ИИ-агенты в здравоохранении: применения, оценка и перспективные направления

В условиях стремительного развития технологий больших языковых моделей (LLM) ИИ-агенты быстро внедряются в здравоохранение. В настоящем обзоре прослеживаются историческая эволюция и ключевые характеристики ИИ-агентов, а также систематически рассматриваются их применения в поддержке диагностики, поддержке принятия клинических решений, формировании медицинских отчетов, чат-ботах для взаимодействия с пациентами, управлении системами здравоохранения и медицинском образовании. Кроме того, анализируются существующие подходы к оценке ИИ-агентов в здравоохранении с акцентом на ключевые измерения и показатели эффективности. В перспективе предлагаются семь критически важных направлений дальнейшего развития: интеграция с воплощенными системами, гибридные экспертные модели, расширение парадигм оценки, обеспечение безопасности и управляемости, этическое регулирование и укрепление доверия пользователей, а также рекомендации в отношении меняющихся ролей медицинского персонала. Цель обзора — представить комплексное видение развития и внедрения ИИ-агентов в здравоохранении и обеспечить теоретическую основу для будущих исследований, практики и регулирования.