人工智能代理可以交流，但只有少数真正值得信赖

医疗保健领域对人工智能代理的需求从未像现在这样迫切。在整个行业中，不堪重负的团队面临着大量耗时的任务，延误了患者的治疗。临床医生的工作量已达到极限，支付方的呼叫中心被大量请求淹没，而患者则在等待紧急问题的答案。

人工智能代理提供了一种解决方案，它弥补了关键差距--扩大了临床和行政人员的服务范围和可用性，同时降低了医护人员和患者的倦怠感。但要实现这一潜力，我们必须首先为人工智能代理建立坚实的信任基础。信任不能仅靠友好的语气或对话魅力来建立。它是精心设计的结果。

尽管人们对人工智能代理的兴趣与日俱增，头条新闻也对人工智能代理的威力作出了承诺，但许多负责患者和社区福祉的医疗保健领导者对广泛采用人工智能代理仍持谨慎态度。初创公司正在推广各种功能，从自动完成预约等简单任务，到与患者进行深入交流和提供临床支持。然而，很少有公司能证明这些互动是真正安全的。

事实上，许多公司永远也无法证明这一点。

任何人都可以使用大型语言模型（LLM）创建语音代理，赋予其同情的语气，并编写令人信服的对话脚本。每个行业都有这样的平台，每个平台都在推广自己独特的代理。不过，虽然这些代理看起来和听起来都不一样，但它们的行为却惊人地相似--容易产生幻觉，无法验证基本事实，缺乏确保问责的机制。

这种方法--通常只是在基础 LLM 上包裹了一层薄薄的膜--在零售业或酒店业可能还算合适，但在医疗保健业注定会失败。基础模型功能强大，但在设计上却是通用型的；它们并没有经过临床指南、支付方政策或监管要求方面的培训。即使是建立在这些基础之上的最清晰的代理，也可能会偏离推测性的回答，处理不该处理的问题，编造答案，或错过让人类操作员参与的提示。

这样做的后果是显而易见的--患者可能会感到困惑，护理工作可能会中断，代价高昂的人工纠正工作也往往随之而来。这不是机器智能的问题。这是一个基础设施缺失的问题。

要想在医疗环境中安全、可靠、有效地运行，人工智能代理就不能仅仅充当电话中的自动语音。它们必须得到系统的支持，这些系统的设计目的是控制、理解上下文并承担责任。根据我在构建此类系统方面的经验，以下是其中的内容。

响应控制使幻觉几乎不可能发生

医疗保健领域的人工智能代理必须做的不仅仅是生成似是而非的回复。它们必须每次都提供准确的答案。这就需要一个严格控制的 "行动空间"--一个既能实现自然对话，又能保证所有回答都符合预先批准的逻辑的系统。

通过内置的反应控制参数，代理只能从授权协议、预定义程序和监管标准中提取信息。该模型的创造力被用于指导互动，而不是捏造事实。这就是医疗机构消除幻觉风险的方法--不是通过有限的试点或焦点小组，而是通过基础设计消除风险。

专业化知识图谱实现可信赖的互动

每一次医疗保健对话都是深层次的个人对话。考虑到两个 2 型糖尿病患者生活在同一地区，具有相似的风险因素。根据病史、治疗方案、保险计划和处方规则，他们服用某种药物的资格可能会有所不同。

人工智能代理不仅需要访问这种级别的上下文，还必须能够利用它进行实时推理。专门的知识图谱恰恰能提供这种功能。它将来自多个可信来源的信息组织成结构化格式，使代理能够验证输入并提供准确的个性化响应。如果没有这一层，代理可能会显得知识渊博，但他们只是在执行僵化的工作流程和进行有根据的猜测。

综合审查系统系统地评估准确性

即使患者满意地结束了通话，人工智能座席的任务也没有结束。医疗服务提供者需要确认人工智能座席提供了正确的信息、理解了交流内容并正确记录了交互过程。这就是自动化后处理系统发挥重要作用的地方。

一个可靠的审查系统应该像一个拥有无限时间的人工主管一样，一丝不苟地分析每一次对话。它应该验证回复的准确性，确保正确的数据采集，并确定是否有必要采取后续行动。如果发现问题，代理必须上报给人工。如果一切正常，就可以放心地结束任务。

除了这三大工程信任支柱外，每个代理人工智能基础设施都必须包括一个强大的安全和合规框架，以保护患者数据并确保与监管机构保持一致。这意味着要遵守 SOC 2 和 HIPAA 等标准，以及偏差测试、受保护健康信息编辑和数据保留的内置流程。

这些安全措施不仅仅是满足复选框的要求。它们构成了一个可靠系统的支柱，该系统能够按照患者和医疗服务提供者期望的标准管理每一次交互。

医疗保健不需要更多的人工智能炒作。它需要的是强大的人工智能基础设施。对于代理人工智能来说，信任不仅仅是赢得的，而是从头开始设计的。