自主 AI 重塑护理体验：构建数据、智能与人文共生的数字健康技术栈

医疗保健正围绕一个核心原则——以患者为中心——被重新构想。

在2025年NVIDIA GTC华盛顿特区小组讨论会上，来自Abridge、医疗保险和医疗补助服务中心（CMS）、梅奥诊所及Verily等机构的思想领袖共同探讨自主人工智能如何变革护理体验，构建一个贯穿患者旅程每一步的数字健康技术栈，将数据、智能与人文关怀紧密相连。从自动化临床工作流程到提供实时洞察，这些领袖分享了技术如何重塑医疗保健，使其变得更互联、更敏捷响应且更具个性化。

本文整理自这场讨论会录音。

在全球 AI 应用的赛道上，医疗健康领域正从过去的技术滞后者蜕变为领跑者。这一转变并非偶然 —— 当医疗行业数十年的结构性困境（生产力滞后、成本高企、人力短缺）遇上自主人工智能（Agentic AI）的技术爆发，一场以患者为中心、以人文为底色的护理革命已然来临。自主 AI 不再是简单的工具补充，而是通过构建贯穿患者旅程的数字健康技术栈，将分散的数据、精准的智能与温暖的人文关怀紧密相连，重新定义了医疗服务的核心价值。

数字健康技术栈：数据、智能与应用的三重架构

自主 AI 对护理体验的变革，始于一套覆盖 “数据 - 智能 - 应用” 的完整技术栈。这套技术栈打破了过去医疗数据碎片化、技术应用孤立化的痛点，为全流程护理提供了坚实支撑。

数据层是技术栈的基石。医疗行业沉淀了超过一个世纪的数字资产，从 Mayo Clinic 回溯百年的 1700 万份数字化病理切片，到 Verily Me app 整合的个人 23 年纵向健康记录（包括疫苗、诊疗、用药等全维度数据），这些数据曾因存储格式各异、跨机构壁垒森严而难以发挥价值。自主 AI 的出现改变了这一现状 —— 通过自然语言处理与多模态数据融合技术，原本分散在 SQL 数据库、纸质档案中的 “低价值信号” 被提炼为结构化的高价值数据，形成了覆盖患者全生命周期的 “数据平面”。正如访谈中提到的，“自主 AI 时代让我们首次能够以整体视角访问这些沉睡的数据”，为后续的智能分析奠定了基础。

智能层是技术栈的核心引擎。不同于传统 AI 的被动响应，自主 AI 具备 “自主规划、执行与优化” 的能力，成为护理流程的 “隐形协作者”。在临床端，Abridge等工具通过环境 AI（Ambient AI）实时捕捉医患对话，自动生成符合临床规范和报销要求的诊疗笔记，让 clinicians 从日均数小时的文书工作中解放出来；在后台，多智能体系统主动扫描内容中的虚假阳性、幻觉信息，按严重程度分级处理，将高风险错误自动剔除，持续推动准确率向零误差逼近。这种 “自主工作 + 风险防控” 的双重能力，让 AI 不仅提升效率，更成为医疗安全的 “守护者”。

应用层是技术栈的落地载体，连接着临床场景与患者需求。对 clinicians 而言，Mayo Clinic 的平台整合了 AI 辅助诊断工具，能在 CT 扫描中快速发现胰腺癌征兆，或通过心脏数据区分生物年龄与实际年龄，为精准治疗提供实时洞察；对患者而言，Verily Me、CMS 支持的健康生态等应用，让他们能 24 小时访问个人健康数据，甚至 80 岁的老人也能通过 ChatGPT 结合自身数据向医生提问，从 “被动接受护理” 转变为 “主动参与健康管理”。这些应用并非孤立存在，而是通过 CMS 的互操作性框架实现数据互通，形成了 “临床 - 患者 - 支付方” 联动的生态体系。

贯穿患者旅程：从预约到康复的全流程智能赋能

数字健康技术栈的价值，最终体现在患者旅程的每一个关键节点，让护理体验更高效、更精准、更具温度。

诊疗前，技术栈实现了 “精准对接” 与 “信息赋权”。过去，农村患者需驱车五六小时才能找到专科医生，而如今，通过整合区域医疗数据与 AI 推荐算法，患者能快速匹配适配的诊疗资源；自主 AI 还能分析患者的纵向健康记录，提前识别潜在风险，为 clinicians 提供 “患者可能关心的问题”“需重点排查的症状” 等预判，让诊疗准备更具针对性。同时，患者不再依赖手写笔记或厚重文件夹记录健康信息，手机中的健康 app 可自动整合穿戴设备数据、既往病历，让 clinicians 全面掌握病情，避免因信息缺失导致的误诊。

