在医疗保健行业中，对AI代理的需求非常迫切。整个行业中的团队都因耗时的任务而超负荷工作，这些任务阻碍了患者的护理。临床医生人手不足，支付方呼叫中心不堪重负，患者则为解决紧迫问题而等待答案。
AI代理可以通过填补这些重大缺口来提供帮助，扩展临床和行政人员的工作范围和可用性，并减少医护人员和患者的疲劳。但在实现这一点之前，我们需要一个坚实的基础来建立对AI代理的信任。这种信任不会来自于温暖的语调或流畅的对话能力，而是来自于工程设计。
尽管人们对AI代理的兴趣激增，媒体也在大肆宣传自主AI的前景，但负责其患者和社区的医疗保健领导者仍然犹豫不决，不愿大规模部署这项技术。初创公司声称其代理功能从自动化日常任务（如预约安排）到高接触的患者沟通和护理。然而，大多数公司尚未证明这些互动是安全的。
事实上，任何人都可以启动一个由大型语言模型（LLM）驱动的声音代理，赋予它同情的语气，并编写听起来令人信服的对话脚本。有很多这样的平台在各行各业兜售他们的代理。这些代理可能看起来和听起来不同，但它们的行为都是一样的——容易产生幻觉，无法验证关键事实，且缺乏确保责任的机制。
这种方法——在基础模型上构建一个通常很薄的外壳——可能在零售或酒店业行得通，但在医疗保健领域将失败。基础模型是卓越的工具，但它们主要是通用的；它们没有经过专门的临床协议、支付政策或监管标准的培训。即使是最有说服力的代理，也可能陷入幻觉领域，回答他们不应该回答的问题，编造事实，或者无法识别何时需要引入人类干预。
这些行为的后果不是理论上的。它们可能会混淆患者，干扰护理，并导致昂贵的人工返工。这不是智能问题，而是基础设施问题。
为了在医疗保健领域安全、有效和可靠地运行，AI代理不能只是电话另一端的自主声音。它们必须由专门为控制、上下文和问责制设计的系统操作。根据我构建这些系统的经验，以下是实际操作中的样子。
响应控制可以消除幻觉
医疗保健领域的AI代理不能仅仅生成合理的答案。它们需要每次都提供正确的答案。这需要一个可控的“行动空间”——一种机制，使AI能够理解和促进自然对话，但确保每个可能的响应都受到预定义和批准逻辑的限制。
有了内置的响应控制参数，代理只能引用经过验证的协议、预定义的操作程序和监管标准。模型的创造力被用来引导交互，而不是即兴创作事实。这是医疗保健领导者如何确保完全消除幻觉风险的方法——不是通过试点测试或单一焦点小组，而是在设计阶段就消除风险。
专门的知识图谱可以确保可信的交流
每次医疗保健对话的背景都是高度个人化的。两个患有2型糖尿病的人可能住在同一个社区，符合相同的风险特征。他们对特定药物的资格将基于他们的病史、医生的治疗指南、保险计划和处方规则而有所不同。
AI代理不仅需要访问这些上下文信息，还需要能够在实时推理中使用这些信息。专门的知识图谱提供了这种能力。这是一种结构化的方式来表示来自多个可信来源的信息，使代理能够验证他们听到的内容，并确保他们提供的信息既准确又个性化。没有这一层的代理可能听起来很知情，但实际上只是遵循僵硬的工作流程并填充空白。
强大的审查系统可以评估准确性
患者可能与AI代理通话后感到满意，但代理的工作远未结束。医疗保健组织需要确保代理不仅提供了正确的信息，而且理解并记录了互动。这就是自动后处理系统的作用。
一个强大的审查系统应该像一个拥有无限时间的人类主管一样，用细致入微的方式评估每一次对话。它应该能够识别响应是否准确，确保捕获了正确的信息，并确定是否需要后续跟进。如果有问题，代理应该能够升级给人类处理，但如果一切正常，任务就可以自信地从待办事项列表中勾选掉。
除了这三个建立信任所需的基础元素外，每个代理AI基础设施还需要一个强大的安全和合规框架，以保护患者数据并确保代理在受监管的范围内运行。该框架应包括严格遵守常见的行业标准，如SOC 2和HIPAA，但也应包括偏见测试、受保护的健康信息删除和数据保留的过程。
这些安全保障措施不仅仅是合规性的检查。它们构成了一个可信赖系统的核心，可以确保每次互动都达到患者和提供商期望的管理水平。
医疗保健行业不需要更多的AI炒作。它需要可靠的AI基础设施。对于代理AI来说，信任不是靠赢得的，而是通过工程设计实现的。
(全文结束)
