广东35岁医生开发可溯源临床指南智能体，破解“幻觉”难题

当各行各业热衷于探讨AI的宏大应用前景时，容错率极低的医疗领域却对其存在的“幻觉”问题一直持谨慎态度。如何让AI在严谨的医疗实践中既博学又可靠？

今年9月，35岁的中山大学附属第一医院麻醉科主治医师高少伟博士交出了一份“硬核”答卷：一款能自主思考、调用工具、并提供全程可溯源的“临床指南Agent（智能体）”。这不仅是技术的升级，更是将AI医疗从“对话工具”升级到“临床伙伴”的重要改变，为医疗AI的安全落地提供了路径参考。目前这款Agent主要支持疼痛学、麻醉学和肿瘤学（肿瘤学目前主要收录的是NCCN的内容）这三个学科的临床指南查询。

一个直观的对比是，按照过往经验，医生查阅并梳理某一特定手术术式的麻醉管理要点，可能需要半小时到一小时。而使用这款临床指南Agent后，基本一分钟内就能得到结构清晰、来源权威的答案。

更令人惊讶的是，这款能“自主思考”的AI智能体，竟出自一位并无编程专业背景的临床医生之手——他是如何做到的？

（体验Agent请点击https://llm.zsymzk.fun）

医学指南Agent页面。

01/

痛点突围：

从“信息海洋”到“一针见血”

临床指南是指导医生进行疾病诊断、治疗和管理的“金标准”和权威依据。然而，各类医学会发布的指南数量庞大、更新速度快，医生想要精准提取和梳理所需信息，往往需要耗费大量时间。此外，大量前沿指南以英文发布，对于非英语母语的医生而言，阅读理解存在一定门槛。

近年来，虽然涌现出知识储备丰富的通用大模型，但其固有的“幻觉”问题——生成似是而非或完全错误的信息——为容错率极低的医疗领域埋下了风险，医生无法完全信任AI给出的答案。

高少伟医生接受南都N视频记者采访。

这些临床工作中的痛点，深深触动了高少伟。“直到我接触到Agent技术，才发现它简直就是为解决这些问题而生的！”高少伟医生兴奋地表示，“Agent强大的工具调用能力，就像给大模型装上了‘手脚’，让它不再是只会‘纸上谈兵’的理论家，而是能真正‘深入实践’、精准执行复杂任务的实干家。它的潜力巨大，非常适合完成临床指南的精准化查询这项工作。”

02/

技术破壁：

让AI学会“查文献”，每一步都可溯源

与传统的大语言模型（LLM）相比，高少伟医生开发的临床指南Agent实现了一次关键性的进化。其核心区别在于从“单轮问答”模式跃升为“多轮协作”的智能体模式。

高少伟指出，传统的LLM更侧重于单轮问答，即用户提出问题，它直接给出答案。虽然LLM的知识储备庞大，但面对需要多步骤协作和多信息源支持的复杂问题时，可能会显得力不从心，甚至出现信息不准确的情况。

这款临床指南Agent的核心竞争力，正来自于其背后精巧设计的工具箱。

它的工作流程分为精准的两步：首先，“查询索引工具”在预先构建好的指南知识索引数据库中，迅速定位到最相关的指南文件或在线网页的“存储路径”。这里只查询路径，不直接给出内容；随后，“提取内容工具”会完整地提取出该地址下相关的整段原文内容，而非碎片化的信息切片。

医学指南Agent页面。

这种设计哲学至关重要。高少伟强调：“医学知识的整体性和上下文关联性对医生的理解至关重要。如果指南内容被过度拆分、碎片化，可能会导致医生断章取义，难以全面准确地把握信息。”

此外，该Agent遵守“辅助而非替代”的原则。它会提供详尽完整的参考文献及超链接，方便医生一键溯源、核对原文。如果多份指南对同一问题有不同阐述，Agent会同时呈现并提示差异，将最终的解释权和决策权完全交给医生。若问题超出既有指南库范围，Agent会诚实告知“未在指南库中查到，”，而非用大模型的臆想来填充，保障临床安全。

医学指南Agent会标注参考文献和超链接。

03/

试用反馈：

日均提问量超100次，帮助医生提升诊疗效率

目前，这款Agent已在中山一院麻醉科、疼痛科试用，暂未收到准确性不佳的反馈建议。高少伟还将Agent分享到多个全国医生群中。从后台数据来看，临床指南Agent日均提问量已超过100次。

一个直观的对比是，按照过往经验，医生查阅并梳理某一特定手术术式的麻醉管理要点，可能需要半小时到一小时。而使用这款临床指南Agent后，基本一分钟内就能得到结构清晰、来源权威的答案。

中山一院麻醉科主任冯霞教授分享了一个亲身经历的真实案例：

“前几天在门诊，我接诊了一位症状和影像学表现都比较特殊的患者。根据我的经验，我高度怀疑他患的是一种名为‘平山病’的罕见疾病。在过去，遇到这种疑难病例，为了确保诊断的万无一失，我往往需要让患者先回家等待，自己查阅大量的指南和文献，这个过程比较耗时，也增加了患者焦虑的等待时间。但现在完全不同了，我当场就可以通过临床指南Agent进行查询。它能在极短时间内，从最规范、最权威的指南或文献中提取出关于‘平山病’的诊断标准、鉴别要点和治疗方案的所有关键信息，并且每一项内容都清晰标注出来源出处。这使我能够当场进行精准比对和研判，大大缩短了诊断周期，提升了诊疗效率，也极大地增强了我们处理疑难杂症的信心和能力。”

冯霞教授进一步阐释了Agent的深远意义：“医生个人再聪明、经验再丰富，其知识储备也不可能涵盖所有疾病领域。这款Agent就相当于一位医疗领域的专业‘全能导师’，它能帮助我们快速填补知识盲区，尤其是在复杂的围手术期，为患者安全提供了又一层坚实的保障。同时，它对于年轻医生的临床思维培训和诊断治疗能力提升，同样起到了巨大的作用，提高了他们决策的准确率和规范性。”

04/

医疗创新：

没有编程背景，他如何做成AI智能体？

有趣的是，这款Agent的诞生本身，也是一个“人机协作”的故事。开发者高少伟医生一直热爱在业余时间学习计算机知识。ChatGPT爆火后，更是点燃了他对于AI的钻研兴趣。高少伟表示，此前他并无专业编程背景，代码编写的能力不及专业编程人士。此次成功得益于“让AI辅助AI开发”的“氛围编程”（Vibe Coding）新范式。他利用AI作为智能助手，在代码补全、错误修正乃至代码生成等环节获得了巨大帮助。

高少伟医生。

“这款临床指南Agent的诞生，我主要负责提出核心构想并进行实践验证，而大量的具体‘代码实现’工作很大程度上是由AI协助完成的。”高少伟感慨道，“这个过程让我深刻认识到，未来的医生，角色将更加多元。我们不仅可以做专注于临床诊疗的专家，更可以成为利用AI技术推动医疗行业进步的创新者与赋能者。”

展望未来，高少伟医生目前的计划是积极扩展Agent支持的学科范围，补全更多临床指南，以便服务于更广泛的医学领域和更多科室的医生，让这项创新成果惠及医疗行业。冯霞教授表示：“临床医生最清楚自己真正需要用什么AI工具来解决实际问题。积极拥抱技术，发挥自主研发能力，我们就能抓住这次AI浪潮的机遇，助力医疗行业的智能化转型。”

采写：南都N视频记者 王诗琪 通讯员 章智琦

受访者供图