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2025年医疗人工智能年度报告-卫宁健康-202602.pdf

2025年医疗人工智能年度报告-卫宁健康-202602.pdf
这份文档是《2025 医疗人工智能年度报告》，主题为“智行有度”，探讨了 2025 年医疗 AI 领域的发展、技术突破、应用落地及未来趋势。 **核心观点：** * **AI 从“工具”迈向“智能体”：** 2025 年是医疗 AI 从辅助工具向主动决策的智能代理转变的关键一年。AI 不再仅仅是响应指令，而是能自主规划、调用工具、协同执行任务，成为医生的“协同伙伴”。 * **技术迭代与成本下降：** 大语言模型在性能、效率、推理能力上不断提升，同时推理成本大幅下降，使得 AI 的常态化应用成为可能。 * **落地挑战与应对：** 医疗 AI 的落地面临着可解释性、责任归属、长期临床证据、数据安全、以及“赋能不替代”的责任边界等挑战。报告中提出的解决方案包括： * **“临床思维”整合：** 将循证医学证据、遵循临床指南等融入模型设计，提高推理的准确性和可解释性。 * **“演化式提示词优化”：** 一种低成本的系统性方法，通过遗传算法等优化提示词，提升模型表现。 * **“双渠道检索”：** 结合内部医疗知识库和外部联网检索，平衡知识的私密性、准确性和时效性。 * **“医院 AI 成熟度模型”：** 提供评估医院 AI 建设的层级路径，指导其从探索走向体系化落地。 * **“推理经济学分析框架”：** 量化模型推理的性能与成本，为资源配置提供科学决策依据。 * **典型应用案例：** 报告展示了三个应用案例： * **MedEvidence (ME)：** 循证医疗智能体系统，能自主执行临床任务，提供可追溯、可解释的决策支持。 * **智能化护理评估：** 利用 AI 自动生成护理评估报告，提升效率并减轻护士负担。 * **AI 驱动的患者病程速览：** 自动整合多源临床数据，呈现结构化的患者病程全景，辅助医生快速决策。 * **未来趋势（2026 年展望）：** * **能力分级：** AI 将从后台任务走向监督下的独立诊断，直至独立诊疗决策。 * **专精化：** 形成由数百个专科模型组成的“虚拟 MDT”，每个模型专注于特定任务。 * **数据策展：** “数据策展”能力将变得重要，即能追溯模型出错的原因，确保数据的临床意义。 * **治理落地：** 治理体系将从政策文件走向落地，包括研发阶段的伦理审查、测试样本补充、部署后召回机制等。 **总而言之，** 2025 年是医疗 AI 从技术突破走向实际应用、从“知道多少”到“能否用好”的关键一年。未来，医疗 AI 的发展将更加注重“智行有度”，在技术创新、应用落地、以及明确的边界和治理中寻求平衡，最终实现效率升级和质量提升。
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