医疗组织正在开始实施AI代理——设计用于在几乎不需要或不需要人类干预的情况下执行特定功能的自主、任务特定系统。尽管最初的采用主要集中在非临床领域，如调度和预先授权，但专家预测，如果这些AI代理能够满足严格的安全性和可靠性标准，它们最终可能在临床决策中发挥作用。
随着过去几年中AI在医疗领域的不断演进，许多医疗组织已经从谨慎的实验阶段转向更严肃的大规模集成尝试。随着数百万的风险投资继续流向开发医疗AI的初创企业，很明显，整个行业的组织将在未来几年内利用这项技术来优化工作流程并改善患者结果。
随着这一趋势的继续，医疗领导者对代理AI类别越来越感兴趣。专家预测，在接下来的几年里，AI代理——设计用于在几乎不需要或不需要人类干预的情况下执行特定任务的自主系统——在医疗领域将变得越来越受欢迎。
行业面临着在不牺牲护理质量的情况下实现成本控制的压力，医疗技术专家认为，AI代理是一种可扩展的解决方案，可以帮助实现这一艰巨的目标。
Suki公司首席执行官Punit Soni承认，“AI代理”是一个流行词。Suki销售一种针对医生的AI代理。通过呼叫这个由AI驱动的助手，医生可以快速访问其患者的药物、生命体征、过敏史或手术历史等关键信息。医生还可以使用Suki的工具查看他们的每周日程安排、口述临床笔记并协助ICD-10编码。
该代理还可以自主完成任务，例如订购实验室检查、安排随访预约和发送预约提醒。其标价为每月每用户399美元。
在Soni看来，AI代理只是建立在所有之前的AI模型基础上——结合了预测能力、行动和数据来执行任务。这些工具被称为“代理”，因为它们模仿了类似人类的帮助。他指出，由于医疗领域充满了低效的工作流程，因此可以从AI代理中受益匪浅。
“当用户非常专业，你改进的工作流程高度可重复，并且所需的知识体系固定时，AI实际上是非常有效的。”Soni表示，医疗领域符合所有这些条件。他说，AI代理应该是辅助性的和无形的，其主要目标是让临床医生更加专注于患者护理。
Soni说，代理AI将在后台管理用途中首先得到广泛采用。他表示，在医疗领域的AI应用中，这始终是第一步。一些用例包括自动化的预先授权请求和呼叫中心代理。
另一位医疗专家——Red Cell Partners（一家投资和孵化公司）的医疗部门负责人Naimish Patel——同意Soni的观点。他还表示，医疗机构将首先在非临床用途中部署AI代理，随后再扩展到临床应用。
在Patel看来，专注于患者旅程的AI代理将获得最大的采用。例如，有些代理AI模型可以自主地安排预约并在家中跟踪患者是否遵循其护理计划。他说：“这是一个风险较低的用例，但在很多方面，AI可以极大地改进这一过程。想想某些提供者具体的偏好——你可能有三个皮肤科医生，但其中一个可能不进行某些程序。知道哪个皮肤科医生进行哪种程序并查找可用性都是多步骤的过程，而以前是由人来完成的——但现在AI几乎可以瞬间完成。”
InTrivo是一家销售代理AI工具以完成Patel描述的任务以及帮助患者安排预约的公司。
AI代理还可以接管繁忙的医护人员的一些基本任务——这对于面临持续劳动力短缺的医疗行业来说至关重要。代理AI可以通过自动化重复性任务来缓解劳动力短缺问题，从而使临床医生能够专注于在其执业范围内工作。例如，AI代理可以代表护士拨打电话并向患者发送短信，提醒他们取药或收集关于其恢复的信息。Notable、Luma Health和Hyro是一些销售此类用途代理AI的公司示例。
另一家代理AI公司——VoiceCare AI——开发了一种专门针对医疗服务提供商收入周期管理团队的代理。这家初创公司的代理名为Joy，它可以自己拨打商业对商业电话，处理诸如保险验证、预先授权、理赔处理和申诉等事务。
