的是，医疗智能体不会替代医生，但会用AI的医生将替代不用AI的医生。“打造以工作流为核心的医疗智能体”的愿景是：把医生从繁琐的文书书写、信息检索、流程协调中解放出来，让医生更像医生，让技术隐形于工作流之中。

想象一下，你深夜咳嗽不止，打开手机问AI App：“我是不是得肺炎了？”

基于搜索引擎的AI回答：“根据医学文献，肺炎的常见症状包括发热、咳嗽、胸痛……”

基于大模型的医学聊天AI回答：“建议您去医院拍个CT。”

医学智能体应用这样回答：“我先问您几个问题。发烧吗？多少度？咳了几天？痰是什么颜色？……根据您的回答，我建议您明天去呼吸科做个血常规和CT。我已经帮您挂好了号，并把您的症状摘要发给了接诊医生。这是您的电子挂号单。”

第三个和前两个有什么本质不同？它不再只是“回答问题”，而是像一个真正的医生一样：主动询问、综合判断、采取行动。

本文探讨的核心是医疗智能体（Medical Agent）：一个能主动感知、认知推理、自主执行的用于患者医疗的AI系统。

医院在着手建设医疗智能体之前，要搞明白的一个重点问题是：大语言模型和能看病、能开检查单的“AI医生”到底有什么不同？如何评估医疗智能体的发展阶段？

传统医疗AI：只会做“单选题”的偏科生

过去十年，医疗AI取得了惊人进步。AI能比医生更早发现肺结节，读病理切片能识别癌细胞，预测患者风险也越来越准。

但这些AI有一个共同特点：它们只擅长干一件事。比如，这个AI只负责看CT，不会帮患者挂号；那个AI只负责预测风险，不会告诉你下一步该做什么；还有一个AI只负责回答问题，不会追问患者症状。

更关键的是，它们都是“被动”的，你问什么，它答什么。你给它一张片子，它给你一个结论。然后呢？就没了。剩下的那些工作，比如写病历、开检查单、安排复诊、协调科室，还得医生自己做。

这就好比，你家里有了一个能精准测量温度的智能温度计，但它不会帮你设定空调温度。你仍然需要自己走过去、按遥控器。未来医学智能体要解决的问题，就是把“温度计”变成“智能管家”——不仅能测，还能动，还能干。

医疗智能体：从“应答器”到“行动家”的进化

医疗智能体的核心能力可以概括为三个字：问、想、做。

问（感知）：主动获取信息。通过对话问症状，从系统里调病历，读检查报告。

想（认知）：综合判断。结合所有信息，推理出可能的诊断，制定计划。

做（行动）：执行任务。写病历、开检查、约会诊、提醒患者。

这三个环节形成一个闭环，循环往复，直到任务完成。

用汽车驾驶类比可能更容易理解，如表1所示：

表1

当前，医疗智能体正在从“导航仪”向“自动驾驶”演进。

医疗智能体的三个成长阶段

医疗智能体不是一天长大的。根据它的能力和自主性，可以分为三个级别。

第一级：实习生（知识中心型辅助），就像一个刚进医院的实习生，脑子好使，查文献是一把好手，但没有临床经验，不能自己做主。

这个阶段的能力是：能查资料、做总结、回答问题；能帮医生把长长的病历“翻译”成简洁的摘要；能把“天书”一样的医学术语解释给患者听。

但它做不到：主动做事——需要医生问，它才答；记住患者——每次对话都是“重新认识你”；独立行动——所有输出都需要医生核对。

现有很多“AI医疗问答”类App就在这个阶段。

第二级：住院医师（工作流集成型决策支持），像一个靠谱的住院医师，每天查房、看化验单、给出建议，但最终开医嘱还得靠主治医生。

这个阶段的能力是：能实时监测患者数据，发现异常主动提醒；能根据症状和历史，给出鉴别诊断的建议；能结合患者个体情况（如肾功能不好），推荐调整用药。它已经开始像医生一样思考了，不再是被动回答问题，而是主动“盯着”患者；给出的建议是“个性化”的，不是照搬教科书。

但它还不能自己动手做事。建议归建议，执行还得医生来。

目前许多医院使用的“智能预警系统”就是这一阶段的典型应用。当患者指标出现异常时，系统会主动弹窗提醒医生。

第三级：专家助手（半自主型工作流执行），像一个经验丰富的专家助手。知道所有流程，能独立处理大部分事务，只需在关键节点请示上级。但注意这仍是“半自主”，重要决策（比如开化疗药）必须经过医生确认。

这个阶段的能力是：能自己跑完整个流程，从收集信息，到给出诊断建议，到开检查单、写病历；能协调多科室，需要影像科会诊？它自己去“联系”；能持续跟踪患者，出院了还会定期随访，提醒复诊。

表2列出了评估医疗智能体发展阶段的3级5维模型，以及各级医疗智能体的典型应用场景。目前大多数医学智能体还处于第一级和第二级之间。第三级正在开发，有望走出实验室。

表2 医疗智能体发展阶段评估模型

下期预告：《医疗多智能体系统的本质是分工协作》

【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。

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