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现有医疗AI记忆、规划与工具使用的创新路径分析

news 2025/7/15 12:59:57

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一、引言

1.1 研究背景与意义

随着科技的飞速发展，医疗人工智能（AI）已成为医疗行业变革的重要驱动力。在全球范围内，医疗资源分布不均、医疗成本攀升以及对精准医疗的迫切需求，促使医疗 AI 技术不断演进。从疾病诊断、药物研发到健康管理，医疗 AI 的应用正在重塑医疗行业的格局。

记忆机制是医疗 AI 实现精准诊断和个性化医疗的基础。传统的医疗 AI 系统在处理长期、复杂的医疗数据时，往往存在记忆断层和信息丢失的问题，导致诊断的准确性和连贯性受到影响。例如，在慢性病管理中，对患者长期病史和治疗反应的记忆缺失，可能会导致治疗方案的不合理调整。而先进的记忆机制能够使医疗 AI 系统像经验丰富的医生一样，全面、准确地记住患者的医疗信息，为诊断和治疗提供可靠依据。

主动规划能力使医疗 AI 从被动响应转变为主动干预，实现全周期健康管理。在疾病预防阶段，通过对个体健康数据的分析和风险预测，医疗 AI 可以提前制定预防策略，如个性化的健康建议和体检计划。在治疗和康复阶段，根据患者的实时状况动态调整治疗和康复方案，提高治疗效果和康复速度。这种主动规划能力有助于医疗资源的合理分配，降低医疗成本，提升全民健康水平。

工具使用流程的优化则提高了医疗 AI 的实用性和易用性，使其能够更好地融入临床工作流。通过多模态智能体和系统工程，医疗 AI 可以集成和调用各种医疗工具，如医学影像设备、诊断试剂盒等，实现自动化、智能化的医疗操作。这不仅减轻了医护人员的工作负担，还减少了人为操作失误，提高了医疗服务的效率和质量。

1.2 国内外研究现状

在记忆机制方面，国内外研究主要聚焦于分层记忆架构和模糊召回与动态读写技术。国内的杭州智诊科技 WiseDiag 系统构建了实时 / 短期 / 长期记忆三级体系，实现了对患者医疗信息的精准回溯。上海交通大学的 MemOS 操作系统则模仿计算机操作系统设计，将记忆分为参数记忆、激活记忆和明文记忆，并通过 MemCube 单元管理元数据，实现了记忆的智能调用与生命周期管理。国外也有类似的研究，如一些基于 Transformer 架构的改进模型，通过引入记忆模块来增强模型对历史信息的处理能力。然而，目前的记忆机制仍存在一些问题，如记忆的持久性和准确性有待提高，在处理大规模、高维度医疗数据时的效率较低。

在主动规划能力的研究上，国内中科大附一院的智医随行大模型基于患者健康画像生成个性化风险预警和动态康复计划，内置专病管理知识库，为居家患者提供全面的健康管理服务。国外伊利诺伊大学的临床决策 AI 链采用 RAG 技术融合临床术语体系，快速生成循证治疗方案，在急救等场景中发挥了重要作用。但当前主动规划能力的研究在多意图理解的准确性和决策协同的灵活性方面还有待突破，尤其在复杂疾病的治疗决策中，如何综合考虑多种因素并制定最优方案仍是挑战。

在工具使用流程方面，美中爱瑞肿瘤医院的豆包大模型集成了预问诊智能体和多模态工具，能够自动解析病史资料并通过面部表情识别评估疼痛等级，为临床决策提供多维度信息。Virtual Lab 多智能体系统则自主执行生物医学研究的全流程，在药物研发等领域展现出巨大潜力。国内外在工具使用流程的研究主要集中在工具调用智能体框架的设计和系统工程的优化上，但在多模态智能体的协同效率、工具与医疗流程的深度融合等方面还需要进一步探索。

