超越大模型：医疗智能体如何驱动健康产业的深层变革

TL;DR：

医疗领域正从大模型竞争迈入智能体爆发期，智能体通过整合大模型的认知能力与工具调用，重塑了医疗服务的可及性与效率。尽管当前多停留在应用层面，拟人化和专科化趋势显著，但其全面普及仍需攻克技术深度、伦理规范和AGI底座能力提升等核心挑战。

过去数月，医疗科技界仿佛经历了一场悄无声息却意义深远的范式转移：从“言必谈大模型”的狂热，正悄然迈入“言必谈智能体”的新阶段。随着通用AI智能体如Manus等异军突起，医疗智能体以前所未有的速度在临床、管理、服务及研发等多个环节渗透，预示着医疗健康服务的新纪元正在加速到来。

技术与概念进阶：从“认知大脑”到“行动身躯”

智能体（Agent）并非新鲜概念，其根植于哲学，在AI领域被定义为一个具备自主性、反应性、主动性及一定交互能力的智能实体。其与大模型的结合，被业界形象地比喻为为智能体装上“大脑”（大模型负责理解意图、逻辑推理），而为大模型赋予“身躯”（智能体通过传感器、API接口感知环境并调用工具）。这种“认知”与“行动”的分工协作，形成了闭环，赋予智能体持续学习、自我训练、自我评估和动态目标调整的能力，使其在复杂任务调度和协作场景中展现出强大潜力。¹

然而，当前多数医疗智能体仍停留在应用层的迭代。浙江大学计算机创新技术研究院智慧医疗研究中心主任相鹏指出，智能体按照认知与行动的复杂度可分为L1（信息处理/推理）、L2（与外部世界交互）和L3（自主交互与执行）。目前市场上的“智能体”绝大多数仍处于L1或L2阶段，能真正达到L3水平的凤毛麟角。换言之，它们距离真正意义上能自主规划行动、深度配合医生、并逐步形成自身风格的“助手”仍有距离。

商业应用图景：拟人化与专科化的双轮驱动

智能体在医疗健康领域的应用场景极其广泛，几乎覆盖了整个医疗服务链条。在院内，它们辅助诊疗、优化患者服务、提升医院管理效率；在院外，则化身为AI家庭医生、AI健管师、AI心理咨询师，提供个性化健康管理。此外，它们也深入科研教学和药物研发，甚至成为企业的“数字员工”。¹ 这种全方位的渗透，正推动医疗行业从传统的专科化、碎片化模式走向全周期、全人群的覆盖，有望破局长期困扰医疗的“不可能三角”（质量、效率、可及性）。²

两大显著趋势正在塑造医疗智能体的商业版图：

• 拟人化进阶：为了增强用户情感连接和信任感，智能体正加速走向“拟人化”。无论是紫荆AI医生、京东健康的“AI京医”系列（如AI医生“大为”、AI药师“小方”），还是腾讯健康与华润三九合作的“三舅”健康管家，都配备了专属的虚拟形象、名称甚至背景设定。更有甚者，支付宝的“AI健康管家”和平安好医生的“平安芯医”已实现了医生数字分身，通过复刻真实专家的形象、知识和经验，提供全天候线上咨询与辅助服务。这种拟人化不仅提升了亲和力，也降低了专业交互的使用门槛。

• 专科化崛起：在“百模大战”过渡到“千体之争”的背景下，医疗智能体的另一个重要方向是走向专科化和专病化。通用大模型难以满足各专科特定的诊疗路径和复杂需求。因此，基于特定专科知识库和专家经验进行定制化训练的智能体正迅速涌现，例如四川大学华西医院联合开发的聚焦消化领域的“睿兵Agent”，以及深圳大学华南医院上线的腹痛诊疗智能体。这种专科定制化训练能突破通用模型的精度瓶颈，大幅提升专科诊疗质量和效率，并有望将顶级医疗机构或专家的宝贵经验沉淀并复制输出到基层医疗机构。¹

市场数据显示，中国AI医疗行业规模预计在2025年达到1157亿元人民币，2022-2028年复合年增长率（CAGR）高达10.5%。³ 这表明资本和市场对医疗智能体的商业化潜力抱有极高期待。

迈向L3级自主性：深层技术挑战与演进路径

尽管前景光明，但医疗智能体要真正实现其潜力，仍需克服多重深层技术挑战。中国信通院云大所数字健康部主任冯天宜认为，现有的医疗智能体在功能和能力上仍有待丰富和提升，尤其是要达到L3级的自主性，必须经历“三轮训练”：

1. 预训练：积累基础知识和经验（教材、学科知识、院士专家经验、指南）。
2. 正式训练：培养“慢思考”能力，通过医生的实际使用积累过程经验，使智能体能够规划行动以配合医生。
3. 续训练：提升高阶推理、自主交互及持续学习能力，使智能体更贴近人类，最终能切实帮助医生处理事务，且风格接近医生本人。

当前许多智能体尚未完成“正式训练”这一关键步骤。这凸显了临床专家的深度参与不可或缺，仅靠技术人员的知识整理和基础开发，难以打造出真正具备实用价值的智能体。

更深层次地，智能体执行层面表现优异的核心在于记忆、规划和行动能力，而这些能力的强弱最终取决于AGI（通用人工智能）的底座能力。冯天宜强调，“agency”即执行力，代表了AI的主观能动性。如今智能体的初步应用得益于通用底座能力达到一定水平，但未来若要实现人们畅想的各种细分AI应用场景，AGI必须实现跨越式突破。¹

伦理、治理与社会重塑：未来医疗生态的审视

医疗智能体的快速发展也必然带来深刻的伦理和社会影响。为了避免概念模糊、能力界定不清引发认知混乱和产品定位不明，促进行业规范和标准刻不容缓。中国信息通信研究院正积极推进医疗健康行业智能体领域的标准编制，并已与甲状腺癌、炎症性肠病等领域的专家合作，启动专病智能体标准研制，涵盖测评数据集、功能要求、能力、易用性和安全性等多个方面。¹

从Wired的哲学思辨视角来看，拟人化和数字分身模糊了AI与人类的界限，这将引发关于信任、责任归属、隐私保护和算法偏见等一系列复杂伦理问题。当AI医生拥有“专属形象”和“名字”时，患者对其的心理预期和依赖程度将发生改变，随之而来的是医疗事故发生时责任如何界定、数据安全如何保障等深层次挑战。此外，医疗智能体的大规模应用，无疑将重塑医生的工作方式和角色定位，是将医生从繁重重复劳动中解放的强大助手，还是对传统职业体系的颠覆性冲击，仍是值得深思的问题。我们必须确保技术发展不以牺牲人文关怀为代价，在效率提升的同时，维护医疗服务的温度与公正。

展望未来3-5年，随着AGI底座能力的持续突破，以及更多临床专家的深度参与，医疗智能体将从当前的“工具”属性向更具“助手”甚至“合作者”的角色演进。它们将不仅是信息检索和推理的引擎，更是能主动思考、规划并执行复杂医疗任务的自主系统。届时，个性化、精准化、全周期的健康管理将不再是奢望，而是通过高度协同的智能体网络实现。然而，这条通往“真正的医疗智能体”之路，必然充满技术、商业和伦理的重重考验，需要多方协作，共同擘画未来健康的蓝图。

引用

• 医疗智能体
• AI Agent
• 医疗AI
• 产业生态
• 智能医疗
• 大模型