近年来，人工智能（AI）在医疗领域的应用可谓遍地开花。从精准解读CT影像，到预测患者的疾病风险，这些强大的AI工具正逐步成为临床医生的得力助手。但我们不禁要问：这是否就是医疗AI的终极形态？
当前的AI模型，无论多么精准，其本质大多仍是一个被动的“执行者”。它们需要人类设定好明确的任务，输入特定的数据，然后输出一个结果。它们擅长回答“是什么”，却很少能主动思考“为什么”和“接下来该怎么做”。它们是卓越+的工具，却还不是真正的“队友”。
那么，我们能否设想一个更进一步的未来？一个AI系统不仅能看懂影像，还能自主规划诊断流程，调用外部数据库和工具进行验证，协同其他AI系统完成多项任务，甚至在任务完成后进行反思和学习——就像一位不知疲倦、时刻进化的科研助理或初级医生。
这并非科幻。这个更先进、更根本不同的范式，就是我们今天要介绍的主角——医疗AI智能体（Medical AI Agent）。近日，张康教授团队在Cell Press细胞出版社旗下期刊Cell Reports Medicine上发表了题为 “A foundational architecture for AI agents in healthcare” 的重磅综述，首次系统地为这一新兴领域构建了概念框架，旨在为这场即将到来的医疗变革提供一张清晰的“蓝图”。
AI Agent概念框架
到底什么是“医疗AI智能体”？
要理解这个新概念，我们首先要明确：AI智能体，不是一个算法，而是一个完整的、自主的系统。简单来说，一个医疗AI智能体=一个具备自主思考、行动、感知和学习能力的智能合作伙伴。
与传统AI的本质区别：从“被动工具”到“主动队友”
那么，这种“智能体”和我们现在常说的医疗AI究竟有何不同？如果说传统的医疗AI是一个功能单一、需要人类精确指令的 “专家工具”（比如一把精良的手术刀或一个高倍显微镜），那么医疗AI智能体就是一个能理解全局目标、自主协调多种工具完成复杂任务的“多功能工作站”，甚至是“智慧团队”。为了让大家更直观地理解这一跃迁，如下表所示，它清晰地展示了人类医生、传统医疗AI和医疗AI智能体在核心本质、功能、自主性乃至角色定位上的巨大差异。
从上表可以一目了然地看到，传统AI的角色是 “辅助工具”，它被动地等待人类调用。而医疗AI智能体的角色则进化为“协作伙伴或助理”，它能够主动与人类和系统交互，在医疗流程中扮演更积极、更综合的角色。这标志着医疗AI正从一个单纯的“信息处理器”，向一个真正意义上的“任务执行者”和“决策协作者”转变。
智能体的“操作系统”——四大核心组件框架
如果说AI智能体是一个智能的“合作伙伴”，那么它的内部是如何运作的呢？为了回答这个问题，我们在综述中提出了一个全新的、具有普适性的 “医疗AI智能体基础架构”。这个框架就像智能体的“操作系统”，由我们前面提到的四大核心组件构成一个高效的闭环。
医疗AI智能体四大核心组件框架
1.规划 (Planning) - 智能的“大脑”与指挥官
这是智能体的认知核心。当面对一个复杂的临床问题时（例如“为这位新入院的胸痛患者制定诊疗方案”），“规划”模块会像一位总指挥，进行战略性思考：它会整合多源数据、将大任务拆解成一个个小步骤、分配资源，并制定出最优的行动路线。
2.行动 (Action) - 强大的“双手”与工具箱
有了规划，就需要执行。“行动”模块就是智能体的“双手”，它负责将决策转化为具体的操作。这不仅仅是生成一段文字，而是能够调用一系列强大的“工具”，比如：
软件工具：访问电子病历系统（EHR）、调用医学影像分析软件。
硬件工具：控制手术机器人、调整呼吸机参数。
信息工具：检索最新的医学文献、查询药品数据库。
3. 反思 (Reflection) - 敏锐的“感官”与复盘机制
智能体不仅要会“做”，还要会“看”和“想”。“反思”模块就是它的感官系统和复盘机制。它能实时感知环境变化（如患者生命体征的波动），更重要的是，它能评估自己行动的后果——诊断是否准确？治疗方案是否有效？如果出现偏差，它会进行错误分析，为下一次决策提供依据。
4. 记忆 (Memory) - 进化的“知识库”
这是让智能体能够持续学习和进化的关键。我们将其分为两种：
短期记忆：负责处理当前任务的实时信息，比如一位ICU患者过去几小时的动态数据。
长期记忆：储存历史数据、临床知识和过往经验，形成一个不断扩充的知识库，让智能体“越用越聪明”。
这四大组件协同工作，形成了一个“感知-思考-行动-学习”的动态循环。 正是这个完整的基础架构，让医疗AI智能体摆脱了单一工具的束缚，成为一个真正能够自主处理复杂任务的智能实体。
AI智能体到底能做什么?
