Agentic AI在医疗保健中的应用与最佳实践

Source: Dev.to

引言

Agentic AI 指的是能够在现实世界或数字环境中自主、目标导向地采取行动，以代表人类完成任务的人工智能系统。在医疗保健领域，Agentic AI 有望通过主动启动工作流、协调护理以及在人工监督下自主执行常规操作来改善结果、提升效率并增强临床决策。

本文概述了 Agentic AI 在当今医疗保健中的意义，探讨潜在应用，权衡收益与风险，并为临床医生、管理者和政策制定者提供实用的实施指南和最佳实践。

什么是 Agentic AI？

定义： Agentic AI 是能够感知其环境、基于目标和约束做出决策并采取行动以实现目标的系统，具备不同程度的自主性。

与辅助型 AI 的对比： 传统的辅助型 AI 侧重于提供建议（例如风险评分、图像分类）。Agentic AI 除了提供建议外，还会主动发起并执行操作（例如安排检查、调整工作流、对患者进行分诊），可以是完全自主的，也可以是最小化人工监督的。

自主程度的层级： 从低（对常规任务的自动化）到高（具备学习和自我规划的复杂决策）。在医疗保健中，大多数安全部署将倾向于受限、可审计的自主性。

医疗保健中的潜在应用

• 护理协调： 代理可以自主协调随访、转诊和出院计划，通过在电子健康记录（EHR）模块、医院和门诊服务之间通信实现。
• 临床工作流自动化： 自动化常规医嘱（例如标准路径的实验室检查）、预授权以及文档模板，以减轻临床医生的行政负担。
• 患者分诊与路由： 动态分诊代理收集症状、风险因素和生命体征，将患者引导至合适的护理层级（远程医疗、急诊、急诊护理），并在必要时触发升级警报。
• 药物管理： 代理对药物进行核对、检测相互作用，并在临床医生批准的前提下提出或安排药物调整。
• 远程监测与干预： 自主代理解释可穿戴设备和家庭监测数据，触发干预（警报、远程会诊或药物更改），用于慢性疾病管理。
• 临床试验匹配与招募： 代理持续扫描患者记录，识别并联系符合条件的试验患者，在允许的情况下处理知情同意工作流。
• 运营优化： 资源分配代理预测床位需求、优化人员排班或管理供应链补给。

益处

• 提升效率： 减少临床医生在重复性任务上的时间，加快行政工作流。
• 更快的响应时间： 实时监测和自主分诊可缩短急性事件的干预时间。
• 一致性与可扩展性： 代理统一执行标准化协议，能够在不同科室和地点横向扩展。
• 增强决策： 通过快速综合多模态数据并采取行动，代理可提升对循证护理路径的遵循度。

风险与伦理考量

• 安全风险： 自主行动（例如启动治疗）若出现错误或遗漏情境因素，可能危及患者安全。
• 透明度与可解释性： 临床医生和患者必须了解代理为何采取某行动；不透明的行为会降低信任并增加问责难度。
• 数据隐私与安全： 访问并操作敏感健康数据的代理扩大了攻击面，需要强有力的防护措施。
• 偏见与公平性： 基于历史数据训练的代理可能延续现有差异；必须对各子群体进行主动评估。
• 责任与问责： 确定对代理发起的行动负责的主体（供应商、医疗系统、临床医生）在法律和伦理上都很复杂。
• 患者自主性： 代理不应削弱共享决策——患者必须保留对代理代表其发起的干预的知情选择权。

法规与治理格局

• 监管分类： 许多代理功能可能被视为医疗器械或临床决策支持系统，具体取决于司法管辖区和自主程度。应及早与监管机构沟通。
• 临床治理： 建立包括临床医生、技术专家、伦理学家和患者代表在内的监督委员会，评估代理行为、指标和升级程序。
• 可审计性： 保持代理决策和行动的不可变日志，以支持审查、事件调查和持续改进。
• 人‑在‑回路 与 人‑在‑环路： 明确哪些情形需要人工批准（硬性停止），哪些情形仅需人工监控（软性监督）。多数部署应从人‑在‑回路开始。

实施考量

• 范围与约束： 将初始部署限制在低风险、高价值任务（如排程、文档自动化），并随着安全证据的积累逐步扩展。
• 互操作性： 代理必须使用标准（FHIR、HL7、DICOM 等）安全地与 EHR、排程系统、消息平台和设备数据流集成。
• 测试与验证： 采用回顾性仿真、前瞻性影子模式评估以及有限的试点项目，方可实现全面自动化。
• 监控与指标： 跟踪安全（近失误、不良事件）、临床有效性（结果、指南遵循）以及运营指标（节省时间、工作负荷变化）。
• 回退与人工覆盖： 设计可靠的回退行为，确保临床医生能够轻松覆盖或停止代理操作。
• 用户体验： 提供清晰、情境丰富的通知，并便于获取行动背后的理由。

案例研究与示例场景

• 自动化出院计划代理（试点）： 代理汇总出院检查清单、安排随访并触发药房通知。先在影子模式运行，随后在临床医生签字后上线，减少了因行政延误导致的再入院。
• 远程心衰监测代理： 处理家庭体重和症状数据，触发护士联系并提供药物剂量调整建议。早期试验显示，在警报适当且调校良好的情况下，可降低急诊就诊次数。
• 运营人员配置代理： 预测高峰期并建议临时调配；在临床医生监督下使用后，减少了加班并提升了人员覆盖平衡。

最佳实践

• 从小且可衡量的项目起步： 设定明确的成功标准和安全阈值进行试点。
• 设计可解释性： 为每一次行动展示决策逻辑、置信度和支持数据。
• 保持人工主导权： 保留临床医生对临床判断的控制，并确保患者可以选择退出自主行动。
• 持续评估： 监测性能、公平性和安全性，跨人群和随时间进行评估；定期重新训练和校准代理。
• 多学科监督： 在治理结构中纳入伦理、法律、网络安全和患者倡导者。
• 健全的知情同意模型： 当代理直接与患者交互时，确保提供解释代理角色和限制的知情同意。