1.3 研究方法与创新点

本研究采用文献研究法，全面梳理国内外关于医疗 AI 记忆机制、主动规划能力及工具使用流程的相关文献，分析研究现状和发展趋势，为研究提供理论基础。通过案例分析法，深入剖析杭州智诊科技 WiseDiag 系统、中科大附一院智医随行大模型等典型案例，总结成功经验和存在的问题，提出针对性的改进建议。

本研究的创新点在于，从记忆机制、主动规划能力及工具使用流程三个关键维度对医疗 AI 进行综合分析，打破了以往研究中单一维度的局限，为医疗 AI 的发展提供了更全面、系统的视角。在研究内容上，关注最新的技术突破和应用场景，如基于新型记忆架构的医疗 AI 系统、结合多模态数据的主动规划模型以及高度集成化的工具使用流程，为医疗 AI 的实践应用提供了更具前瞻性的指导。

二、医疗 AI 的记忆机制前沿研究

2.1 分层记忆架构的创新

2.1.1 实时 / 短期 / 长期记忆三级体系

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杭州智诊科技的 WiseDiag 系统在医疗 AI 记忆机制的创新中，构建了实时 / 短期 / 长期记忆三级体系，为实现精准医疗提供了坚实的基础。实时记忆如同人类大脑在对话瞬间的即时反应，在 WiseDiag 系统中，它负责维持当前会话的连贯性。当患者与系统进行交互时，实时记忆能够迅速捕捉并处理患者当下提供的症状描述、感受等信息，使得系统在对话过程中能够做出及时、准确的回应，就像一位专注倾听的医生，不错过患者每一个表达细节。

短期记忆则在实时记忆的基础上，对关键信息进行提炼和短暂存储。它可以在对话结束后，依然保留患者提供的重要内容，实现多轮对话上下文的连贯性。例如，当患者在多次对话中提及不同时间段的症状变化时，短期记忆能够整合这些信息，让系统在后续的交流中，基于之前的关键信息进行分析和判断，避免重复询问已经了解的问题，提升沟通效率。

长期记忆是 WiseDiag 系统记忆体系的核心组成部分，它存储着患者丰富的个性化数据，包括病史、用药记录、过敏史、家族病史以及长期的健康监测数据等。这些数据为医疗 AI 提供了全面了解患者健康状况的视角，支持跨时间的复杂推理。以慢性病患者为例，长期记忆中存储的多年血压、血糖监测数据，以及过往的治疗方案和药物反应等信息，能够帮助 WiseDiag 系统分析患者病情的发展趋势，预测潜在风险，并为医生提供更具针对性的治疗建议。通过对这些长期数据的挖掘和分析，系统可以发现一些潜在的关联，如某种生活习惯或环境因素与病情变化之间的关系，从而为患者制定更个性化的健康管理方案。

2.1.2 MemOS 操作系统的独特设计

上海交通大学的 MemOS 操作系统为医疗 AI 的记忆管理带来了全新的思路，其独特的设计理念和功能实现，使其在处理医疗数据时具有显著优势。MemOS 将记忆分为参数记忆、激活记忆和明文记忆三种类型，这种分类方式借鉴了人类大脑不同层次的记忆功能，使 AI 能够更高效地存储和调用知识。

参数记忆类似于人类大脑中根深蒂固的知识结构，它存储着基础医学知识，如人体解剖学、生理学原理、疾病诊断标准、药物作用机制等。这些知识是医疗 AI 进行诊断和治疗的基石，具有高度的稳定性。一旦形成，参数记忆不易改变，因为它代表着经过长期验证和积累的医学共识。但更新参数记忆的代价较高，需要大量的数据和复杂的训练过程，如同人类要改变自己长期形成的认知观念一样困难。例如，当有新的医学理论或治疗方法得到广泛认可时，更新参数记忆就需要对大量的医学文献和临床数据进行重新学习和整合。

激活记忆与人类的工作记忆相似，是模型在处理当前任务时产生的中间状态和上下文信息。在医疗场景中，当 MemOS 系统接收到患者的症状描述和相关检查数据时，激活记忆会迅速捕捉这些信息，并将其作为当前任务的关键输入。它能够快速响应，维持对话的连贯性，使系统能够根据患者当前提供的信息做出及时的判断和反馈。激活记忆的容量有限，就像人类在短时间内能够处理和记住的信息是有限的一样，这也决定了它主要用于应对当前即时的任务需求。

