©PaperWeekly 原创· 作者 | 钱云航
单位 | 新加坡国立大学
医学智能体面临着数据隐私和安全、系统的互操作性、临床决策的透明性,准确性和可靠性等关键问题,对患者的健康安全构成严重威胁。
针对这些核心问题,来自新加坡国立大学、慕尼黑工业大学和哈佛大学等机构联合发表的重磅综述《The Landscape of Medical Agents: A Survey》。
这篇综述用 96 页篇幅 + 28 万字 + 300 + 文献梳理对医疗智能体进行了全面梳理,涵盖其定义与分类框架,核心技术与架构,应用场景与部署,核心挑战与前景,并开源了论文链接和 Github 项目。
论文地址:
https://doi.org/10.36227/techrxiv.176581395.56964766/v1
项目地址:
https://github.com/NUS-Project/Landmark-of-medical-agent/tree/main
网页地址:
https://nus-project.github.io/Landmark-of-medical-agent/
为什么需要医疗智能体?
在现代医疗环境中,面对日益复杂的患者需求和不断增长的工作负担,医疗智能体的引入成为提升医疗服务质量和效率的关键。
医疗智能体通过自动化和智能化的方式,助力医务人员改善患者照护并应对各种医疗挑战。比如:
1. 提升医疗效率与降低成本:
医疗智能体能够自动处理繁琐的行政任务,如预约安排和病历更新,减轻医务人员的负担。
2. 加强决策支持与个性化医疗:
通过整合多模态数据(电子健康记录、影像和基因组数据),医疗智能体帮助医生提供更个性化更精准的治疗方案。
3. 改善患者体验与支持远程医疗:
医疗智能体通过实时监测患者健康状况,主动提醒患者进行健康检查,同时,它们还可以帮助偏远地区的患者获得及时治疗。
4. 促进临床研究与创新:
医疗智能体能够处理和分析大量临床数据,为新治疗方法的开发提供支持,从而推动医疗领域的创新
如何对医疗智能体进行分类?
医疗智能体可以按照原子功能和医院科室两个维度进行划分,
一、按照原子功能分:
1. 基础技术赋能,涉及互动医学图像分割、医学图像分类和临床信息处理,确保为复杂的临床决策奠定坚实的基础。
2. 核心诊断和治疗辅助,包括医学问答、多轮医生-病人对话和临床手术支持,旨在提升临床诊疗效率和质量。
3. 工作流和文档优化,该功能聚焦于优化医疗工作流、自动化文档生成及医疗文本的校正和简化,减少医疗资源浪费,提高文档的准确性和可读性。
二、按照医院科室分:
1. 神经学科室
发展专门针对神经系统病症的智能体,如阿尔茨海默病和帕金森病的诊断和管理。
2. 肿瘤学科室
针对癌症患者进行个性化治疗建议和综合治疗计划的智能体。
3. 药剂学科室
药剂学科室着重于药物管理、处方检查和药物安全的智能体。
4. 放射学科室
在影像分析、肿瘤治疗计划和报告生成方面的应用。
5. 其他科室
包括急诊科、皮肤科、眼科等,其应用场景因领域而异,关注特定专业的临床需求。
6. 跨科室
跨科室的医疗智能体设计旨在支持多个专科之间的协作,以增强整体医疗服务的效率和质量。
核心技术架构
医疗智能体的核心技术架构可以分为以下六个关键能力。
1. 规划:从静态任务到动态任务分解,这允许医疗智能体根据临床需要实时调整计划。
2. 工具调用:医疗智能体利用外部工具(例如 API 和数据库)进行操作,确保其决策基于最新的信息。
3. 记忆:通过动态的长时记忆存储患者的历史和诊断信息,以便于未来参考。
4. 自我改进:医疗智能体通过不断的反馈学习,提升自身的决策能力。
5. 推理:该能力集中在对待决策过程的整体性与透明性,目标是通过明确结构和管理不确定性来减少错误传播。
6. 感知:医疗智能体通过多模态感知能力与环境互动,实时处理来自不同数据源(如视觉、传感器、文本等)的信息。。
临床工作流程赋能
在临床工作流程和系统操作中,医疗智能体的应用主要应用于以下几个方面:
1. 初级医疗和咨询:通过与患者的互动优化登记和分诊,提供更准确的症状描述和病史采集。
2. 临床核心决策:通过多学科虚拟团队能够实时整合患者的多模数据,提供更为全面的诊断和治疗建议。
3. 治疗程序中的应用:智能体在治疗和手术过程中起到越来越重要的作用,帮助指导治疗流程和执行复杂的手术。
4. 慢性疾病管理与处方安全:在诊断后,医疗智能体帮助管理长期治疗,监测患者状态,确保用药安全。
5. 数据可用性管理:智能体帮助改进数据处理流程,包括临床记录的清理和重构,使数据易于分析。
6. 模拟和支持系统:医疗智能体通过模拟系统,医疗代理能够为医务人员提供培训支持,提升其技能水平并评估医疗方案的有效性。
7. 管理流程与行政自动化:智能体还可以高效管理医疗环境中的规则、支付、欺诈检测和办公室管理工作。
未来展望
未来医疗代理的发展可以归纳为以下三个重要方面:
1. 安全问题:随着医疗代理技术的广泛应用,数据安全和患者隐私保护尤为重要,必须建立健全安全规范和技术措施,确保患者信息不被泄露或滥用。
2. 评估机制:需要制定有效的评估标准与程序,以保证医疗代理的性能和效果符合临床需求,从而提升其在医疗环境中的可接受性和有效性。
3. 未来挑战:医疗代理在技术上仍面临诸多挑战,包括标准化问题、伦理道德问题和技术接受度问题等。如何平衡技术发展与伦理合规性,以及如何促进临床人员对新技术的接受与信任,都是未来需要重点研究的方向。
总结
这篇综述不仅系统梳理了医疗智能体研究的现状,还指引我们展望未来科技对医疗服务的深远影响。
作者团队开源了配套项目库,整理了 300 + 论文链接和对应的 Github 项目主页,感兴趣的读者可以直接去 GitHub star。作者团队希望激发学术界与业界的深入合作,为实现更高效、更安全的医疗体系而共同努力。
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