随着大语言模型（Large Language Models, LLMs）的快速发展，人工智能在医疗卫生领域的应用不断拓展。与此同时，基于大语言模型的 智能体（AI Agent），也逐渐成为这一领域的重要研究方向。
2026年3月5日，清华大学生物医学工程学院2023级博士生赵莉娜以第一作者身份在Nature系列期刊 npj Artificial Intelligence上发表了题为“医疗卫生领域中的AI 智能体应用、评估与未来方向”（AI agent in healthcare: applications, evaluations, and future directions）的综述文章，系统梳理了AI智能体的历史演进与核心特征，全面分析了其在医疗卫生领域的应用现状与评估框架，并前瞻性地提出了七个未来发展方向。
AI Agent的发展沿革与核心特征
文章首先回顾了AI Agent从哲学思考到技术实现的演进历程，并总结了AI Agent在现代人工智能体系中的核心特征。文章强调，AI Agent架构整合了规划、记忆、工具调用和自我反思等模块，不仅能够理解和生成自然语言，还能够调用外部工具、整合多源信息并完成复杂任务，在医疗卫生等专业领域展现出较强的灵活性与发展潜力。
AI Agent的发展沿革
AI Agent在医疗卫生领域的主要应用场景
AI Agent在医疗领域的多种应用，主要包括以下几个方面：
01辅助诊断
辅助诊断是医疗卫生领域中AI Agent最常见的应用场景之一。通过整合电子病历、医学影像以及检验数据等多模态信息，AI Agent能够辅助医生进行疾病识别与诊断分析。一些研究还通过多智能体协作机制模拟医生团队或医患互动，以提高诊断准确性并减少误判。
02辅助决策
辅助决策是AI Agent在医疗卫生领域展现出潜力的另一个关键场景。AI Agent能够在复杂医疗任务中进行多步骤推理，并整合医学知识库和临床数据，为医生提供治疗建议或决策辅助支持。
03辅助医疗报告生成
AI Agent还可以用于自动生成医学报告。通过结合医学影像数据和临床文本信息，AI Agent能够生成结构化或半结构化报告，提高医疗服务效率。
04辅助健康管理
在健康管理场景中，AI Agent常被设计为对话系统，能够为患者提供心理健康咨询、用药提醒和疾病管理建议等。
05辅助医学教育
AI Agent还可以在医学教育中发挥作用，例如模拟患者或虚拟导师，通过交互式学习环境帮助医学生提升临床思维和实践能力。
06辅助药物管理
AI Agent在药物管理方面也有应用，例如处方管理、不良事件预防以及模拟预测临床试验中药物疗效的应用等。
07辅助医疗管理
在医院运营层面，AI Agent还可进行医疗资源调度和流程优化，从而提升医疗系统整体运行效率。
AI Agent在医疗卫生领域的应用
AI Agent在医疗卫生领域的评估
在医疗场景中，AI Agent系统的安全性与可靠性至关重要。研究在总结现有研究的基础上，提出了一个多维度的AI Agent评估框架，并将评估指标划分为两个层次：基础性指标与发展性指标。其中，基础性指标包括“客观正确性”“语意正确性”和“任务完成”，发展性指标包括“效率”“内容表达质量”和“人文关怀”。
医疗领域AI Agent的评估维度和指标
未来发展方向
文章最后提出了AI Agent在医疗卫生领域未来的七大重点发展方向：
结合具身机器人系统
构建混合专家模型
完善多维度评估体系
强化安全与风险管理
完善伦理审查机制
加强用户信任与反馈
积极应对医务人员角色的演变
清华大学生物医学工程学院2023级博士生赵莉娜为论文第一作者，清华大学医学院、清华大学医院管理研究院张宗久教授和上海交通大学人工智能学院钱忱副教授为论文共同通讯作者。
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