医疗AI智能体概念框架 - 提出基于规划、行动、反思与记忆四大核心组件的医疗AI智能体架构 该框架支持诊断准确率提升、治疗方案个性化、机器人手术指导及实时患者监测等临床应用[3] - 区别于传统医疗AI的单一功能算法 新范式具备自主性、适应性和复杂环境决策能力 能动态调整行为并保持上下文关联[6][7] - 技术基础依赖大语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM） 实现文本与视觉数据处理 支持类人智能任务执行[7][8] 与传统医疗AI及人类医生对比 - 医疗AI智能体具备高自主性 可独立运作达成目标 而传统医疗AI仅作为人类使用的被动工具且无上下文感知能力[9] - 持续学习能力使智能体从新数据和交互中自适应进化 传统医疗AI需重新训练数据集更新 人类医生则依赖终身经验学习[9] - 角色定位为临床协作伙伴或助手 能查询系统并与人类合作 传统医疗AI仅辅助特定任务 人类医生仍是核心决策者[9] 实施挑战与未来方向 - 面临技术集成复杂性、临床医生接受度障碍、法规适应性及数据隐私与算法偏见等伦理问题[3] - 未来向主动式多智能体协作系统转型 发展"AI智能体医院"生态系统 强调精准、高效和公平的医疗交付[3][13][15] - 需克服人机交互设计、持续学习评估及监管框架调整等深层次障碍以实现成功落地[15]