《首先，不要伤害：迈向临床安全的大语言模型》一文探讨了大语言模型在医疗领域的应用及其潜在风险。研究由斯坦福大学、哈佛医学院等机构联合进行，首次系统性地通过“不伤害”基准评估了31个大语言模型在真实临床场景中的安全性。该基准基于10,639份真实的电子会诊病例，并采用多选项评估框架和专家共识标注方法，以衡量模型输出对患者的潜在伤害。研究发现，当前主流AI模型存在显著的安全风险，强调了未来临床AI安全评估与监管的重要性。此外，研究还揭示了模型在避免疏忽性和实施性伤害方面的能力，为改进AI辅助决策提供了关键数据支持。

《领域专用基础模型显著提升神经病理学AI分析性能》一文介绍了研究人员开发的“神经基础模型”，该模型基于DINOv2框架，采用视觉转换模型架构，通过自监督学习从大规模神经病理全切片图像中提取特征。训练数据集包含约10亿图像块，涵盖多种神经退行性疾病和大脑解剖区域。研究团队构建了包含585,657张H&E染色全切片图像的多机构数据集，其中80%为神经病理学数据，20%为普通病理切片，以增强模型鲁棒性和泛化能力。在11大类疾病、60项多样化的神经病理学下游任务上进行全面评估后，“神经基础模型”在所有任务中均表现出色，特别是在神经退行性共济失调（AUC 0.934）、混合痴呆诊断及阿尔茨海默病神经病理变化检测等方面显著优于现有通用病理基础模型。此外，尽管仅在H&E数据上训练，该模型在免疫组化分类任务上也展现了良好的跨模态泛化能力。

《医疗人工智能的全局日志》指出，生成式AI在医疗领域广泛部署，但缺乏系统化手段记录其使用情况，为患者安全和医疗质量埋下隐患。为此，全球顶尖机构和企业研究团队提出“医疗日志”协议框架，借鉴“系统日志”理念，为医疗AI交互事件创建标准化记录，奠定持续监测、审计与迭代改进的数据基础，开启全新研究范式。当前医疗AI监管与评估框架难以适应现代生成式AI复杂工作流，且缺乏事件级实时监控与审计方案，“医疗日志”应运而生，关注人机交互及所有可能影响患者结局的AI过程。“医疗日志”记录由九大字段构成，包括头部、模型实例、用户身份等，旨在全面捕捉AI交互的上下文、过程与结果。

2025年12月2日获悉，本文介绍了一项创新的临床人工智能系统——“诊断大语言模型”，该框架通过融合贝叶斯反卷积、表达数量性状位点（eQTL）引导的深度学习以及基于大语言模型的叙述生成技术，实现了对疾病（尤其是阿尔茨海默病）的高精度、可解释诊断。该系统不仅强调预测的准确性，更注重输出的透明性与生物可解释性，从而提升了临床医生和患者对AI决策的信任度。“诊断大语言模型”作为一个模块化、可解释的疾病诊断框架，成功整合了贝叶斯反卷积、遗传调控建模与语言智能，在提升预测性能的同时，实现了对模型行为的透明解释。其核心优势在于：信号提取的鲁棒性、预测的生物学基础、解释的人本化。未来工作可进一步优化大语言模型提示的关联机制，加强特征归因与解释生成的逻辑衔接，并将框架扩展至更多疾病类型与多模态数据。“诊断大语言模型”为推动可信、可操作的临床AI系统提供了有前景的范例，标志着在精准医疗中实现“预测-解释”一体化的重要进展。

本文由谷歌维尔利生命科学公司、英伟达与谷歌的研究团队合作完成，提出了一种创新的多模态电子病历基础模型，首次将多基因风险评分（PRS）作为核心数据模态整合进电子病历中。该研究利用了美国“我们所有人的研究计划”中的丰富临床与基因组数据，旨在探索临床数据与遗传倾向之间的复杂关系，推动个性化医疗的发展。研究提出了两种主要的模态整合架构：交叉注意力机制和适配器模块，基于GPT-2解码器架构进行扩展，支持自监督学习。数据来源包括约15万名参与者的数据，涵盖结构化电子病历、基因组数据和调查问卷等。PRS基于Pan-UKB联盟的全基因组关联研究计算得出，最终保留了3481个显著相关的PRS特征。这一创新方法通过路径计算概率，改进了传统蒙特卡洛采样方法的风险评估，提高了预测的准确性。

