? 最近医疗AI智能体领域迎来爆发，年增长率高达130%，相关论文数量激增。
医疗AI智能体不再是只会分析医学影像的简单工具，而是升级为能理解多模态数据、像专家一样规划决策的“医生搭档”。
它可以扮演医生、护士、健康管家等多种角色，辅助诊断、管理患者健康，甚至参与药物研发。
但智能性提升也带来风险，必须配套严格评估、隐私保护和伦理护栏，才能安全整合到真实诊疗场景中，避免潜在危害。
? 医疗智能体的核心框架涵盖从数据感知到应用的全生命周期，需要处理多模态医疗数据，包括文本、医学影像、电子健康记录、时间序列信号和基因组信息，并具备记忆、规划、工具使用和推理等能力，例如调用外部资源或模拟多学科会诊。
应用生态根据服务角色划分，如辅助医生决策、为患者提供个性化管理、支持科研教育或优化医院运营。
然而，自主性引入医疗场景后，对安全性、隐私和伦理的要求极高，需通过多层次评估确保可靠性，包括任务性能测试、仿真环境验证和专家校准。
? 当前医疗智能体面临可靠多模态融合、临床工作流整合和数据隐私等挑战，未来需开发自适应系统以克服域偏移。
研究人员在GitHub上整理了200多篇论文资源，促进社区协作和可复现性。
综合分析表明，医疗AI正从单一工具演进为安全可信的临床合作伙伴，但实现这一愿景仍需在技术互操作和治理机制上深入探索。
社区通过开放资源推动发展，强调严格评估是保障临床价值的关键。
论文链接：https://www.techrxiv.org/doi/full/10.36227/techrxiv.176240542.22279040
论文仓库：https://github.com/AgenticHealthAI/Awesome-AI-Agents-for-Healthcare
#人工智能 #openai #显卡 #大模型 #deepseek #谷歌
医疗AI智能体不再是只会分析医学影像的简单工具，而是升级为能理解多模态数据、像专家一样规划决策的“医生搭档”。
它可以扮演医生、护士、健康管家等多种角色，辅助诊断、管理患者健康，甚至参与药物研发。
但智能性提升也带来风险，必须配套严格评估、隐私保护和伦理护栏，才能安全整合到真实诊疗场景中，避免潜在危害。
? 医疗智能体的核心框架涵盖从数据感知到应用的全生命周期，需要处理多模态医疗数据，包括文本、医学影像、电子健康记录、时间序列信号和基因组信息，并具备记忆、规划、工具使用和推理等能力，例如调用外部资源或模拟多学科会诊。
应用生态根据服务角色划分，如辅助医生决策、为患者提供个性化管理、支持科研教育或优化医院运营。
然而，自主性引入医疗场景后，对安全性、隐私和伦理的要求极高，需通过多层次评估确保可靠性，包括任务性能测试、仿真环境验证和专家校准。
? 当前医疗智能体面临可靠多模态融合、临床工作流整合和数据隐私等挑战，未来需开发自适应系统以克服域偏移。
研究人员在GitHub上整理了200多篇论文资源，促进社区协作和可复现性。
综合分析表明，医疗AI正从单一工具演进为安全可信的临床合作伙伴，但实现这一愿景仍需在技术互操作和治理机制上深入探索。
社区通过开放资源推动发展，强调严格评估是保障临床价值的关键。
论文链接：https://www.techrxiv.org/doi/full/10.36227/techrxiv.176240542.22279040
论文仓库：https://github.com/AgenticHealthAI/Awesome-AI-Agents-for-Healthcare
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