北京
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医疗AI智能体常被用“任务是否执行正确”来评估。但技术上的完成和现实中的成功，是两回事。
设想一个负责安排复诊的智能体。排程操作可能成功了，病人却始终没有出现。同样，智能体可以把一份转诊发送出去，却没有确认接收方是否真的接下了这份转诊。
开发者需要区分动作层面的成功与目标层面的成功。动作层面的监控，验证的是单个操作是否按预期发生；目标层面的监控，评估的是期望的终点是否达成——依据适当的证据，并且落在系统被授权的范围之内。
一个务实的智能体架构应当做到：
- 定义可度量的结果；
- 跟踪中间状态；
- 识别停滞的工作流；
- 找出需要升级处理的情形。
它不该仅仅因为一次API调用或一项行政操作成功，就宣称临床问题已经解决。
结果评估同样需要谨慎。病人的结果受许多因素影响，因此观察到的改善不能自动归因于AI系统。
目标在于设计出能展示有意义的后续跟进、同时保留临床监督与恰当问责的智能体。
对AI工程师和医疗技术团队来说，问题摆在眼前：在你们的系统里，任务层面的成功和结果层面的成功，是怎么区分开的？
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