本文介绍了一个基于MCP智能体的多语言、隐私优先的医疗AI框架。该系统整合了三大关键技术：基于模型上下文协议（MCP）的智能体协同、内嵌的隐私与合规层以及多语言可访问性，旨在解决现有医疗AI工具在隐私保护、可解释性和多语言支持方面的不足。通过模块化和可扩展的设计，系统能够协调多个智能体完成症状检查、用药建议和预约管理等任务。隐私与合规层则通过字段级加密、基于角色的访问控制、防篡改审计日志和基于知情同意的透明度等措施，确保数据安全和合规性。这一研究原型为构建既智能又值得信赖的医疗AI系统提供了新的思路。

2025年11月6日获悉，《AI智能体劳动力正进入医疗领域》行业白皮书深入探讨了人工智能在医疗领域发展的“第三波浪潮”——AI智能体劳动力队伍的兴起。本白皮书旨在阐明语音AI智能体的定义、工作原理、当前应用、评估方法以及实施路径，为医疗机构如何利用这一新兴技术应对人力短缺、提升运营效率和改善患者体验提供了全面的视角。这份白皮书清晰地描绘了AI智能体劳动力在医疗领域的光明前景。它不仅是应对当前人力资源危机的技术解决方案，更是推动医疗服务质量、效率和可及性迈向新阶段的催化剂。通过将语音AI智能体视为一种新型的、可扩展的劳动力，医疗机构能够优化资源分配，减轻员工负担，并最终为患者提供更即时、个性化和连贯的医疗体验。成功的关键在于以审慎和战略性的眼光进行评估与实施，让人工智能与人类专业智慧协同工作，共同构建一个更强大、更有韧性的医疗体系。

这篇文章探讨了当前医学人工智能领域存在的“平均患者谬误”问题，即基于大规模人群数据优化的AI模型在处理罕见病、多种共病症或代表性不足人群时表现不佳。为解决这一问题，研究人员提出了一种面向“单一个体”的多智能体AI生态系统。该系统分为三层：共享模型与方法库作为基础层，提供各种预测和分析工具；专业领域智能体构成中间层，专注于特定临床领域的数据分析；协调层则负责整体协调，确保个体层面的可靠性和准确性。这种架构旨在将AI从服务于“人群”的工具转变为专注于“个体”的临床伙伴，从而提高医疗的公平性和可信度。

《基于AI的远程医疗记录员实施指南》由密西西比大学医学中心等专家编写，旨在助医疗机构规划、部署及优化AI记录员，提升远程医疗服务效率等。AI记录员可自动转录医患对话并生成结构化电子病历，核心目标包括提升医生效率、提高文书质量、提升患者体验、缓解医生职业倦怠及促进远程医疗采纳。指南将AI记录员实施过程分为三个阶段：准备阶段强调系统性规划与多方协作，包括需求评估、可行性分析、团队建设等；实施阶段关注系统部署与初期运营，包括系统上线、用户支持、性能监控等；还有持续改进阶段（文章未详述）。

2025年10月31日获悉，《AI聊天机器人与精神疾病之间的反馈循环：一项关于“技术性二联性精神病”的警示》作者团队指出，当前对聊天机器人心理风险的理解不能仅局限于其技术缺陷（如幻觉、偏见），而必须从人与聊天机器人双向互动的视角出发，分析其可能引发的信念双向放大反馈循环，特别是在精神疾病易感人群中所诱发的“技术性二联性精神病”现象。文章首次系统提出“信念双向放大”作为理解聊天机器人与精神健康之间风险的理论框架，并指出其可能引发“技术性二联性精神病”。尽管现有证据仍以模拟研究与个案为主，但其潜在影响不容忽视——不仅限于临床人群，更可能通过潜移默化的信念漂移影响社会共识与公共话语。