明文记忆相当于人类使用的外部记忆工具，如笔记本、日记等，它可以存储大量结构化信息。在医疗领域，明文记忆涵盖了患者的病历记录、检查报告、治疗过程中的实时数据、医患沟通记录以及从外部获取的最新医学研究成果和临床指南等。明文记忆的优势在于其容量大且更新灵活，能够随时记录和存储新的信息。当有新的检查结果或治疗方案调整时，明文记忆可以迅速更新，为医疗决策提供最新的数据支持。

为了实现记忆的智能调用与生命周期管理，MemOS 设计了 MemCube 单元。每个 MemCube 就像一个智能的记忆胶囊，不仅包含记忆内容本身，还包含丰富的元数据信息。这些元数据记录着记忆的来源、创建时间、使用频率、重要性等级、访问权限等。通过对元数据的分析和管理，MemOS 能够实现记忆的智能调度。例如，对于频繁使用且重要性高的记忆，系统可以将其从明文记忆转换为激活记忆，以提高访问速度；对于一些经过长期验证、稳定且重要的模式和知识，可以将其提炼为参数记忆，实现更高效的调用，从而优化医疗 AI 在处理复杂医疗任务时的性能和效率。

2.2 模糊召回与动态读写技术

2.2.1 WiseDiag 的端到端模糊召回机制

在实际医疗场景中，患者与医生的交流往往充满了模糊性和不确定性，WiseDiag 的端到端模糊召回机制正是为了解决这一难题而设计。该机制能够解析患者提出的模糊查询，通过对语言的深入理解和语义分析，结合时间上下文，在患者的历史医疗记录中精准定位相关信息。

例如，当患者询问 “最近开的药叫什么？” 时，WiseDiag 系统并不会因为 “最近” 这个模糊的时间描述而感到困惑。它首先会根据对话的时间点，结合系统中记录的患者最近一次就诊或用药的时间信息，确定一个大致的时间范围。然后，在这个时间范围内搜索与开药相关的记录，快速准确地找到患者所询问的药物名称，并提供详细的用药说明和注意事项。

再比如，当患者提到 “上次医生建议的检查是？” 时，WiseDiag 系统会利用其强大的语义理解能力，分析 “上次” 所指的时间点，可能通过患者的就诊时间序列、对话中的其他线索以及系统中记录的历史医疗事件，定位到上次就诊时医生给出的检查建议。这种端到端的模糊召回机制，使 WiseDiag 系统能够像经验丰富的医生一样，理解患者语言中的隐含信息，准确回应患者的疑问。

当患者提及 “黑便” 症状时，WiseDiag 系统不仅能够识别 “黑便” 这一症状本身，还能通过模糊召回机制，自动关联患者的阿司匹林用药史。系统通过分析患者的长期记忆数据，发现患者正在服用阿司匹林，而阿司匹林有导致消化道出血的副作用，进而识别出患者存在消化道出血的风险。基于这一关联分析，系统可以及时提醒医生关注患者的消化道情况，建议进一步的检查，如粪便潜血试验、胃镜检查等，以便尽早发现和处理潜在的健康问题。这种模糊召回机制大大提升了医疗 AI 对患者病情判断的准确性和全面性，使其能够在复杂的医疗场景中发挥更有效的辅助作用。

2.2.2 动态读写技术的优势与应用

动态读写技术是医疗 AI 记忆机制中的关键技术之一，它在更新和读取患者医疗信息方面展现出独特的优势。与传统的静态数据存储和读取方式不同，动态读写技术能够根据医疗场景的变化和患者的实时需求，灵活地对医疗信息进行更新和调用。