Mayo Clinic目前正在使用该工具。Joy代表Mayo进行通话，然后向该医疗系统提供通话结果摘要。VoiceCare AI首席执行官Parag Jhaveri解释说：“假设我们想为某个手术或治疗获得预先授权批准。Joy可以致电保险公司询问是否有预先授权文件。如果没有，她可以启动预先授权——并且可以在批准后跟进预先授权，获取预先授权批准编号和参考ID。患者可以去看医生，每次通话都会记录在云端。”
Jhaveri指出，这种端到端的电话自动化消除了大量繁琐的工作。他说，他最近与另一家大型医疗系统的领导层进行了通话，他们告诉他，他们的影像科每个月要给保险公司打7万个电话。“他们说，‘嘿，我们可以把这些人员解放出来做其他事情吗？’这正逐渐成为现实。”
他说，这种工具通常基于消费模式收费，每小时4.02至4.49美元。通话量大的提供商支付的价格接近较低的一端，而通话量小的提供商支付的价格则接近较高的一端。Jhaveri还提到，VoiceCare还有一种基于结果的模式，即只有在代理成功交付结果时提供商才需要付费。对于选择这种定价模式的提供商，代理每小时的费用为4.99至5.99美元。
支付方也可以利用代理AI来提高成员满意度。例如，自动化公司Ushur本周发布了一款新的面向健康计划的AI代理。Ushur首席执行官Simha Sadasiva表示，他创立该公司是因为他在担任患有绝症的母亲的主要看护者时的经历。每隔几周，他都要花几个小时与她的健康计划通话，经常等待转接。
Ushur的代理使支付方能够自动化原本需要呼叫中心人工干预的成员请求。与传统的聊天机器人不同，Ushur的代理AI不仅可以提供脚本化答案来回答常见问题，还可以处理和完成服务请求，例如发放成员ID卡或安排程序——从而消除了人工呼叫中心代理手动执行这些常规任务的需要。
截至2023年，运营一个医疗呼叫中心的平均年成本接近1400万美元。
Sadasiva解释说：“例如，成员可能需要他们的成员ID卡。与其将该请求发送给另一个工作人员，然后等待某人实际将成员ID卡寄送给最终客户，我们现在可以将整个工作流程数字化，并通过数字渠道提供该成员ID卡，现在可以在手机钱包中找到它。这是在几秒钟内而不是让最终客户经历繁琐的流程来获得服务请求的一个例子。”
在短短两个月内，Ushur的AI代理就为其中一个健康计划客户自主解决了超过36,000次互动。Sadasiva指出，这种成员采用是有机发生的，成员通过健康计划网站上的自助服务选项发现了该工具。
另一位医疗技术专家——Nvidia医疗部门副总裁兼总经理Kimberly Powell——认为，AI代理可以为提供商节省时间和金钱，同时提升患者体验。Nvidia正在开发一个企业级平台，以创建任务特定的AI代理。例如，该公司最近为渥太华医院创建了一个术前代理，为患者提供24/7全天候可靠的手术信息。
Powell说，Nvidia开发了这款由AI驱动的数字虚拟助手，以帮助回答患者关于麻醉、如何准备手术和术后恢复等问题。该代理通过提供连续的信息访问，增加患者的准备程度，减少术前焦虑，并减轻医院工作人员的负担。
“术前预约可能需要长达两小时，这些预约是由医疗专业人员进行的。但其中很多信息——在哪里停车、何时到达——不是诊断或临床信息。但患者需要知道这些信息，以便遵守正确的指示——这样他们才能准时到达，不会因为在早上吃了东西而取消手术。”
渥太华医院每年进行约8万次手术。在过去，每次手术都需要进行一次为期两小时的术前预约。“那就是16万小时的术前预约。如果你能把每次预约的时间缩短50%，那么你就相当于给了渥太华医院8万小时的医疗工作人员时间。”
她还指出，患者对Nvidia的代理很满意。患者可以问代理尽可能多的问题——人们并不总是觉得他们可以对自己的提供者这样做。有了AI代理，患者不必担心受到评判或得到仓促的回答。根据Nvidia发言人的说法，构建这些数字队友的典型成本在50万到100万美元之间。
