Agentic AI 作为一种由多个软件实体（或智能体）组成的系统，能够在独立完成任务的同时进行协作与学习，从而推动医疗保健领域的宏观和微观变革。该技术通过规划任务、自主访问工具、利用知识和运用不同模型完成工作，显著提升医疗效率和质量。
Agentic AI 如何改变医疗保健
Agentic AI 能够减轻行政负担、提高生产力，并改善患者治疗效果。具体而言：
- 减轻行政负担：通过自动化文档记录、排班和常规工作流程，使医护人员有更多时间与患者互动，提升工作效率。例如，DeepScribe 的 AI 智能体可每日为医生节省高达三小时的文书工作时间，而 Microsoft 的 Dragon Ambient eXperience (DAX) Copilot 则能将每例患者的记录时间缩短五分钟。
- 改善患者治疗效果：通过分析患者数据、病史和症状，AI 智能体可辅助医生制定诊疗方案，实现精准预测和个性化治疗。例如，虚拟肿瘤委员会和诊断智能体可支持复杂疾病诊断，而实时分析工具能提前识别健康危机。
安全与透明的重要性
医疗行业对 AI 的信任依赖于系统的可解释性和透明度。当前，澳大利亚 44% 的民众认为 AI 的风险大于收益，因此医疗 AI 应用需通过提升模型透明度（如可解释 AI）来增强信任。同时，由于自主运行特性，Agentic AI 引入新的安全风险，需通过访问控制、加密和监控等措施加以防范。
Agentic AI 在医疗领域的应用案例
- 自动化工作流程：如 DeepScribe 生成临床记录、DAX Copilot 自动记录患者会诊等。
- 分诊与资源分配：自主分诊智能体可优化急诊流程，而预测分析工具能提前识别败血症或心脏骤停等紧急情况。
- 主动式预测医疗：通过分析 CT 扫描、基因组和可穿戴设备数据，实现早期疾病筛查和个性化治疗。
- 复杂数据集分析：整合 My Health Record 等系统，实时生成人口健康数据，助力公共卫生决策。
NTT DATA 的解决方案
作为全球 Agentic AI 领导者，NTT DATA 提供端到端服务，包括：
- Smart AI Agent™ 生态系统：支持低代码开发，涵盖基础设施、云平台和可复用组件。
- Agentic AI Services for Hyperscaler AI Technologies：通过 Azure AI Foundry Agent Service 简化多智能体部署。
- 三步实施路径：机会评估、原型验证与扩展、持续优化，助力企业实现业务转型。
结论
Agentic AI 正推动医疗行业从自动化向智能工作流程转型，但需在安全、可解释性和集成性方面谨慎推进。企业应尽早布局，通过合作伙伴（如 NTT DATA）实现技术落地，以应对医疗资源约束并提升患者体验。
