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本文由Vasco Gerardo Hinostroza Fuentes（美国佛罗里达大学）、Hezerul Abdul Karim（马来西亚多媒体大学）、Myles Joshua Toledo Tan（美国佛罗里达大学/菲律宾圣拉萨尔大学）和Nouar Aldahoul（纽约大学阿布扎比分校）共同撰写，于2025年5月7日发表在Frontiers in Digital Health期刊上，标题为《AI with Agency: A Vision for Adaptive, Efficient, and Ethical Healthcare》。该文是一篇观点性论文（opinion），探讨了自主性人工智能（agentic AI）在医疗领域的潜力，并提出了一种框架，旨在通过自主学习和实时适应能力优化医疗服务的效率、精准性和伦理合规性。

主要观点及论据

1. 医疗行业的现状与挑战

文章指出，当前医疗系统面临的核心问题包括行政负担过重、资源分配低效和临床决策误差。例如，美国医疗支出占GDP的16.8%，但可预防住院率更高，且人均预期寿命（78.8岁）低于OECD国家平均水平（80.6岁）。73%的参保成年人因行政流程复杂而延迟或放弃就医。这些问题源于行政流程碎片化、电子健康记录（EHR, Electronic Health Records）系统低效以及静态AI工具的局限性。例如，现有计算机化医嘱录入系统（CPOE, Computerized Provider Order Entry）可能增加10%的体力劳动负担，且医嘱集更新滞后。

2. 自主性AI的解决方案

与传统AI不同，自主性AI具备目标驱动、实时学习和动态调整的能力，可显著降低医疗错误并提升效率。例如：
- 行政自动化：通过自然语言处理（NLP, Natural Language Processing）和语音识别技术，AI可将临床记录时间减少52%，并优化保险索赔处理，减少欺诈（如实时适应新计费规则）。
- 临床决策支持：在影像诊断中，AI对结核病和糖尿病视网膜病变的检测准确率已超过人类医生；在儿科脓毒症早期预警中，AI模型可降低假阳性率。
- 资源管理：通过预测患者流量和设备故障，AI可动态调整急诊科（ED, Emergency Department）分诊策略，减少等待时间。

3. 经济效益与成本优化

自主性AI预计每年为美国医疗系统节省1000亿至1500亿美元，具体通过：
- 早期诊断：如AI影像技术减少晚期癌症治疗成本。
- 药物管理：通过分析患者基因数据避免不良反应，优化慢性病用药方案。
- 供应链优化：COVID-19期间，AI成功预测呼吸机和个人防护装备需求，减少浪费。

4. 伦理与实施挑战

尽管潜力巨大，自主性AI的推广面临以下问题：
- 数据偏见：若训练数据缺乏多样性，AI可能加剧少数群体的诊断偏差。
- 法律责任：自主决策导致的医疗事故责任归属不明确（如开发者、医院或临床医生）。
- 技术壁垒：老旧EHR系统难以兼容实时学习算法，且部署成本高昂（五年期投资约178万美元）。
- 伦理框架：需确保AI决策透明（如可解释AI, XAI, Explainable AI）并避免过度优化牺牲患者权益。

5. 未来方向

作者呼吁：
- 跨学科合作：开发者需与临床医生、伦理学家共同设计系统。
- 政策支持：制定适应自主性AI的法规（如欧盟《AI法案》将医疗AI列为高风险领域）。
- 资源公平：开发低成本AI工具以减少医疗资源不平等。

论文的价值与意义

本文系统论证了自主性AI在医疗领域的变革潜力，不仅提出技术框架，还深入分析了经济、伦理和落地挑战。其核心贡献在于：
1. 理论创新：首次将“自主性”作为AI医疗系统的核心能力，强调实时适应性与目标驱动的结合。
2. 实践指导：通过具体案例（如急诊分诊、手术机器人）说明AI如何优化全流程医疗管理。
3. 伦理警示：提出“动态伦理约束”概念，要求AI在运行时自动平衡效率与公平。

该文为医疗AI的研究与政策制定提供了重要参考，尤其对资源有限地区的技术适配具有启示意义。