医疗应用中的 AI Agent 是软件系统，它们利用机器学习和基于规则的逻辑来自动化任务、分析数据和支持决策。它们处理诸如病历、影像数据或实时传感器读数等输入，以生成诊断、治疗建议或行政工作流程等输出。例如，AI Agent 可以分析胸部 X 光片以检测肺炎，或监控 ICU 生命体征以提醒医护人员注意病情恶化的患者。这些系统通常结合监督学习模型（在标记数据集上训练）和预定义的临床指南，以平衡数据驱动的洞察与领域专业知识。
一个关键的技术组成部分是它们与医疗基础设施的集成。AI Agent 通常通过 API 连接到电子健康记录 (EHR) 系统，需要仔细处理 HL7/FHIR 标准以确保数据互操作性。例如，一个败血症预测 Agent 可能会从 EHR 中提取实验室结果和生命体征，使用神经网络进行处理，然后将警报推送回护理仪表板。开发人员必须应对数据规范化（例如，将自由格式文本注释转换为结构化数据）和实时应用的延迟限制等挑战。处理受保护健康信息 (PHI) 时，符合 HIPAA 的加密和审计追踪等隐私保护是强制性的。
实施需要严格的验证和监控。与通用 AI 不同，如果医疗 Agent 用于临床决策，则需要通过 FDA 的医疗设备软件 (SaMD) 许可。开发人员通常采用的技术包括对回顾性患者数据进行 k 折交叉验证，然后进行前瞻性临床试验。部署后，Agent 需要持续的性能跟踪——例如，监控癌症筛查工具的假阴性率，以防止漏诊。可解释性功能，如 SHAP 值或注意力图，对于帮助临床医生信任和排除故障建议越来越重要，尤其是在复杂应用中，如化疗剂量优化。