代理AI重塑医疗健康工作流程，CEO谈风险与机遇

快速阅读: 代理型AI正改变医疗保健工作流程，提高决策灵活性和自主性，尤其在重症监护、出院评估等场景中表现突出。信任与透明度是其成功关键，需确保决策可审计、可解释并符合监管要求。CitiusTech推出任务驱动代理，增强AI在临床应用中的可靠性和安全性。

代理型人工智能及其对医疗保健行业的影响 [问答]

发布者：Ian Barker

发布时间：1分钟前

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代理型人工智能（Agentic AI）正在通过从被动的数据分析转向主动决策协调，改变医疗保健的工作流程。然而，这同时也带来了风险。我们采访了CitiusTech公司的首席执行官Rajan Kohli，讨论了AI如何改变医疗保健以及组织如何准备应对这一变革。

BN: 代理型AI如何在医疗诊断和工作流程中发挥作用，为什么信任和透明度是其被接受的关键？

RK: 代理型AI在输入多变、决策复杂且时间紧迫的环境中表现出色，例如重症监护室出院规划、出院后风险评估及理赔拒付管理。这些任务不适合传统自动化。它们需要灵活性、情境判断能力，以及能够在最少的人工监督下完成整个过程的能力。

但权力越大，审查越严。与基于规则的AI不同，代理系统具有自主性。当系统能够建议预后或优先考虑患者护理时，出错的余地几乎为零。因此，信任和透明度不仅仅是令人感觉良好的原则——它们是生存的必要条件。代理型AI必须在可审计、可解释且符合监管要求的框架内运作。决策需要记录、可审核，并且关键在于增强而非替代临床专业知识。

CitiusTech引入了任务驱动代理（TDA），以增加可预测性并实施人在回路的治理，特别是在诊断和优先级工作流程中。这些设计原则为复杂的自动化带来了确定性，有助于为临床医生和监管者揭开AI决策的神秘面纱。

这不是要取代医生。而是要给他们提供更锐利的工具——透明、可审核且基于实际临床逻辑的AI代理。这是将信任深植于系统中的唯一途径。

BN: 随着医疗保健向实时个性化服务转变，代理型AI如何帮助组织提供更加以患者为中心的体验？

RK: 个性化护理不再是愿景陈述——它现在已成为系统需求。但在大规模提供个性化护理需要能够即时行动、适应上下文并在分散的护理旅程中发挥作用的基础设施。代理型AI填补了这一执行空白。它为临床和运营工作流程带来自主性，在适应每位患者的独特情况的同时做出智能决策。

对于医疗保健企业而言，这开启了一种新的护理交付架构——AI代理持续评估患者状态，发起诸如预约、教育或风险升级等行动，并在无需等待人工触发的情况下闭环操作。CitiusTech在出院后风险评估、药物依从性和慢性病支持方面的部署证明了AI代理可以在临床边界内独立而安全地运行。

这改变了患者的体验。系统不再由患者来导航，而是系统主动导航至患者身边，预见需求、响应信号并精确协调护理。共情的AI代理回答问题、监控进展并在需要时升级干预。结果是更高的参与度，更重要的是，在依从性、安全性和结果方面有可测量的改善。

为了实现这一转变，企业必须重组其运营模式。代理型AI需要互操作的数据、明确定义的干预协议以及支持具有临床监督的自主工作流程的治理结构。

仅靠更多的员工或更多的数据无法实现以患者为中心的护理。它需要能够在实时环境中行动的智能系统，具备患者期望的一致性和敏感性。代理型AI使得这一点成为可能，并且可以大规模实现。

BN: 医疗保健企业如何现代化遗留系统并建立以代理型AI为基础的可扩展、合乎伦理的AI基础设施？

RK: 现代化医疗保健基础设施不仅仅是将模拟过程数字化。它需要结构性的转变，即将智能、责任和适应性融入企业的每一层。代理型AI为这种转型提供了架构蓝图。它使系统不仅能够存储或显示数据，还能够积极协调决策，适应不断变化的输入，并从设计上遵守道德和监管边界。

但这不能简单地覆盖在分散的遗留系统之上。医疗保健组织首先必须投资于基础能力：数据聚合、实时互操作性以及能够为临床、运营和财务功能提供动态决策支持的AI原生管道。CitiusTech与领先的支付方和提供者的合作涉及构建这一骨干网——现代数据架构、HITRUST合规平台以及解锁跨孤岛数据集价值的集成框架。

