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智通财经APP获悉，日前，第八届北京智源大会在北京举行，智能体技术成为大会焦点议题之一。医渡科技(02158)技术创新副总裁、AI架构师李林峰博士出席并发表演讲，系统阐述了医疗智能体的技术体系建设与临床应用路径，指出医疗AI正从“模型能力驱动”向“系统级真实应用能力”演进。
医疗AI进入下半场：智能体成为关键突破口
随着“人工智能+”系列政策密集出台，国家层面明确推动AI在辅助诊疗、健康管理、慢病服务等领域深度应用。在技术层面，具备记忆、规划与工具调用能力的智能体，正成为下一代AI演进的核心方向。
李林峰指出，医疗场景天然适配智能体体系。临床诊疗本身即为一套连续决策流程，从诊前分诊、诊中治疗到诊后管理，流程清晰、步骤明确，与智能体的任务拆解和执行逻辑高度契合。同时，医疗行业对过程可解释、可控制、可溯源及结果稳定性具有刚性要求，传统大模型的“黑箱”交互难以满足临床安全与监管需求。此外，医院系统繁杂、医护人员事务负担沉重，亟需能对接多类工具、自动化完成高频任务的AI方案。
“两平台一体系”：构筑医疗智能体工程化底座
围绕智能体从能力到系统落地的关键难题，医渡科技推出“两平台一体系”架构，涵盖研发、应用与评估全流程。
智能体开发平台：模块化封装大模型能力、医学知识库与工具组件，支持快速构建专科场景智能体。目前，医渡科技已与多家头部三甲医院合作，联合临床专家累计开发超过280个智能体，覆盖辅助诊疗、治疗方案推荐、病历生成等核心场景。
智能体应用平台：通过与HIS、EMR等核心系统深度集成，将智能体嵌入医生工作站，实现患者数据自动接入与智能体动态调度，使AI以原生方式融入临床流程。
智能体评价体系：围绕可信性、安全性、效率提升、流程融合度与医生接受度等多维度建立评估机制，持续验证真实环境下的可用性与稳定性。
在技术路径上，李林峰强调，最佳实践为“工作流驱动的专病场景智能体+多智能体协同”架构。该模式将复杂医疗任务拆解为结构化流程，确保每一步输出均可解释、可控、可溯源，同时融合指南体系、知识图谱与专病模型，显著提升临床场景中的稳定性和一致性。
从智能体矩阵到临床闭环：Dr.Copilot与医渡智循落地实践
如何让智能体真正服务于医生日常工作？医渡科技推出临床助手Dr.Copilot。该系统以轻量化插件嵌入医生工作站，可一键唤醒智能体，自动调用患者结构化与非结构化数据，实现推理与任务执行。
随着专科、专病智能体数量增多，平台搭建统一交互入口，医生通过自然语言输入需求，系统即可自动识别意图并匹配合适的智能体。同时，医渡科技引入“任务规划引擎”，将标准化诊疗路径转化为可执行的智能任务序列。例如，针对住院患者的检查、治疗与随访计划，系统可提前编排并后台运行，医生仅需确认或调整，显著降低重复性工作负担。
为扩展至院外场景，医渡科技还推出手机端循证决策工具“医渡智循”，提供基于可信医学证据体系的实时辅助决策。其知识底座汇集超过2000万篇中英文医学文献、5万余部临床指南与专家共识、6万余种医药科普知识，并整合人民卫生出版社专科知识库，实现“全文证据直答、句句有依据”，确保每条结论均可追溯原始来源，成为医生的“第二大脑”与多学科智能体顾问团。
李林峰表示：“真正在医疗场景中发挥价值的，不是单一模型，而是一套能嵌入真实流程、稳定执行任务并持续演进的智能体系统。”
目前，医渡科技正通过可循证、可溯源的医疗智能体体系，将AI从辅助工具升级为临床基础设施，推动其进入医疗决策链条与工作流核心环节，助力医疗AI从“能力展示”迈向“系统级生产力”，加速精准医疗能力的规模化与普惠化落地。
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