生成式人工智能在医疗保健领域的第一阶段专注于试点项目和生产力提升。下一阶段以代理人工智能（agentic AI）为中心，聚焦可衡量的投资回报率。根据谷歌云（Google Cloud）发布的《医疗保健与生命科学领域人工智能投资回报率》报告，44%的相关行业高管现已将AI代理投入实际生产，这标志着从实验阶段向规模化部署的明确转变。
“AI代理是具有上下文和目标的专用模型，能够在人类控制下进行规划、推理和执行操作，”谷歌云全球医疗保健解决方案总监阿希玛·古普塔（Aashima Gupta）在报告中指出。“它们使组织能够在护理和研究中实现更高精度和自动化，”她补充道。
该报告基于对全球600多名医疗保健与生命科学领域领导者的调查，发现近一半的组织已将未来人工智能预算的50%以上分配给AI代理。这一转变源于生成式人工智能的投资回报率在患者体验、研究生产力和产品上市时间等指标上日益显现。
从聊天机器人到临床工作流程
AI代理正从简单的聊天机器人演变为能够整合数据并执行操作的高级系统，它们还能与其他代理协作。在医疗保健领域，主要用例包括技术支持（53%）、生产力与研究（49%）以及库存跟踪与补货（46%）。医院和保险公司 increasingly 将代理应用于高风险领域，如监管合规和医学影像识别，这些领域对精度和数据治理要求极高。
医院已开始见证实际效益。正如PYMNTS所报道，主要医疗机构正部署人工智能以优化排班、减少行政浪费并改善治疗结果。“随着AI承担重复性行政工作，人类角色正转向同理心、判断和复杂决策，”达萨（Dasa）技术副总裁阿纳特拉·奥利维拉（Anaterra Oliveira）在报告中表示。医院正使用AI文书系统记录就诊过程、管理理赔和路由处方，从而减轻临床医生负担并提升工作效率。
西雅图儿童医院（Seattle Children’s Hospital）首席数字官兼AI与信息官扎法尔·乔德里（Zafar Chaudry）在报告中提到，下一个前沿将是患者支持。“患者常常难以导航医疗系统，尤其是当需要长时间等待才能与医生通话时，”他表示。“一个能基于验证临床数据回答问题的个人AI助理将产生巨大影响。”
生成式AI投资回报率在核心临床功能中显现
尽管早期应用集中在技术支持和行政任务上，但报告发现，在患者筛查、影像识别和自动文档等核心临床与运营领域，投资回报率潜力最高。22%的医疗保健受访者表示，这些功能已实现可衡量的回报。
尽管这些功能因隐私和互操作性挑战而更为复杂，但它们正带来更快的文档处理速度、改善的患者满意度和缩短的治疗时间等成果。实践中，这表明医疗保健中的AI正从辅助工具向能安全执行定义操作的代理系统演进，且全程处于人类监督之下。
这一进展与PYMNTS研究结果一致，该研究发现90%的医疗保健高管已从生成式AI部署中获得积极回报。那些将治理框架与明确定义用例相结合的组织，回报最为显著，这进一步凸显了战略性AI投资的关键作用。
代理转型的经济性
尽管AI技术成本持续下降，但相关支出仍在上升。四分之三的高管报告称，他们正在增加生成式和代理AI的预算。同时，46%的高管表示，他们将至少一半的未来AI预算分配给代理计划。
这一转变反映了AI从成本中心向企业核心能力的演进。近80%拥有高管层支持的组织报告实现了投资回报率，这一比例是无支持组织的两倍。报告强调了在规模化扩展前，领导层战略对齐、健全治理框架和数据准备就绪的重要性。
在选择大型语言模型提供商时，数据隐私仍是首要关注点，其优先级超过成本和部署便捷性。美国国家癌症研究所（National Cancer Institute）癌症培训中心代理主任纳斯塔兰·扎希尔（Nastaran Zahir）在报告中指出，保护敏感数据的严格协议至关重要，尤其是在代理AI逐步应用于研究环境的背景下。
从概念验证到平台
谷歌云的医疗保健与生命科学路线图设想了一个集成的代理生态系统，涵盖从临床笔记生成、放射学解释到药物发现和基因组学的完整护理连续体。通过其Vertex AI和Gemini模型，组织现已能够构建多代理系统，在严格合规的前提下，对电子健康记录、供应链和研究数据集进行跨领域推理。
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