可扩展性和道德AI不可分割。代理型AI引入了自主行为，提高了治理的标准。可解释性、可审计性和人类监督必须在设计之初就融入其中，而不能事后补救。CitiusTech确保每个代理型AI部署都包含嵌入式日志记录、可追溯性、偏见监控和基于角色的控制。这使得企业在扩大自动化规模时，不会牺牲安全或信任。重要的是，现代化不是简单的替换过程，而是将智能战略性地叠加在现有资产之上。代理型AI代理可以与当前的电子健康记录（EHR）、客户关系管理（CRM）和理赔系统共存——提取数据、启动工作流程并自主驱动结果。这使得转型既资本高效又不受干扰。

代理型AI不仅是一个工具，更是系统行为的转变。当嵌入核心基础设施时，它使医疗企业变得更加适应、主动和负责任。在大规模应用时更是如此。

BN：除了平台和工具之外，医疗组织应该如何重新思考人员、流程和商业模式，以充分释放代理型AI的潜力？

RK：代理型AI重新定义了组织的思维方式。它将医疗从静态的工作流程和间歇性的干预转变为由自主、目标导向的代理在上下文中实时行动驱动。要充分发挥其潜力，需要对人员、流程和商业模式进行系统的再定位。

首先，劳动力模型必须进化。代理型AI处理常规的多步骤流程，例如资格检查、理赔支持或出院后评估，从而释放临床和运营人员进行更高层次的决策。这不仅需要再培训，还需要重新设计角色：临床医生成为AI驱动工作流程的监督者，知识工作者从执行转向协调，AI治理团队在企业内变得越来越重要。

其次，运营模式必须接受去中心化。传统的医疗工作流程僵化且集中。代理型系统在分布式环境中蓬勃发展，异步跨护理环境、部门和系统运行。流程必须重构以支持代理的自主性，具有明确的升级路径、可审计性和人机数字演员之间的无缝协作。

第三，商业模式必须从数量转向价值，从服务转向成果。代理型AI能够以更低的边际成本提供纵向、精准的护理，与基于价值的护理模式完美契合。它将以前无法扩展的功能，如个性化跟进或教育，转变为系统级的能力，使组织能够通过智能而非容量来实现盈利。这一转变既是技术性的也是组织性的。代理型AI挑战领导层围绕动态、智能执行重构企业。这意味着重新考虑人才战略、分散流程控制，并将激励措施与AI增强的表现对齐。这样做的组织将在下一阶段的医疗保健中领先，不仅仅是作为数字技术的采用者，而是作为自主的学习生态系统。

BN：展望五年后，AI和自动化将在医疗保健领域推动哪些最大的变化？企业现在应该关注什么来做好准备？

RK：未来五年，AI将重新定义医疗保健的结构性核心，不仅是通过逐步改进流程，而是通过重建护理的交付、管理和规模化方式。最大的变化将来自三个相互关联的能力：自主工作流程、实时智能和系统级个性化。

代理型AI将成为这一转型的核心。它能够在分布式系统中规划、决策和行动，成为从急性后期护理、慢性病管理到支付方工作流程和生命科学研发等一切事物的执行层。它将成为及时干预、多学科团队协调和大规模成果驱动的关键。为了做好准备，企业必须从数据基础设施开始。大多数AI失败可以追溯到碎片化、无法访问或管理不当的数据。建立AI原生数据平台——具备互操作性、可审计性和实时摄入能力——是基础。没有这一点，代理系统将表现不佳或行为不可预测。

其次，投资于运营成熟度。代理型AI带来了不同的风险特征——不仅涉及预测准确性，还涉及自主行动。这需要从一开始就建立强大的治理框架、偏见缓解协议和明确的人类在环（HITL）边界。

最后，应将思维从削减成本转向构建能力。代理型人工智能不仅优化流程——它扩展了可能性的边界。它支持全天候互动、适应性工作流和持续学习系统。将人工智能视为战略能力而非项目的企业，将在护理质量、效率和创新方面领先。

胜出者将是那些最精心设计智能架构的企业。现在是时候建立未来自主系统运行的基础了。

(以上内容均由Ai生成)