【菜科解读】

第八届北京智源大会近日落幕，智能体技术成为全场关注焦点。

医渡科技技术创新副总裁、AI架构师李林峰博士在会上系统阐述了核心观点：医疗AI正从“模型能力驱动”阶段迈向“系统级真实应用能力”阶段。

这意味着，仅有强大基础模型不足以保证临床价值，能否真正嵌入诊疗流程、解决实际问题，才是决定成败的关键。

医疗A

第八届北京智源大会近日落幕，智能体技术成为全场关注焦点。

医渡科技技术创新副总裁、AI架构师李林峰博士在会上系统阐述了核心观点：医疗AI正从“模型能力驱动”阶段迈向“系统级真实应用能力”阶段。

这意味着，仅有强大基础模型不足以保证临床价值，能否真正嵌入诊疗流程、解决实际问题，才是决定成败的关键。

医疗AI进入下半场，智能体作为关键突破口正加速落地。

国家“人工智能+”系列政策密集出台，明确要求AI在辅助诊疗、健康管理、慢病服务等领域深度应用。

技术层面，具备记忆、规划与工具调用能力的智能体，已被视为下一代AI演进的核心方向。

这不是概念炒作，而是临床需求倒逼的必然结果。

李林峰指出，医疗场景天然适配智能体体系。

原因在于，临床诊疗本身是一套连续决策流程――从诊前分诊、诊中治疗到诊后管理，路径清晰、步骤明确，与智能体擅长的任务拆解与执行逻辑高度契合。

更重要的是，医疗行业对过程的可解释性、可控制性、可溯源性以及结果稳定性有刚性要求，传统大模型的“黑箱”交互无法满足临床安全与监管底线。

同时，医院系统繁杂、医护人员事务负担沉重，迫切需要能对接多种工具、自动化完成高频任务的AI方案。

智能体正好补上这一缺口。

“两平台一体系”：构筑医疗智能体工程化底座

智能体从实验室能力走向系统级落地，面临诸多工程化挑战。

医渡科技给出的答案是“两平台一体系”架构，覆盖研发、应用与评估全流程。

首先是智能体开发平台。

该平台将大模型能力、医学知识库与工具组件进行模块化封装，支持快速构建专科场景智能体。

目前医渡科技已与多家头部三甲医院合作，联合临床专家累计开发超过280个智能体，覆盖辅助诊疗、治疗方案推荐、病历生成等核心场景。

其次是智能体应用平台。

通过与HIS、EMR等核心系统深度集成，将智能体直接嵌入医生工作站，实现患者数据自动接入和智能体动态调度。

这样AI能以原生方式融入临床流程，无需医生额外打开网页手动输入。

第三是智能体评价体系。

围绕可信性、安全性、效率提升、流程融合度与医生接受度等多个维度建立评估机制，持续验证智能体在真实环境下的可用性与稳定性。

这一环节常被忽视，但恰恰是医疗AI能否真正落地的关键。

在技术路径上，李林峰强调，当前最佳实践是“工作流驱动的专病场景智能体+多智能体协同”架构。

复杂医疗任务被拆解为结构化流程，每一步输出都可解释、可控、可溯源。

同时融合指南体系、知识图谱与专病模型，显著提升临床场景中的稳定性和一致性。

并非所有场景都需要全能型AI，小而精、流程明确的专病智能体反而更有效。

从智能体矩阵到临床闭环：Dr.Copilot与医渡智循落地实践

智能体如何服务医生日常工作？医渡科技的临床助手Dr.Copilot提供了一个可落地的样本。

它以轻量化插件形式嵌入医生工作站，医生一键唤醒智能体，系统自动调用患者的结构化与非结构化数据，完成推理与任务执行。

整个交互过程几乎无需学习成本。

随着专科、专病智能体数量增多，平台搭建了统一的交互入口。

医生通过自然语言输入需求，系统自动识别意图并匹配合适的智能体。

更关键的是，医渡科技引入“任务规划引擎”，将标准化诊疗路径转化为可执行的智能任务序列。

例如，住院患者的检查、治疗与随访计划，系统可提前编排并在后台运行，医生仅需确认或微调，重复性工作负担大幅降低。

院外场景同样不可忽视。

医渡科技还推出手机端循证决策工具“医渡智循”。

它基于可信医学证据体系，提供实时辅助决策。

知识底座汇集超过2000万篇中英文医学文献、5万余部临床指南与专家共识、6万余种医药科普知识，并整合人民卫生出版社专科知识库，实现“全文证据直答、句句有依据”――每条结论均可追溯到原始来源。

对医生而言，这相当于随身携带的“第二大脑”和一支多学科智能体顾问团。

李林峰在演讲中总结道：“真正在医疗场景中发挥价值的，不是单一模型，而是一套能嵌入真实流程、稳定执行任务并持续演进的智能体系统。

”目前，医渡科技正通过可循证、可溯源的医疗智能体体系，将AI从辅助工具升级为临床基础设施，推动其进入医疗决策链条与工作流的核心环节。

医疗AI正从“能力展示”迈向“系统级生产力”，精准医疗能力的规模化与普惠化落地，不再是遥不可及的愿景。