HIMSS 2025：多智能体AI系统、定制LLM和生成式AI在医疗保健和生命科学中的应用进展

Dr. Ravi Changle at HIMSS 2025: Advancing Multi-AI Agent Systems, Custom LLMs, and Generative AI in Healthcare and Life Sciences

普林斯顿，新泽西州 — WEBWIRE — 2025年2月21日

全球AI和新兴技术专家、福布斯科技委员会伦理与治理成员领导、首席AI和可持续发展官兼全球AI和可持续发展工作组负责人Dr. Ravi Changle，讨论了多智能体AI系统、定制基础模型和生成式物理AI如何改变医疗保健。Dr. Ravi Changle在医疗自动化、安全、金融风险管理及确保AI采用的可扩展性、合规性和道德治理方面具有深厚的专业背景。随着医疗数据变得越来越复杂，监管要求不断变化，以及我们在成本与质量之间寻求平衡，Dr. Ravi关于AI驱动决策、自动化和安全框架的见解对于确定数字健康创新在后疫情世界中的演变至关重要。Dr. Ravi特别强调了CXO们需要注意并采纳的AI倡议，这对于HIMSS 2025全球参与者和领导者在业务和管理中取得成功至关重要。

医疗系统的多智能体系统

AI在医疗保健中的应用已从孤立的应用转变为智能代理网络，这些代理相互协作以优化临床、行政和运营工作流程。多智能体AI系统允许不同的AI模型合作执行特定功能。诊断AI代理分析放射学、病理学和基因组学数据，实时预测疾病并推荐治疗方案；合规AI代理监控HIPAA、GDPR和ISO 42001等法规的遵守情况，确保AI在医疗中的应用合乎道德；计费和理赔AI代理促进自动保险处理和欺诈检测，减少人为错误，提高财务准确性；虚拟医疗AI代理促进远程医疗、实时患者监测和AI辅助咨询，提高医疗服务的可及性和效率；手术和物理AI代理协助机器人手术、医疗设备的预测性维护以及AI赋能的操作决策，确保患者安全和资源利用最优。

医疗专用基础模型以改善预测性、处方性和认知决策

采用AI在医疗中的一个关键挑战是医疗数据的碎片化。通用AI模型往往产生幻觉性的见解和不准确的预测，因为它们未经过特定领域的训练。为特定领域（如临床和操作决策、预测分析或法规遵从）构建的专用基础模型应在此类任务中发挥关键作用，以实现可靠且令人信服的AI输出。因此，医疗必须摒弃通用AI模型，因为其在医疗决策、法规收益和情境化方面的准确性不足。医疗领域的基础模型经过精心策划的医学数据集、临床试验、放射学扫描和HIPAA、GDPR等法规框架的训练，可以增强诊断准确性、个性化治疗建议和预测分析能力，并提供可靠的、可解释的AI驱动决策支持，符合患者安全协议。这些模型与统一的健康数据平台结合，还可以通过减少偏见来提高患者结果，同时保持数据隐私和安全。

然而，要有效运作，这些模型需要结构化的互操作性医疗数据。像AWS HealthLake、Microsoft Fabric和Databricks这样的统一健康数据平台简化了数据标准化、实时分析和跨医院、健康保险公司和研究中心的AI驱动自动化。这些平台进行数据规范化和EHR标准化，简化患者记录同步和AI支持的诊断。预测性临床决策支持有助于早期疾病检测，从而降低医疗错误的可能性。自动化的法规审计利用AI进行实时合规监控，减轻医疗机构的法律和财务负担。

生成式物理AI在医疗和制药领域的革命

除了数字应用中的AI，生成式物理AI正在革新手术机器人、ICU监测和医院自动化的方法。AI辅助的手术机器人结合实时成像、AI驱动的精确控制和机器人辅助，实现微创手术，同时减少风险和恢复时间。AI装备的ICU监测利用物联网传感器、实时分析和预测AI模型，提前发现患者恶化的迹象，从而及时干预。由AI驱动的数字孪生技术实现的智能医院自动化优化了患者流动、人员分配和资源管理，提高了管理效率。同样，医疗设备的预测性维护确保磁共振成像扫描仪、呼吸机和机器人手术助手在操作过程中不会出现故障，这对于关键操作程序至关重要。

健康湖统一数据和AI平台优化KPI，从而提高投资回报率

为了确保AI的采用是有价值驱动的，医疗组织必须关注关键绩效指标（KPI）和投资回报率（ROI）指标。AI驱动的自动化已在保险理赔处理中实现了30-50%的成本削减，在特定医学数据集上训练时减少了25%的AI幻觉率，并通过AI驱动的临床决策支持系统加快了40%的诊断速度。此外，通过HealthLake统一数据平台集成，60%的数据处理时间减少，简化了医疗组织的工作流程。AI驱动的GreenOps策略也有助于减少数字浪费、优化云基础设施并降低AI驱动操作中的碳足迹。

Compunnel在医疗、生命科学和生物制药中的AI能力

Compunnel是全球领先的AI驱动医疗安全、风险管理及数字健康解决方案提供商，为医院、保险公司和制药公司提供量身定制的AI治理框架。Compunnel的AI产品包括用于医疗合规的多智能体AI系统、用于精准医学的定制AI模型、用于财务风险的预测AI以及用于手术和患者护理自动化的生成式物理AI。通过整合AI驱动的自动化、预测分析和合规框架，Compunnel确保医疗组织能够在保持道德AI治理的同时，为未来的AI采用做好准备。

针对决策者的定制研讨会

Dr. Ravi Changle是国际知名的ISO 42001首席审核员和AI与网络安全专家，受邀在芬兰的EAPC大会上演示其在临终关怀中的多AI智能体系统的创新工作。现在，在HIMSS 2025上，他将这些成果带到大家面前。

加入Dr. Changle，了解AI驱动的自动化、安全和合规解决方案如何减少运营低效、增强法规遵从性并改善患者护理结果。作为执行医生、政策制定者或AI从业者，这是您难得的机会，可以深入了解实际的AI应用，这些应用可以改变您的组织。

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