医疗领域下一轮AI测试的关键在于，智能代理能否为医生和护士争取回更为宝贵的东西：时间。根据最新报告和评论，代理型AI正成为解决医疗行业最棘手问题的实用方案，这些问题包括患者数据碎片化、护理协调延迟以及使临床医生远离患者的行政工作。
典型案例是专业医疗设备供应商飞利浦(Philips)。飞利浦指出，医疗AI正进入更为主动的阶段，代理型AI开始在日常工作中支持临床医生。在文章中，飞利浦将AI代理描述为能够在现有临床工具内部工作、理解临床环境并帮助跨团队协调任务的系统，同时将医疗决策权留给医疗专业人员。
最清晰的例子是放射科，AI代理可以在图像解读前后提供帮助，例如准备患者摘要、整理信息和发现缺失细节。飞利浦将此视为一种方式，随着影像需求的增长，可以为放射科医生争取更多用于判断、沟通和患者护理的时间。
飞利浦的核心观点是，代理型AI可能成为"混合医疗工作队伍"的一部分，帮助医院管理日益增长的需求、工作压力和更为复杂的护理。飞利浦指出，像西奈山医疗系统(Mount Sinai)和梅奥诊所(Mayo Clinic)等医疗机构已开始早期采用，以及英国国家医疗服务体系(National Health Service)专注于负责任部署的倡议。
该文章还将代理型AI与两大更广泛的医疗趋势联系起来：利用长期患者数据及早发现风险，以及将AI直接带入手术室，帮助临床医生实时观察、指导和协调复杂的干预措施。综合来看，飞利浦认为，当代理型AI能够减少琐碎工作、连接信息并帮助临床医生更快行动，同时不取代其在诊断或治疗中的角色时，它将发挥最大效用。
解决三大痛点
GE Healthcare也对代理型AI持乐观态度。该公司认为，代理型AI可以帮助解决医疗行业三大最棘手的运营问题：数据过多、协调不足以及系统间配合不佳。该公司网站上最近一篇文章指出，临床医生需要根据分散在实验室结果、影像、患者病史和医疗记录中的信息做出复杂决策。
GE Healthcare以癌症护理为例。肿瘤科医生可能只有15到30分钟与患者相处，但仍需要在做出治疗决定前审阅检测结果、影像、药物、既往手术和其他健康状况。代理型AI可以通过整合这些信息、标记紧急事项并为医疗团队提供更清晰的患者情况来提供帮助。
GE Healthcare文章中最重要的代理型AI概念是"虚拟肿瘤委员会"。在这种模式下，不同的AI代理负责特定任务，例如审阅临床笔记、解读影像数据、检查活检报告、分析基因组结果以及协助安排后续护理。一个协调代理会将这些发现整合起来供肿瘤科医生审阅。GE Healthcare特别强调，人工监督仍然至关重要。
这些系统需要强大的隐私、安全、审计和临床审查控制，尤其是因为AI可能会产生不准确的信息。然而，文章的核心观点是乐观的：代理型AI可以将碎片化的医疗工作流程转变为更加连贯的护理过程，帮助临床医生更快行动、减少手动工作并为患者提供更及时的治疗。
自动化之后会发生什么？
《经济学人》(Economist)最近的一篇特写聚焦于数据和效率。该文章将代理型AI描述为通过承担拖慢医疗进程的手动任务，为医疗工作者争取时间的一种方式。文章指出，预约安排、医疗数据传输、保险编码、文档记录和总结是日常摩擦的来源。这些任务不仅增加了成本，还导致职业倦怠，并使临床医生远离患者。毕马威(KPMG)的Beccy Fenton表示，最大的好处是时间，一项毕马威分析表明，AI可以将某些行政任务所花时间减半，每天为每位医生节省约30分钟。
该文章对代理型AI的关注点在于基础自动化之后的情况。旧系统遵循预设规则。而代理型AI可以朝着特定目标工作，例如在最近的网络内供应商处安排CT扫描，或决定医生何时需要审阅药物变更。
文章指出，近70%的医疗机构已经在某种形式上使用代理型AI，尽管大多数努力仍限于特定工作流程。下一阶段将需要更清洁的数据、更强的治理以及能够安全连接旧技术的系统。信息很实际：代理型AI可以减少行政超负荷并改善患者护理，但前提是医疗机构必须建立数据、安全和监督机制，让代理能够可靠地行动。
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