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引言

人工智能技术正在全球范围内深刻改变医疗服务的提供方式，推动全球医疗的普惠化、技术合作、产业升级以及公共卫生防控发生巨变[0]。医疗AI的浪潮奔涌向前，从2024年开始，生成式AI的爆发式发展更是将医疗AI推到了新的十字路口[1]。在这一背景下，本报告将深入探讨医疗领域AI发展的五大核心趋势，包括AI数位代理与自主决策、物理AI与机器人医疗应用、医疗大数据分析与精准医疗、医疗影像AI与早期疾病筛查以及智慧医院场景建设，旨在为读者提供对医疗AI发展趋势的全面认识和深刻理解。

医疗AI的发展已经能够自动化地分析各种医学影像，从X光、CT到MRI，迅速识别微小病灶，并提供量化数据支持[4]。当前，全球AI医疗器械市场规模持续增长，2021年为5.06亿美元，2022年增长至7.21亿美元，同比增长42.49%[7]。这些数据表明，医疗AI已经从概念验证阶段进入到实际应用阶段，并正在加速改变医疗行业的面貌。

随着DeepSeek等国产大模型取得突破，医疗大模型及AI应用热潮再度高涨，众多三甲医院、专科医院等已开始进行本地化部署[5]。然而，医疗AI的发展并非一帆风顺，它在技术理想主义与商业现实主义间不断寻找平衡点[2]。因此，理解医疗AI的发展趋势对于医疗从业者、技术开发者以及政策制定者都具有重要意义。

本报告将通过深入分析医疗AI的五大核心趋势，揭示其技术基础、应用场景以及未来发展方向，为读者提供对医疗AI发展趋势的全面认识和深刻理解。

AI数位代理与自主决策

数位AI代理超越辅助角色，成为临床协作者

人工智能在医疗领域的应用已经从单纯的辅助工具发展成为临床决策的协作者。这种转变的核心在于数位AI代理不再仅仅提供信息或建议，而是直接参与临床决策过程，成为医生的智能助手和合作伙伴。NVIDIA NIM™和LangGraph等技术的发展为这一趋势提供了强有力的支持。

NVIDIA NIM™(NVIDIA Inference Microservices)是一套生成式AI微服务，旨在简化AI模型在任何NVIDIA加速基础设施上的部署过程[15]。这些微服务为最新AI模型提供最低的总体拥有成本和最佳的推理优化，使医疗保健和生命科学领域的公司能够快速部署和扩展其AI应用[16]。通过NIM微服务，医疗专业人员可以轻松使用预构建、优化的推理微服务来部署最新的AI模型，从而加速从研究到临床应用的转化过程。

LangGraph是一个使用大型语言模型(LLM)和LangChain构建有状态多参与者应用程序的库[24]。它允许开发者使用LCEL（LangChain表达式语言）构建链，实现长期代理记忆功能。LangGraph在2024年1月推出，基于图这一数学概念，作为大型语言模型驱动应用的框架[29]。与传统的静态推理不同，LangGraph代表了一种新的AI应用范式，使AI能够基于对话历史和上下文进行推理，这对于需要跟踪患者病史和治疗进展的医疗场景尤为重要。

LangGraph在医疗AI中的应用体现在其人机协同机制与技术实现上。例如，LangGraph确保AI生成的处方必须经医师确认才能生效，符合医疗法规要求[20]。这种设计既发挥了AI的效率优势，又确保了医疗决策的合法性和安全性。此外，LangGraph支持文本、语音、图像等多模态人机交互，为医疗AI提供了更加丰富和自然的交互方式[20]。

LangGraph在医疗AI中的应用还包括构建智能病历数据库交互系统[21]。通过结合DeepSeek大模型和LangGraph，开发者可以构建一个能够理解自然语言查询并从病历数据库中检索相关信息的系统，大大提高了医疗数据的可用性和可访问性。

AI驱动的自主决策系统，提升个别患者精准治疗

AI驱动的自主决策系统是医疗AI发展的另一个重要趋势。这些系统不仅能够分析大量医疗数据，还能基于分析结果做出治疗建议或决策，从而实现个别患者的精准治疗。

精准医疗是这一趋势的核心目标。通过分析患者的基因组、生活方式和环境因素等数据，AI系统可以为每个患者量身定制最佳的治疗方案，提高治疗效果，减少副作用。这种个体化的治疗方法正在从概念逐渐变为现实，尤其是在肿瘤学和遗传疾病等领域。

AI驱动的自主决策系统在医疗中的应用需要考虑多种因素。首先，系统需要能够处理和分析大量的结构化和非结构化医疗数据，包括病历、影像、实验室结果等。其次，系统需要具备强大的推理能力，能够理解复杂的医疗情境并做出合理的决策。此外，系统的安全性和可靠性也是至关重要的，任何错误的决策都可能导致严重的后果。

AI驱动的自主决策系统在医疗中的应用也面临一系列挑战。首先是数据质量和标准化的问题，不同来源的医疗数据可能存在格式、质量上的差异，这给系统的训练和应用带来困难。其次是系统的可解释性问题，医疗决策往往需要清晰的解释，而许多AI系统，特别是深度学习系统，往往是"黑箱"，难以提供透明的决策依据。此外，系统的安全性和隐私保护也是需要考虑的重要问题。

为了应对这些挑战，研究人员正在开发更加透明、可解释的AI模型，如可解释人工智能(XAI)技术，以及更加安全和隐私保护的数据处理方法，如联邦学习和差分隐私等。这些技术的发展将为AI驱动的自主决策系统在医疗领域的应用提供更加坚实的基础。

主权AI医疗生态系统，定制化本地需求，同时维护数据隐私

主权AI医疗生态系统是近年来医疗AI领域的一个重要发展方向。这一概念强调医疗AI系统应该在尊重患者数据主权的前提下，为医疗机构提供定制化的服务，同时维护数据隐私。

NVIDIA FLARE™(Federated Learning Application Runtime Environment)是实现这一愿景的重要技术之一。它是一个领域无关、开源且可扩展的联邦学习SDK，允许研究人员和数据科学家将现有的机器学习和深度学习工作流程调整为联邦范例，并让平台开发者专注于其特定领域[30]。

联邦学习是一种分布式机器学习技术，允许多个参与方在不共享原始数据的情况下共同训练一个模型。这使得不同医疗机构可以在保护患者隐私的前提下，协作提高AI模型的性能。例如，在EXAM(EMR CXR AI Model)研究中，Mass General Brigham使用NVIDIA FLARE™将五个大洲的20家医院聚集在一起，训练一个神经网络模型[37]。这种合作不仅提高了模型的泛化能力，还保护了患者的隐私。

主权AI医疗生态系统的一个重要特点是能够满足医疗机构的本地需求。不同医疗机构可能有不同的数据特点、业务流程和监管要求，一个通用的AI解决方案可能无法满足所有需求。通过联邦学习等技术，医疗机构可以在本地训练和部署AI模型，满足自身的特定需求，同时仍然能够从与其他机构的合作中受益。

主权AI医疗生态系统还强调数据隐私的保护。医疗数据包含大量敏感信息，其泄露可能导致严重的后果。联邦学习等技术通过在本地处理数据，只共享模型参数的方式，大大降低了数据泄露的风险。此外，结合使用隐私保护算法和工作流程策略，可以进一步降低影响数据安全和隐私的风险[