石锐：多智能体协同构建医患服务新范式

近年来，四川大学华西医院（以下简称“华西医院”）不断夯实信息化建设基础，数据体系和智慧化建设获多项省部级支持。抓住临床与管理对医学人工智能的迫切需求这一机遇，华西医院统筹推进人工智能专项建设，体系化夯实数据、算力、模型三大要素，建设了统一的大数据集成与应用平台、统一的智算调度中心和统一的模型底座。医院信息中心主任石锐谈到：“我院建成了全国规模最大的研究型医院大数据集成与应用平台，实现了百亿数据秒级查询、跨域数据联通可及、专病模型快速构建、多模数据集成可用。”

推进人工智能应用

华西医院坚持标准统一和灵活扩展两大原则，建设了院本部数据中心、新川数据中心和万国数据中心，形成了三位一体的数据中心架构。为保障数据平台安全高效运行，医院构建统一调度的存算基础设施，实现了一点接入，即取即用。

在整体信息化建设基础之上，华西医院推出了华西黉医医学人工智能大模型。该大模型聚焦医疗、服务、管理三大场景进行创新应用，保障医疗质量安全，为管理提质增效，向患者提供优质服务。

华西黉医是领先的自研医学人工智能大模型，其训练依托高质量医学公开语料，涵盖复杂急危重症诊疗数据，同时引入100多位临床专家监督青年医生进行学习。

华西黉医医学人工智能大模型进行了以下创新：攻坚“疑难重症”，赋能复杂诊疗，提升复杂问题的处理能力；打通“基层堵点”，贴合医联体内基层医疗机构的真实需求与流程，实现医联体内数据驱动；打造专家“数据飞轮”机制，华西专家在线使用后提出修改意见，形成应用反馈闭环。

石锐强调，华西黉医具备较强的推广应用潜力，具备覆盖机构广、覆盖病种全、通用能力强的特点，适配多层级医疗机构。

创新医疗服务模式和管理模式

借助华西黉医，华西医院为患者提供了更为高效、便捷的医疗服务。医院推出了预问诊智能体，将医疗服务前移，在患者挂号后通过AI问诊、报告上传等方式，提前收集院外资料并生成预问诊病历。医生端可一键引用病历，有预问诊病历的患者信息显示为红色，否则显示为灰色并提醒患者填写，有效提升了医患沟通效率与诊疗质量。目前，预问诊APP每周使用量超1.9万人次，总使用量达26万人次，覆盖全院44个科室。

医院推出了陪诊智能体，覆盖患者就诊全流程，包括就医咨询、智能挂号与问诊、检查推荐、就诊提醒及线上缴费等环节，显著提升了就医便捷性与患者体验，助力主动健康管理。目前，该智能体累计使用人数超15万，日均使用1711次。

基于人工智能+互联网医院，华西医院构建了数智化全病程管理医疗新范式。医院建设了由华西黉医大模型、华医通APP及专病数据库共同支撑的全院统一数智化全病程管理平台，创新“医护管”一体化多学科管理模式，该模式基于患者疾病旅程图，聚焦专病全程管理与共病管理，覆盖50个临床医疗单元，累计服务患者超过72万人次，数智化随访成功率89.46%。

在华西黉医助力下，医院形成了“线上线下一体化，离院不离医全程在线”的数字诊疗服务模式：诊前，主动预问诊；诊中，实现智慧导护与辅诊；诊后，全覆盖智能管家，改变传统抽样电话回访的形式，实现100%全量智能随访。“该模式有效打通诊前、诊中、诊后全流程，提升了诊疗效率与患者管理质量。”石锐强调。

医院应用了生成式病历智能体，通过整合诊前、诊间、历史病历及院外记录，智能生成规范医疗文书，实现从“写病历”向“审病历”的转变。其核心功能包括专科级定制生成、多方言语音识别、专家驱动迭代自学习及与核心系统的深度无缝集成，全面提升诊疗质效。

以华西黉医为技术底座，医院打造了多元智能的协同办公助手，包括统一入口、智能服务全覆盖、保障信息安全等方面，赋能行政业务高效流转。

多智能体协同：挑战与启示

石锐认为，虽然多智能体协同应用已取得了一定成效，但仍然面临以下核心挑战与思考：责任之困，当AI辅助导致医疗损害时，产品缺陷、使用不当或算法黑箱导致“混合归责”主体缺失；数据产权与隐私之难，高敏感医疗数据在多方参与下，确权与收益分配存在巨大法律争议；算法之殇，训练数据的地域、人群偏差及大模型“幻觉”，在容错率极低的临床场景中具有致命风险。

他建议，为帮助医生减负，医院可以构建医生-护士-AI协同网络（Doctor-Nurse-AI，简称DNA）。相比传统模式，DNA协同实现了三大跃升：文书智写，出院小结等7类文书生成耗时从10分钟缩至2-3分钟；内涵质控，突破规则死角，实时质控准确率达90%以上；运营智管，医保合规智能前置拦截，DRG/DIP拒付率从0.52%降低至0.05%。

华西医院基于华西黉医大模型的多智能体协同体系，完成医疗AI从单点应用向系统化、协同化演进，全方位提升医疗服务效率与质量，重塑医患连接方式。对此，石锐强调：“AI在医院的应用仍然面临技术、伦理和组织的多重挑战，因此我们必须坚持‘以患者为中心、以医生为主体、以安全为底线’，加强技术创新+制度建设的双轮驱动，共同迈向人机协同的智慧医疗新时代。”