AI驱动医疗健康变革：智能代理、增强搜索与关键平台深度解读

导语: 人工智能（AI）正深刻变革医疗健康领域。通过自动化任务的 AI 代理（智能体）和改善信息获取的 AI 驱动搜索，AI 技术正在有效减轻行业负担，提升患者关怀水平。当 AI 从热门词汇进化为业务基石，这些新进展如何重塑医疗健康的未来？本文为您一一解读。

过去三年，生成式 AI（Generative AI）的迅猛崛起掀起了一股创新浪潮，几乎将改变所有行业——医疗健康领域首当其冲。从总结医患对话、安排预约、为预授权请求提取关键患者数据，到辅助诊断和治疗建议，Gen AI 的潜在应用场景广阔无垠。

Google Cloud 坚信，以大胆而负责任的方式驾驭 AI，有可能在全球范围内引起医疗健康的变革。Google Cloud 提供先进的技术、工具和资源，帮助世界各地的每一个人过上更健康的生活。

更重要的是，促进健康并非一蹴而就，也无法单打独斗。Google Cloud 许多重大突破都源于与世界一流的临床、公共卫生和学术机构的紧密合作——无论是实现媲美放射科医生精准度的乳腺癌检测，还是以前所未有的速度进行基因组测序，亦或是为数十万患者筛查糖尿病视网膜病变。

医疗健康的数字化转型才刚刚开始。Google Cloud 希望确保 AI 技术的进步是与整个医疗生态系统共同努力的成果，而非强加其上的变革。基于此，让我们探讨一下在机构应用 AI 的过程中，几个产生重大影响的关键发展方向。

一、AI 代理（智能体）：重塑医疗健康工作流

我们正在迈入由 Gen AI 驱动的“AI 代理”时代。这些智能系统能够主动搜索信息、预先规划多步骤行动、并采取措施达成特定目标，标志着 AI 从单纯的工具向“协作伙伴”的重大转变。

AI 代理是连接“AI 重构工作流”的愿景与“实现价值”的桥梁。 这一点至关重要，因为医疗工作者习惯于既定流程，可能对采用新解决方案犹豫不决，尤其是当他们不清楚新技术的好处或感觉其增加了工作负担时。

在医疗健康领域，AI 代理为解决长期存在的行业痛点提供了新途径，例如减轻行政负担——这常常分散了对患者护理的专注力。我们的研究显示，临床医生每周有超过三分之一的时间用于维护患者记录、填写保险表格和转诊单、记录操作流程以及为索赔归档信息。AI 代理可以协助处理许多此类流程，自动化处理如排班、文书工作等后台任务，或快速总结患者病史。

例如，美国著名医疗机构 Highmark Health 构建了一个具备代理能力的应用，帮助 Allegheny Health Network 的临床医生分析病历以发现潜在问题，并推荐相关临床指南以优化提交内容，从而减轻了行政负担，改善了患者体验。拜耳（Bayer） 也在开发一个 AI 创新平台，利用 Gen AI 协助开发者构建 AI 驱动的应用，帮助放射科医生简化图像分析和数据分析任务，提升诊断效率。

AI 代理有望塑造新的医疗健康范式，促成更具韧性的医疗机构、更互联协作的生态系统，并最终增进患者福祉。

二、AI 驱动搜索：优化信息获取通路

医疗服务提供者常常被海量信息所淹没——研究论文、碎片化的患者记录、新发布的指南等等——并且几乎没有时间去消化并做出明智决策。传统关键词搜索难以处理复杂的医学术语和缩写，使得在医疗信息中检索变得更加困难。
基于临床知识图谱的语义搜索的出现，使医疗工作者能够快速、轻松地从包括电子健康记录（EHR）、扫描文档和其他来源在内的广泛临床数据中，找到最相关、最准确的信息。例如，AI 驱动的搜索不仅能找到病历中提及“糖尿病”的记录，还能调出其他相关信息，如最新的治疗研究、处方药物和检测结果，或常见的合并症。

当然，要发挥 AI 搜索的潜力，医疗机构必须有能力确保 AI 生成回应的准确性和事实性，例如通过高保真数据进行“基础校验”（Grounding）或提供可验证来源的引文。

此外，Google Cloud 的许多客户和合作伙伴正将 AI 驱动的搜索与 Google 的多模态 Gemini 模型等 Gen AI 模型相结合。这使得临床医生可以就患者记录提出问题并迅速获得答案，更容易找到所需的确切信息。该领域的领导者之一是 EHR 领域的先驱 MEDITECH，它将先进的 AI 搜索和摘要功能集成到了其 Expanse EHR 系统中。这些新功能让临床医生能够快速、直观地访问全面的患者信息，在几分钟内即时回顾过往的医生笔记以确认败血症或手术部位感染等情况，免去了冗长的图表查阅。

三、AI 平台：AI 成功的基石

Gen AI 是提高生产力、改善健康信息获取的强大工具。但同时，许多机构意识到，成功实施 AI 不仅需要投资模型本身，更需要一个能够轻松将 Gen AI 落地的平台。AI 平台提供强大的模型访问权限，以及大规模开发、部署、管理和保护 AI 解决方案的能力，赋能医疗服务提供者从概念快速走向实际应用。

此外，团队需要工具来构建、评估和监控模型，同时缓解算法偏见、幻觉和模型漂移等挑战。Vertex AI 提供了一个统一的环境来解决这些问题，具备严格评估、偏见检测、基础校验（Grounding）和持续监控等功能。这确保了 AI 输出和回应的可靠性与准确性，为将 AI 融入医疗工作流和临床常规铺平了道路。

选择正确的平台是更快创造价值的关键。企业需要的不仅是经过严格测试和偏见审查的模型，还需要一系列平台能力来简化采纳 AI 的复杂性。除了评估、优化和微调模型的能力外，他们还需要将 Gen AI 基于自身数据进行“基础校验” 的方法，以降低不准确回应和幻觉的风险。平台还可以通过内置的企业级治理、编排和安全性，简化 AI 运营中一些较复杂的环节。

AI 的优劣取决于其所依赖的数据，因此领导者还需要考虑更广泛的平台生态系统在构建安全数据基础方面的支持程度。Gemini 2.0 的推出标志着向新“代理”时代的飞跃，带来了处理多样化数据类型（包括临床记录、运营数据、非结构化笔记、医学影像、音频和视频）的新进展。为了充分利用这些新能力，医疗机构需要能够整合异构数据，并将其与先进分析和最新的 AI 解决方案相结合。

例如，Cloud Healthcare API 有助于摄入、存储和管理关键医疗数据类型（包括 HL7v2, FHIR, DICOM 和非结构化文本），并使提供者能够将临床和医疗数据接入 Google Cloud 生态系统的全部能力（如 BigQuery 和 Vertex AI），通过数据分析和 AI 解锁更有价值的洞察。

共创医疗健康的下一个时代

无论您是身处患者护理前线，还是在推动尖端医学研究的边界，AI 正以前所未有的速度改变着医疗健康格局——从简化后台运营、消除瓶颈，到加速药物研发和新的科研发现。

机构需要理解这些最新进展，以确保今天做出明智的技术决策，从而拥抱医疗健康的未来。以负责任、有策略、最重要的是“携手并进”的方式拥抱 AI，将赋能整个医疗健康行业提供更好的患者关怀、提升运营效率，并为更健康的未来驱动创新。

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