综述：从反应式人工智能到智能代理系统：医疗领域自主医疗人工智能代理的综述

《ARCHIVES OF COMPUTATIONAL METHODS IN ENGINEERING》：From Reactive AI to Agentic Systems: A Review of Autonomous medical AI Agents in Healthcare

　　

摘要

从反应式的、特定任务的人工智能向持久性、目标导向的智能系统转变，是医疗领域最重大的变革之一。虽然传统的医疗人工智能在明确定义的任务中展现了显著价值，但它本质上无法在较长的时间范围内进行推理，也无法适应动态医疗环境中的新情况。而智能人工智能系统则具备自主的感知-推理-行动循环、持久记忆架构以及集成工具使用能力，为临床工作流程提供了性质上截然不同的计算伙伴。本综述系统梳理了2021年至2026年间通过多种渠道筛选出的153篇经过同行评审的文献。文献计量分析显示，相关论文数量以32%的复合年增长率增长，到2025年这一数字更是激增至101篇，这很可能得益于能够支持智能功能的先进大型语言模型的出现。单智能体与多智能体架构的发展轨迹大致平行且相当，反映出在医疗应用的最佳系统设计问题上尚未形成共识。这些智能系统已应用于15个不同的临床领域，包括临床决策支持、患者互动、精准肿瘤学、放射学、急诊医学、心理健康、康复治疗、药房管理以及医疗运营等。在这些领域中，一种统一的架构框架逐渐显现，它由大型语言模型作为推理核心，搭配分层式的短期和长期记忆系统，再加上可支持实际临床操作的集成工具访问功能。同时，也明确了若干阻碍其应用的关键问题，比如在要求极高的医疗环境中模型可能出现幻觉的风险、缺乏标准的智能系统评估框架、关于自主临床决策的监管规定不明确，以及在对患者护理中机器自主性的伦理层面探讨不足。本综述为那些希望推动智能人工智能在医疗系统中负责任地开发和应用的研究人员、临床医生以及政策制定者提供了有力的参考依据。