2025年10月22日获悉，《AI智能体在临床医学中的应用：系统综述》研究由纽约西奈山医学中心与哈索·普拉特纳数字健康研究所共同完成，全面评估了基于大语言模型的AI智能体在临床医学中的应用现状、性能表现与未来方向。研究团队通过系统检索若干数据库，筛选了2022年10月至2025年8月间发表的相关文献，共纳入20项符合标准的研究。该文旨在比较AI智能体系统与基础大语言模型在临床任务中的表现差异，并探讨单智能体与多智能体系统的性能特征及适用场景。研究表明，AI智能体相较于基础大语言模型，在任务执行精度与效率上展现出显著优势。单智能体及工具增强系统已具临床应用潜力，而多智能体系统仍处于研究与优化阶段。本研究强调“复杂任务匹配复杂架构”的原则，并提出逐层实施路径，为未来人工智能在临床医学的安全落地提供了重要参考。

《欧洲肿瘤内科学会：大语言模型临床实践应用指南》由多学科专家小组制定，旨在为肿瘤学领域提供大语言模型应用的结构化框架和基本指导。指南将大语言模型在肿瘤学中的应用分为三类：面向患者的应用，如症状查询、患者教育等，可提供个性化建议，但存在缺乏实证、安全性验证不足等挑战；面向医务人员的应用，如临床决策支持、多语言沟通等，可辅助诊断、优化文档处理，但面临数据安全、模型更新等挑战；医疗机构后台应用，如数据提取、后台警报系统等，可提高数据利用效率，但存在数据质量依赖等挑战。指南还提出了多项共识声明，包括患者应清晰提问、验证信息，医疗专业人员应保持监督、透明沟通等。

《基于环境智能的多智能体系统在阿尔茨海默病医护中的应用》一文提出了一种创新的解决方案——“阿尔茨海默多智能体系统”，旨在通过环境智能技术为阿尔茨海默病患者提供高效、个性化且非侵入式的医护服务。该系统采用分布式多智能体架构，包括用户智能体、超级用户智能体、日程安排智能体、管理智能体和设备智能体，通过协同工作实现对患者的全面管理。情景感知技术如射频识别、无线局域网和低功耗无线通信协议被集成到系统中，以实现对环境和用户状态的实时监测与响应。这一系统不仅提升了医护质量，还减轻了医护人员的负担，尤其适用于老龄化社会中日益增长的阿尔茨海默病患者护理需求。

本文介绍了日本庆应义塾大学医院研究团队提出并评估的一种基于“电子病历-模型上下文协议”的框架，旨在实现大语言模型对电子病历系统中临床信息的自主检索。该研究针对现有大语言模型在医疗领域应用时面临的复杂性和数据访问安全性问题，通过将GPT-4.1与LangGraph ReAct智能体结合，并开发五类模型上下文协议工具（包括患者基本信息、实验室结果等），在真实医院环境中验证了其有效性。实验设计了六项任务，涵盖从简单到复杂的临床信息检索需求，展示了该框架在提高信息检索效率和准确性方面的潜力。这一创新方法不仅促进了大语言模型与电子病历系统的集成，也为未来更广泛的临床应用奠定了基础。

《AD智能体系统：阿尔茨海默病综合管理多智能体系统框架》指出，阿尔茨海默病是复杂神经退行性疾病，传统医疗干预手段局限于单一环节，缺乏系统性整合，现有AI工具也多为“孤岛式”应用，限制了其在阿尔茨海默病管理中的整体效能。为此，美国密苏里大学研究团队提出“AD智能体系统”，通过八个专业化AI智能体协同工作，实现对阿尔茨海默病的全周期、多维度、个性化管理。该系统将八个智能体划分为三大功能类别，包括照护者与患者支持类智能体、数据分析与研究类智能体、高级多模态与工作流智能体，分别面向不同层面的需求。

2025年10月5日获悉，《医疗AI智能体：2025年医院指南》这份详细报告，旨在为医院管理者提供有关AI智能体在医疗行业中应用的见解和指导。报告探讨了AI智能体的定义、应用案例、实施步骤以及在医疗行业中的潜在影响，强调了AI技术在提高医疗效率和改善患者体验方面的重要性。AI智能体在医疗行业的应用正在变革医疗服务，通过提高诊断能力、改善患者参与、提升运营效率和加速药物发现，改变了医疗的面貌。尽管AI在数据处理和自动化方面表现出色，但其真正的潜力在于与人类专业知识的结合。随着AI技术的不断发展，医疗将变得更加高效、个性化和预测性，重塑医学的未来。

