如果你的下一次癌症诊断不是来自医生，而是来自一个自主的智能体AI系统，会怎样？如果这个系统是正确的呢？更具挑衅性的是：如果它错了呢？
在医院、诊所和研究机构中，人工智能正在远远超越自动化和模式识别的范畴。我们正在进入一个新的范式：智能体AI时代——这些智能系统不仅协助临床医生，还能独立行动、主动决策，并在没有持续人工监督的情况下执行任务。
直到最近，医疗AI主要发挥支持作用：总结患者病史、检测扫描中的异常、简化行政工作流程。但现在视野已经转变。新兴的智能体系统被设计用来综合实时临床数据、与其他AI智能体协作，不仅提供诊断，还提供个性化的端到端护理策略。
全球医疗系统面临日益严峻的压力——从临床医生倦怠和劳动力短缺到急剧增长的行政负担。在这种环境下，智能体AI提供了重新构想护理服务的难得机会。
通过自动化重复的认知任务和整合分散系统中的数据，智能体AI能够使医疗提供者将注意力重新导向最重要的事情：直接的、富有同情心的患者护理。
正如电子医疗记录（EMR）变革了临床文档和协调一样，智能体AI可能成为现代医学的操作系统，前提是要谨慎部署，配备良好的治理机制和对人工监督的深度尊重。
当智能体AI系统独立行动时，如果做出错误或有偏见的建议会怎样？正如我们在GPT和Claude等大语言模型中看到的，即使是最复杂的AI也可能产生幻觉——以权威的自信生成虚假或误导性的输出。在紧密耦合的医疗系统中，这种失误可能会迅速传播，导致潜在的危及生命的后果。
数据完整性：AI的好坏取决于它学习的数据。在医疗保健中，这些数据往往是零散的、不完整的，并且历史上存在偏见。
公平性风险：如果AI系统继承或强化系统性偏见，边缘化人群可能面临放大的差异。
过度依赖：随着AI智能体变得更加能干，临床医生将判断推PG电子通信迟给机器的风险日益增长，从而削弱了关键的人工监督。
隐私和安全：随着这些系统处理大量敏感健康数据，数据泄露或意外访问的潜力呈指数级增长。
在这种情况下，自主性是一把双刃剑。当AI协助时，它是增强的。但当AI决策时，它必须被置于与人类专业人士相同——或更高——的责任标准之下。
成功将智能体AI整合到医疗保健中需要的远不止技术准备。它需要教育、治理和运营方面的系统性变革。
AI素养必须成为医学课程的核心。临床医生应该接受培训，不仅要使用AI工具，还要质疑它们、监督它们，并在必要时否决它们。梅奥诊所等机构已经开创了专门的AI部门，促进跨专业合作并将AI研究直接嵌入临床工作流程——这是更多系统应该遵循的模式。
采用必须超越临床医生。IT领导者、合规官员、数据治理团队和运营人员都必须了解智能体AI的承诺和危险。结构化培训、清晰的上报协议和强大的沟通渠道将是必不可少的。
有效的治理框架必须定义当AI系统出错时谁负责。组织必须实施实时监控系统、异常输出的故障保护，甚至可能需要监督AI智能体来评估和审计其他AI智能体的性能。本质上，我们可能需要一个智能体来监视其他智能体。
智能体AI不是科学幻想。它已经在这里了——在全球的试点项目、诊断实验室和临床决策支持系统中。它提供了提供更快、更公平、更个性化护理的潜力。但就像杰基尔博士和海德先生的原型一样，它体现了二元性：治愈的力量和伤害的潜能。
智能体AI的采用必须不是由速度驱动，而是由意向性驱动——优先考虑透明度、问责制、公平性，最重要的是，人类判断的持久至上性。
如果我们成功了，智能体AI可能成为医疗保健武器库中最强大的工具。如果我们失败了，它可能成为最危险的。
智能体AI时代已经到来。问题不再是我们是否会使用它——而是我们愿意放弃多少控制权。
A：传统医疗AI主要发挥支持作用，如总结患者病史、检测扫描异常、简化行政流程。而智能体AI能够独立行动、主动决策，在没有持续人工监督的情况下执行任务，不仅提供诊断还能制定个性化的端到端护理策略。
A：主要风险包括数据完整性问题（数据零散、不完整且存在历史偏见）、公平性风险（可能放大边缘化人群的医疗差异）、过度依赖风险（临床医生可能过度依赖AI判断）以及隐私安全风险（处理大量敏感健康数据时的泄露风险）。
A：需要从三个方面准备：首先是发展医学教育，让AI素养成为医学课程核心，培训临床医生正确使用和监督AI；其次是为医院领导层和运营团队提供结构化培训；最后是建立有效的治理框架，包括实时监控系统、故障保护机制和明确的责任分工。