理论框架固然重要，但AI智能体真正的魅力在于其颠覆临床实践的巨大潜力。它们并非孤军奋战，而是可以组成一个高效的 “AI智能体团队”，协同管理患者从院前到院后的全周期。
让我们跟随本文中描绘的蓝图，来看一位虚拟患者的“未来就医之旅”：
AI智能体团队协作下的患者诊疗全流程
第一站：院前 - “预警智能体”主动出击
故事的开始，并非在医院，而是在患者的日常生活中。“AI预警智能体” 持续分析着他来自可穿戴设备、社交媒体等多维度的数据。在患者自己都未察觉异常时，智能体通过行为模式和生理数据的微小变化，精准识别出潜在的健康风险，并发出高风险警报，建议他立即就医。
第二站：院内诊断 - “诊断智能体”抽丝剥茧
患者入院后，“诊断智能体” 接手工作。它在极短时间内，自主整合了患者的电子病历（EHR）、最新的实验室检查结果、基因测序数据和医学影像。它不仅完成了影像的自动量化分析，还生成了包含鉴别诊断和风险分层的综合报告，为临床决策提供了坚实的数据基础。
第三站：治疗与手术 - 专业智能体各司其职
基于诊断结果，“治疗智能体” 开始工作。它通过分析患者的基因突变信息，推荐了最有效的靶向治疗方案，甚至预测了潜在的耐药性。如果患者需要手术，“手术机器人智能体” 则会在术中提供厘米级的实时导航，辅助医生完成高难度的精准操作，大大提升了手术的安全性和成功率。
第四站：全程监护 - “监护智能体”时刻守护
在整个住院期间，甚至出院回家后，“实时监护智能体” 始终在线。它不间断地追踪患者的生命体征和恢复情况，一旦发现异常（如ICU中的败血症早期迹象或居家康复期间的心律失常），便会立刻向医护人员发出警报，将潜在风险扼杀在摇篮里。
从被动响应到主动干预，从数据孤岛到信息融合，从单点任务到流程闭环。 这个由多个专业AI智能体协作驱动的模式，将碎片化的医疗服务串联成了一个无缝、高效、且深度个性化的照护连续体。这不仅是对效率的提升，更是对医疗服务模式的一次彻底重构。
终极愿景：构建“AI智能体医院”生态系统
如果说多智能体协作管理单个患者已经足够颠覆，那么，当将这一模式放大到整个医疗系统时，又会是怎样一番景象？
在本文中，进一步提出了一个更为宏大的构想——“AI智能体医院生态系统（AI Agent Hospital Ecosystem）”。这不仅仅是单个医院的智能化，而是一个由AI智能体深度赋能、跨越不同医疗机构的智慧健康网络。
从多智能体工作流到“AI智能体医院”生态系统
在这个生态系统中：
一个“超级中枢”：一个顶层的“医院健康系统智能体”将扮演超级协调员的角色。它能实时掌握区域内所有医疗资源（如床位、专家、设备）的动态，实现跨院区的病人智能分流、资源优化配置，让“看病难、住院难”成为历史。
一群“专业管家”：在每家医院内部，将有各司其职的运营智能体。例如，“急诊（ED）智能体” 负责优化急救流程，“住院（IW）智能体” 管理床位周转，“多学科会诊（MDT）智能体” 自动协调专家时间、整理病例，将医生从繁琐的行政工作中解放出来。
这个构想并非天方夜谭。清华大学的李梢教授团队已经通过模拟构建了一个 “智能体医院”，在这个虚拟世界里，从患者、医生到护士，所有角色都由大语言模型驱动的智能体扮演，初步验证了这一模式的可行性。
“AI智能体医院”代表了医疗AI应用的终极形态：一个完全整合、自我优化、并能大规模提供高质量个性化医疗服务的智慧生命体。 它不仅提升效率，更是推动医疗公平性和可及性的强大引擎。