2025年10月3日获悉，《医疗AI智能体手册》是一本为医疗行业提供AI助手应用指导的实用手册。该手册阐述了如何利用“副驾驶智能体”如何助力医疗健康行业提升医疗效率，改善患者体验，减轻管理负担，并加速创新。本手册还通过具体案例展示了其在医疗健康领域的多样化应用。手册首先介绍了“副驾驶智能体”的概念，这是一种基于AI的数字助手，旨在通过自然语言交互帮助用户完成任务、解决问题并生成内容。与传统聊天智能体不同，“副驾驶智能体”具有智能、目标导向和上下文感知的特点，能够执行复杂的多步骤任务。《医疗AI智能体手册》为医疗行业提供了一种实用的框架，帮助医疗机构利用AI智能体提升工作效率和改善患者体验。通过定制化的AI助手，医疗机构可以更好地满足不断变化的需求，推动创新，同时确保数据隐私和安全。手册的内容不仅适用于医疗领域的专业人员，也为那些希望在自己的组织机构中实施AI解决方案的引领者提供了有价值的参考。

本文提出了一种利用大语言模型从电子病历中提取“症状特征”的创新方法，通过将任务重构为文本生成问题，模仿医生的认知过程，显著提升了信息提取的准确性和可解释性。研究背景指出传统方法在处理非结构化数据时效率低下，而新方法通过精心设计的提示词引导大语言模型生成包含推理步骤的文本，优化了信息提取效果。实验采用Llama-2-13B-chat模型，并引入了BERT得分等语义相似性度量方法进行评估。结果显示，基于推理的提示方法在大多数实体类型上表现优异，特别是在复杂实体如“发病”和“放射”的提取上，F1分数分别达到0.944和0.889。此外，消融实验验证了推理步骤和自验证机制对模型性能提升的重要性。这一方法为临床决策提供了高效、可解释的信息支持。

本文探讨了利用生成式人工智能，特别是大语言模型，来缓解临床医生在整合电子病历和远程患者监测数据时面临的信息过载问题。医疗领域中，患者数据来源多样且数量激增，包括片段式的电子病历数据和连续的远程患者监测数据。这些数据的体量和异构性给临床医生带来了巨大的认知负担，影响了医疗质量和及时性。文章指出，大语言模型在理解自然语言、处理多种信息格式（如文本、图像和时间序列数据）、执行复杂推理及生成类似人类回应方面表现出色，为解决这一问题提供了变革性的机会。通过开发直观的对话界面，临床医生可以使用自然语言查询与复杂的患者数据集进行交互，从而提高临床效率。文章还详细讨论了利用生成式人工智能管理整合数据的关键挑战，包括数据集成、质量保证、隐私保护、人工智能验证及临床接受度。

随着人工智能在医疗领域的广泛应用，如何使AI系统不仅提供医学上准确的建议，还能在情感上与患者产生共鸣，成为了一个亟待解决的问题。为此，亚利桑那州立大学与梅奥医疗的研究团队提出了“瑞凯普”框架，旨在通过透明推理时的方法，增强医疗对话系统中的情感对齐能力。“瑞凯普”是一个模块化的推理时提示工程框架，无需重新训练模型，即可在生成回应前，通过结构化推理过程，使大语言模型的回应与用户情感保持一致。该框架将共情分解为五个阶段：情境抽象、潜在因素归纳、候选情感提取、李克特量表情感可能性评估以及情感对齐回应生成。情境抽象阶段提炼核心情境和背景信息；潜在因素归纳阶段识别并命名影响用户情感状态的关键心理和社会因素；候选情感提取阶段生成多种可能的情感词汇；李克特量表情感可能性评估阶段对每个候选情感进行量化评估，最终生成细致入微且可审核的情感配置文件，指导后续回应的生成。这一框架有助于提高医疗对话系统的共情能力，更好地理解和支持患者的情感需求。