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医疗智能体｜用大模型洞察患者病情，需要医院做好这三个准备

2025-03-25 关键词： 医疗大模型

智能体（Agent）作为计算机科学与人工智能的发展方向，是指能够自主感知环境，并根据已有知识及获得反馈更新其行为进行学习的决策实体。它具备自主性、交互性、反应性和适应性等基本特征，能够在复杂多变的环境中独立完成任务。智能体的出现，标志着人工智能从简单的规则匹配和计算模拟向更高级别的自主智能迈进。

在医疗领域，智能体通过实时集成和分析患者数据，结合大模型的推理能力及医学知识库，能够实现辅助决策、质控任务的智能化与自动化，辅助医生提升医疗质量和效率。为解析智能体在各医疗场景中的应用，CDSreport此前已经围绕“鉴别诊断智能体”的需求、建设和应用进行分析，本期将继续分析“病情分析智能体”。

覆盖诊疗全流程，病情分析难在哪

病情分析是医生在诊疗过程中对患者病情进行的系统性评估和判断，旨在明确病因、罗列诊断、分析病情严重程度以及预后等，为制定合理的诊疗方案提供依据。与鉴别诊断不同，病情分析涉及临床诊疗多个环节，从患者初诊的信息采集，到病情评估、诊断，再到治疗方案制定与调整，每个环节都依赖精准的病情分析。

在初诊阶段，医生需快速获取患者主诉、现病史、既往史等信息，传统方式下，医生手动记录与整理，效率低且易遗漏关键细节。面对复杂病情，医生需整合多系统数据，如医学影像、检验报告、手麻系统等，但这些数据分散于不同信息系统，缺乏统一整合与智能分析工具，增加了医生工作负担。

不同水平的医生在病情分析能力上存在差异。资深医生凭借丰富经验能较快做出判断，但面对罕见病或复杂病症，也需借助外部知识与团队支持。年轻医生经验相对不足，在病情分析准确性与全面性上有所欠缺，急需智能化工具辅助提升诊疗水平。

此外，患者需求也日益多样化，一些患者对疾病知识了解有限，需医生详细解释病情与治疗方案；而另一些患者则对医疗质量要求较高，期望参与治疗决策，获得个性化诊疗服务。

在治疗阶段，医生需要实时掌握患者的反应和病情变化，不断调整治疗方案，以确保治疗效果。

治疗结束后，医生还需要对治疗效果进行全面评价，判断病情是否得到控制或改善。同时，医生还需要对患者进行随访，了解患者的康复情况，并提供必要的康复指导和建议。

可以看到，每个阶段的病情分析都存在其必要性，也对最终的治疗效果有着重要的影响。在实际操作中，病情分析不仅需要医生对症状、体征等进行细致观察，还需要综合运用专业知识和临床经验，掌握患者的实际情况和病情变化，进行精准的病情分析，以制定和调整治疗方案，提高医疗质量和患者满意度。但该过程常常受到医疗数据量大且复杂、临床诊疗缺乏规范性、医生认知偏差、病历记录不完整或错误等因素影响，导致病情分析结果与实际存在不符，进而影响治疗效果和医疗质量。

实现智能病情分析要做到这三点

大模型技术（LLM）凭借其卓越的语义理解和推理能力，在医疗领域展现出巨大潜力。随着DeepSeek的问世及其在各垂直领域的应用落地，其更强的推理能力和更少的资源消耗使其在超过100家医院实现本地化部署，成为医疗机构智慧化转型的重要推动力量。

对各类数据进行综合分析并根据提示词推理出结果，是大模型最擅长的工作方式。但将其应用于病情分析场景，需要在互动方式、输出结果准确性等方面做好准备。

知识库建设：权威的知识库是大模型在学习、理解和推理过程中的重要依据和储备。只有知识库的医学文献、指南等足够权威、完整且持续更新，大模型才能调用相关信息，并生成最符合当下医学逻辑和技术的病情分析。

微调和优化：通过增强学习（RLHF）、检索增强生成（RAG）、监督微调（SFT）等技术对大模型进行微调和优化，是让大模型适应医疗场景的必经之路。恰当的微调能够让大模型的推理和生成过程更符合实际诊疗需求。

交互方式：与通用大模型不同，医疗大模型深度嵌入临床工作流，可在医生需要的瞬间快速整合患者多维度数据并精准输出分析结果。这一过程需要完全不干扰正常诊疗，且具备高度灵活性和易用性，无论是通过不同终端设备，还是面对不同患者群体，都能稳定提供同等质量的智能辅助支持。

将临床决策支持系统（CDSS）与大模型相结合，能够有效增强医疗智能体在病情分析、鉴别诊断等方面的能力，从而在临床诊疗中发挥重要作用。CDSS 作为桥梁，使大模型能够深度融入诊疗流程的各个环节。医生可以通过弹窗或自由问答的形式，随时调用相应智能体。以病情分析智能体为例，它能够自动整合患者的主诉、医学影像以及实验室数据等多源信息，并结合临床知识库，实现对疾病的精准筛查以及个体化诊疗建议的提供。同时，基于自然语言处理和深度学习技术的 CDSS，还能够持续为大模型提供结构化的病历数据。这不仅有助于大模型即时判断病历数据中的动态变化，并第一时间更新病情分析结果，还能为其不断学习和提升提供支持。

日前，某三甲医院将其应用到了患者数量多、病情变化快的急诊诊疗工作。实际应用中，大模型能够在短时间内完成海量数据整合，并作出准确的病情分析和治疗方案推荐，显著减少了临床医生检索患者病历信息、监测患者病情变化的时间，大幅提升了急诊诊疗效率，并有效控制了关键信息遗漏等事件的发生。

随着智慧医院建设和医院高质量发展过程中对智能化要求的逐步提升，以及大模型在医疗领域中的准确性和易用性进一步提高，智能病情分析等智能体将在临床诊疗和医院管理中发挥着越来越重要的作用，医院需要及时转变思路，积极探索新技术应用，用智能化手段实现医疗质量和效率的全面提升。

参考资料：

[1]黄东瑾.数据挖掘在糖尿病住院患者病情分析中的应用研究[J].中国医学创新,2019,16(26):150-154.