诊疗中，技术栈聚焦 “医患回归核心”。长期以来，clinicians 陷入 “重文档、轻沟通” 的困境 —— 花在电脑前的时间远超与患者交流的时间，甚至需要深夜加班完成笔记。自主 AI 的介入彻底改变了这一局面：Abridge等工具让 Mayo Clinic 的 clinicians 日均节省 2 小时以上，一位从业 30 年的妇科医生直言，这是她职业生涯中最具变革性的工具，不仅有了更多时间陪伴家人，还能投入教学与研究。当 AI 承担了文书、授权审核等事务性工作，医患得以真正 “面对面” 沟通，clinicians 能专注于倾听患者诉求、观察病情变化，这种无干扰的互动让医疗服务重归 “以人为本” 的本质。

诊疗后，技术栈构建了 “持续关怀” 与 “个性化管理” 体系。借助 CMS 推动的生态，患者出院后仍能通过 app 获取个性化康复指导，AI 根据实时上传的健康数据（如血糖、心率）调整建议，实现 “院内治疗 - 院外康复” 的无缝衔接；对 clinicians 而言，AI 可自动追踪患者康复进度，提醒随访时间与重点观察指标，减少漏访与并发症风险。这种全周期的智能关怀，不仅提升了康复效果，更让患者感受到持续的医疗支持，缓解了出院后的焦虑情绪。

信任与安全：技术栈可持续发展的底线保障

自主 AI 重塑护理体验的前提，是建立稳固的信任体系 —— 这既是患者放心使用技术的基础，也是医疗行业坚守的底线。访谈中，多位嘉宾强调，信任的构建需要 “技术保障、监管引导、文化支撑” 的三重合力。

技术层面，透明度与可靠性是核心。Abridge通过 “可审计的输出” 建立信任：患者与 clinicians 可查看诊疗笔记的原始对话录音、数据来源，AI 提取的诊断结论需标注依据；Verily 等企业则将隐私保护与安全设计嵌入技术底层，确保患者数据 “自主可控、加密传输”，只有患者授权后才能共享。这种 “让 AI 的工作可见可追溯” 的设计，打破了 “黑箱算法” 的壁垒，让用户感受到技术的可靠性。

监管层面，CMS 的框架性引导为行业划定了边界。通过 “蓝按钮 2.0”“互操作性规范” 等举措，CMS 推动患者数据的可及性与安全性平衡，要求企业在保障隐私的前提下，实现数据跨机构、跨应用流通；同时，通过联合 60 余家科技企业、医疗机构承诺共建健康生态，明确了 “患者授权、临床适用、安全可控” 的核心原则，为技术创新划定了 “安全区”。

文化层面，信任是全员参与的责任。正如 Verily 所践行的，隐私保护、信任安全不应是 “委员会的职责”，而应融入企业 DNA—— 从 CEO 到基层员工，每个人都有权对可能影响信任的决策说 “不”。这种 “全员守护信任” 的文化，确保企业在快速发展中不削减安全投入，不触碰伦理底线，而这正是医疗 AI 最珍贵的无形资产。

展望未来：人文与技术的深度融合

自主 AI 对护理体验的变革，只是一个开始。当自主 AI 与实体 AI（如医疗机器人、可穿戴设备）深度融合，数字健康技术栈将实现 “虚拟智能 + 物理干预” 的全覆盖：AI 不仅能分析数据、生成建议，还能通过机器人协助居家康复、远程手术指导，缓解医疗人力短缺的困境；对患者而言，“随时随地获得精准护理” 将成为现实，农村地区的医疗鸿沟将进一步缩小。

更重要的是，技术的进化始终围绕 “人文关怀” 这一核心。正如访谈中所言，“未来 5-10 年，医生与护士不会被自动化取代，当我们真正生病时，依然需要人与人的连接”。自主 AI 的终极价值，是通过技术赋能，让 clinicians 有更多时间传递关爱，让患者有更多渠道获得支持，让医疗回归 “治愈疾病、关怀人心” 的本质。

在这场变革中，医疗行业不再是技术的追随者，而是以自主 AI 为引擎，构建了数据、智能与人文共生的数字健康新生态。当技术栈的每一个环节都服务于 “以患者为中心” 的目标，护理体验将真正实现 “精准高效” 与 “温暖共情” 的统一 —— 这正是 AI 给医疗行业带来的最珍贵的礼物。

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