爆肝96页！NUS联合哈佛发布医疗智能体重磅综述，28万字+300篇文献梳理

©PaperWeekly 原创· 作者 | 钱云航

单位 | 新加坡国立大学

 

医学智能体面临着数据隐私和安全、系统的互操作性、临床决策的透明性，准确性和可靠性等关键问题，对患者的健康安全构成严重威胁。

 

针对这些核心问题，来自新加坡国立大学、慕尼黑工业大学和哈佛大学等机构联合发表的重磅综述《The Landscape of Medical Agents: A Survey》。

 

这篇综述用 96 页篇幅 + 28 万字 + 300 + 文献梳理对医疗智能体进行了全面梳理，涵盖其定义与分类框架，核心技术与架构，应用场景与部署，核心挑战与前景，并开源了论文链接和 Github 项目。

 

 

 

论文地址：

https://doi.org/10.36227/techrxiv.176581395.56964766/v1

项目地址：

https://github.com/NUS-Project/Landmark-of-medical-agent/tree/main

网页地址：

https://nus-project.github.io/Landmark-of-medical-agent/

 

 

为什么需要医疗智能体？

在现代医疗环境中，面对日益复杂的患者需求和不断增长的工作负担，医疗智能体的引入成为提升医疗服务质量和效率的关键。

 

医疗智能体通过自动化和智能化的方式，助力医务人员改善患者照护并应对各种医疗挑战。比如： 

 

1. 提升医疗效率与降低成本：

 

医疗智能体能够自动处理繁琐的行政任务，如预约安排和病历更新，减轻医务人员的负担。

 

2. 加强决策支持与个性化医疗：

 

通过整合多模态数据（电子健康记录、影像和基因组数据），医疗智能体帮助医生提供更个性化更精准的治疗方案。

 

3. 改善患者体验与支持远程医疗：

 

医疗智能体通过实时监测患者健康状况，主动提醒患者进行健康检查，同时，它们还可以帮助偏远地区的患者获得及时治疗。

 

4. 促进临床研究与创新：

 

医疗智能体能够处理和分析大量临床数据，为新治疗方法的开发提供支持，从而推动医疗领域的创新

 

 

如何对医疗智能体进行分类？

医疗智能体可以按照原子功能和医院科室两个维度进行划分，

一、按照原子功能分：

1. 基础技术赋能，涉及互动医学图像分割、医学图像分类和临床信息处理，确保为复杂的临床决策奠定坚实的基础。

 

2. 核心诊断和治疗辅助，包括医学问答、多轮医生-病人对话和临床手术支持，旨在提升临床诊疗效率和质量。

 

3. 工作流和文档优化，该功能聚焦于优化医疗工作流、自动化文档生成及医疗文本的校正和简化，减少医疗资源浪费，提高文档的准确性和可读性。

二、按照医院科室分：

1. 神经学科室

 

发展专门针对神经系统病症的智能体，如阿尔茨海默病和帕金森病的诊断和管理。

 

2. 肿瘤学科室

 

针对癌症患者进行个性化治疗建议和综合治疗计划的智能体。

 

3. 药剂学科室

 

药剂学科室着重于药物管理、处方检查和药物安全的智能体。

 

4. 放射学科室

 

在影像分析、肿瘤治疗计划和报告生成方面的应用。

 

5. 其他科室

 

包括急诊科、皮肤科、眼科等，其应用场景因领域而异，关注特定专业的临床需求。

 

6. 跨科室

 

跨科室的医疗智能体设计旨在支持多个专科之间的协作，以增强整体医疗服务的效率和质量。

核心技术架构

医疗智能体的核心技术架构可以分为以下六个关键能力。

 

1. 规划：从静态任务到动态任务分解，这允许医疗智能体根据临床需要实时调整计划。

 

2. 工具调用：医疗智能体利用外部工具（例如 API 和数据库）进行操作，确保其决策基于最新的信息。

 

3. 记忆：通过动态的长时记忆存储患者的历史和诊断信息，以便于未来参考。

 

4. 自我改进：医疗智能体通过不断的反馈学习，提升自身的决策能力。

 

5. 推理：该能力集中在对待决策过程的整体性与透明性，目标是通过明确结构和管理不确定性来减少错误传播。

 

6. 感知：医疗智能体通过多模态感知能力与环境互动，实时处理来自不同数据源（如视觉、传感器、文本等）的信息。。

临床工作流程赋能

在临床工作流程和系统操作中，医疗智能体的应用主要应用于以下几个方面：

 

1. 初级医疗和咨询：通过与患者的互动优化登记和分诊，提供更准确的症状描述和病史采集。

 

2. 临床核心决策：通过多学科虚拟团队能够实时整合患者的多模数据，提供更为全面的诊断和治疗建议。

 

3. 治疗程序中的应用：智能体在治疗和手术过程中起到越来越重要的作用，帮助指导治疗流程和执行复杂的手术。

 

4. 慢性疾病管理与处方安全：在诊断后，医疗智能体帮助管理长期治疗，监测患者状态，确保用药安全。

 

5. 数据可用性管理：智能体帮助改进数据处理流程，包括临床记录的清理和重构，使数据易于分析。

 

6. 模拟和支持系统：医疗智能体通过模拟系统，医疗代理能够为医务人员提供培训支持，提升其技能水平并评估医疗方案的有效性。

 

7. 管理流程与行政自动化：智能体还可以高效管理医疗环境中的规则、支付、欺诈检测和办公室管理工作。

 

 

未来展望

未来医疗代理的发展可以归纳为以下三个重要方面：

 

1. 安全问题：随着医疗代理技术的广泛应用，数据安全和患者隐私保护尤为重要，必须建立健全安全规范和技术措施，确保患者信息不被泄露或滥用。

 

2. 评估机制：需要制定有效的评估标准与程序，以保证医疗代理的性能和效果符合临床需求，从而提升其在医疗环境中的可接受性和有效性。

 

3. 未来挑战：医疗代理在技术上仍面临诸多挑战，包括标准化问题、伦理道德问题和技术接受度问题等。如何平衡技术发展与伦理合规性，以及如何促进临床人员对新技术的接受与信任，都是未来需要重点研究的方向。

总结

这篇综述不仅系统梳理了医疗智能体研究的现状，还指引我们展望未来科技对医疗服务的深远影响。

 

作者团队开源了配套项目库，整理了 300 + 论文链接和对应的 Github 项目主页，感兴趣的读者可以直接去 GitHub star。作者团队希望激发学术界与业界的深入合作，为实现更高效、更安全的医疗体系而共同努力。

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<原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/B2KNz8elL51-tXlMVZ6Suw