在患者的治疗过程中，病情可能会随时发生变化，新的检查结果、症状表现以及治疗反应等信息不断产生。动态读写技术可以实时捕捉这些变化，及时将新的医疗信息写入系统的记忆中，确保患者的医疗记录始终保持最新状态。当患者在住院期间进行了新的血液检查，检查结果显示某项指标异常时，动态读写技术能够迅速将这一结果记录到患者的电子病历中，并更新系统对患者病情的评估。同时，系统还可以根据这一变化，自动调整后续的治疗建议和监测计划，为医生提供更及时、准确的决策支持。

在读取医疗信息方面，动态读写技术能够根据不同的查询需求，快速、精准地从海量的医疗数据中提取相关信息。当医生需要了解患者过去一周内的体温变化情况时，动态读写技术可以迅速定位到患者的体温监测记录，并以图表或数据列表的形式呈现给医生，帮助医生直观地了解患者的体温趋势，判断病情的发展。在多学科会诊的场景中，不同科室的医生可能对患者的不同方面信息感兴趣，动态读写技术能够根据每个医生的查询重点，提供个性化的信息展示，提高会诊的效率和质量。

在远程医疗中，动态读写技术也发挥着重要作用。患者在家中通过智能医疗设备进行健康监测，如血压、血糖、心率等数据会实时上传到医疗 AI 系统中。动态读写技术能够及时接收这些数据，更新患者的健康档案，并根据预设的健康指标和预警规则，对患者的健康状况进行实时评估。如果发现患者的血压突然升高，超出正常范围，系统可以立即向患者和医生发送预警信息，提醒患者采取相应的措施，并为医生提供远程诊断和治疗建议的依据。这种动态读写技术的应用，打破了时间和空间的限制，使患者能够随时随地得到专业的医疗关注和指导，提升了医疗服务的可及性和及时性。

三、医疗 AI 的主动规划能力前沿研究

3.1 预防 - 治疗 - 康复闭环构建

3.1.1 智医随行大模型的个性化服务

中科大附一院的智医随行大模型在医疗 AI 主动规划能力的发展中，通过构建预防 - 治疗 - 康复闭环，为患者提供了全面且个性化的健康管理服务，实现了从疾病预防到康复的全流程覆盖。

智医随行大模型依托先进的数据分析和机器学习技术，能够对患者的各类健康数据进行深度挖掘和分析，从而生成精准的健康画像。这些数据来源广泛，包括患者的基本信息、病史记录、体检报告、日常健康监测数据（如血压、血糖、心率等）以及生活习惯（如饮食、运动、睡眠等）。通过对这些多维度数据的整合和分析，模型能够全面了解患者的健康状况和潜在风险因素。对于有家族心脏病史且长期吸烟、缺乏运动的患者，模型可以根据其家族遗传信息和生活习惯，结合大量的临床数据和医学研究成果，评估出该患者患心脏病的风险概率，并将其纳入高风险人群进行重点关注。

基于生成的健康画像，智医随行大模型能够实现个性化的风险预警。它会根据患者的具体情况，设定个性化的风险阈值和预警规则。当患者的健康指标超出正常范围或接近风险阈值时，模型会及时向患者和医生发送预警信息。如果一名高血压患者的血压连续几天超出正常范围，模型会立即发出预警，提醒患者注意休息、调整饮食，并建议及时就医调整治疗方案。同时，模型还会将患者的最新健康数据和风险预警信息推送给医生，为医生提供决策支持，使医生能够提前介入，采取相应的预防措施，避免病情进一步恶化。

在康复阶段，智医随行大模型同样发挥着重要作用。它会结合患者的治疗效果、身体恢复情况以及各项康复指标，动态调整康复计划。对于一名中风康复患者，模型会根据其康复训练的进展、肢体功能的恢复程度以及日常生活能力的评估结果，实时调整康复训练的强度、频率和内容。如果患者在康复训练中出现了新的问题或症状，如肌肉疼痛、疲劳感增加等，模型会及时分析原因，调整康复计划，增加针对性的康复训练项目或调整训练参数，以确保患者能够顺利康复。这种动态调整康复计划的能力，使康复治疗更加贴合患者的实际需求，提高了康复效果，减少了康复时间。