未来已来，挑战犹存：如何迎接“智能体”时代？
从智能化的个体诊疗到“AI智能体医院”的宏伟蓝图，医疗AI智能体描绘了一个精准、高效、公平的未来医疗新生态。然而，从理论走向实践的道路从非坦途。在本文中，也系统性地分析了这一变革背后潜藏的深刻挑战。
技术层面，如何让AI智能体与医院现有的、往往陈旧且割裂的IT系统无缝集成？
临床层面，如何让一线医生信任并接纳这些“新伙伴”，并建立起高效的人机协作模式？
监管层面，对于能够持续学习和自主进化的AI系统，现有的医疗器械审批法规是否需要彻底革新？
伦理层面，我们又该如何确保数据的绝对安全、规避算法偏见，并明确最终的责任归属？
这些问题每一个都极其复杂，且没有标准答案。
正是因为挑战与机遇并存，这篇综述的意义才尤为凸显。 它不仅是首次对“医疗AI智能体”这一新兴领域进行的全面梳理和系统性架构，更重要的是，它为未来的研究者、开发者、临床医生和政策制定者提供了一个共同的对话框架和思考蓝图。
医疗AI智能体并非要取代医生，而是要将医生从重复性、流程化的工作中解放出来，让他们能专注于最具创造性、最需要同理心和人文关怀的诊疗环节。这场由AI智能体驱动的医疗范式转移已经拉开序幕，未来已来，我们正站在一个伟大变革的起点。
作者介绍
张康
教授
张康，教授，哈佛大学医学博士、哈佛医学院-麻省理工学院联合医学博士、哈佛大学生化和药理博士、美国科学促进会会士、美国医学与生物工程院会士、英国皇家医学会会士、英国皇家化学会会士。现任温州医科大学眼健康与疾病高等研究院院长，世界华人眼科医师协会会长，温州医科大学附属眼视光医院国家眼部疾病临床医学研究中心首席科学家，温州医科大学眼健康与疾病高等研究院、温州医科大学临床大数据研究院院长。在眼科学、医学人工智能、肿瘤、分子遗传学及精准医学领域拥有很高造诣，WOS收录文章超400篇，其中在Nature、Science、Cell、New England Journal of Medicine等顶级期刊发表近300篇，总引用量超80000次，H指数114。2019-2024连续6年入选“全球跨学科高被引学者”，获世界华人医师协会霍英东奖等荣誉。
论文原文刊载于Cell Press细胞出版社
旗下期刊Cell Reports Medicine
▌论文标题：
A foundational architecture for AI agents in healthcare
▌论文网址：
▌DOI：
Cell Reports Medicine现已加入Cell Press MJS多刊审稿！Cell Press Multi-Journal Submission（点击查看）的前身Cell Press Community Review模式于2021年推出。对于通过Cell Press Multi-Journal Submission“多刊审稿”模式投稿的作者，我们将提供稿件被多本期刊同时考虑的机会。超过80%通过Cell Press Multi-Journal Submission“多刊审稿”模式投稿的文章获得了至少一个或多个期刊的评审。
CellPress细胞出版社
原标题：《首篇医疗AI智能体“奠基之作”：不止是工具，更是自主决策的合作伙伴 | Cell Press论文速递》