Suki公司的Soni设想了代理AI在医疗领域扩展用例的美好未来。除了行政工作流程外，AI代理还可以在保持患者对其健康的了解方面发挥关键作用。他说：“在某种程度上，所有行政活动都将帮助临床医生教会AI足够的知识，使其能够开始帮助他们与患者联系。”
例如，AI代理可能能够立即向患者提供就诊后的总结或在电子健康记录中回答他们的问题。Soni还指出，代理AI有一天可能会帮助医生做出临床决策。“在某种程度上，它们将获得足够的信息，开始帮助医生具备临床判断力。”
如果这一预测成为现实，那也不会很快发生。UPMC Enterprises产品开发高级副总裁Jeff Jones表示，为了让代理AI在临床决策中发挥真正的作用，必须对其进行严格的测试和验证。否则，患者不会愿意让他们的提供者使用它。
“信任始于证明。AI工具在支持医生的选择之前必须准确、可靠和安全。同样重要的是，它们必须无缝集成到临床工作流程中，在适当的时间提供有意义的见解，而不会中断护理交付。”
确保未来的代理AI既有效又负责任，需要卫生系统和技术合作伙伴之间的密切合作。像UPMC Enterprises的Ahavi平台这样的解决方案允许医院在真实患者之前先在去识别的患者数据上测试AI工具。
另一位卫生系统AI专家——西雅图儿童医院首席数字官兼首席AI和信息官Zafar Chaudry——指出，要在临床决策中实现代理AI的潜力“需要取得实质性进展”。这包括开发具有可验证、透明推理的AI模型，进行广泛的临床试验以确保安全性和准确性，并为部署建立明确的法律和伦理标准。
Nvidia的Powell指出了另一个她认为可能变得流行的令人兴奋的用例：灾难救援代理。她提到Hippocratic AI已经创建了灾难救援代理，以便在野火、热浪和冰冻等情况下检查患者并提供信息。“他们可以部署代理，联系患者，看看他们是否需要紧急护理，或者帮助他们维持透析治疗的连续性。你永远不会有足够的护士或医疗人员能够在短时间内或数百万人的规模上部署。”
Hippocratic自2023年成立以来已筹集了2.78亿美元资金。尽管融资成功，但AI专家和自称“医疗AI欺诈调查员”的Sergei Polevikov批评了该公司，称成千上万的外包护士必须监控每一次AI互动。Hippocratic首席执行官Munjal Shah拒绝接受本文采访。
另一位熟悉医疗AI的人士——Innovaccer首席执行官Abhinav Shashank——认为AI代理有可能帮助扩大基于价值的护理模式。他的公司在上个月推出了一系列针对提供商的AI代理，包括可以完成推荐、编码和预先授权等任务的工具。
随着医疗AI开发者继续将代理AI应用于新的用例，Shashank认为有一个未来，代理驱动的护理管理可以将预防性外展扩展到不仅仅是最高风险的患者。“如果任何人进入基于价值的护理合同，通过他们的护理协调努力，他们只能接触到5%的最高风险患者。”但借助AI代理自主拨打和发送消息，提供者可以主动接触更大的群体——接近50%的高风险患者，从而实现更早的干预和更好的结果。
繁琐的任务，如患者外展、预先授权和预约安排，并不是医疗人员的最佳时间利用方式——尤其是当该行业预计到2026年将面临320万名工人短缺时。这就是为什么Shashank说他并不担心最近几个月其他公司发布了针对医疗的AI代理。“在上一代进入医疗领域的技术之后，生产率下降了。我认为，作为科技公司，我们需要负责帮助我们的医生提供更好的护理——这是一个如此巨大的问题，越多的工具越好。”
对他和其他接受采访的高管来说，医疗AI的下一个前沿不仅仅是智能——而是行动。
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