从医疗大模型到综合医疗智能体：算法、架构与路径全流程分析

一、引言

1.1 研究背景与意义

随着信息技术的飞速发展，医疗领域正经历着深刻的变革。医疗智能体作为人工智能技术在医疗行业的重要应用，正逐渐成为提升医疗服务质量、优化医疗流程、促进医疗资源合理分配的关键力量。从最初简单的医疗信息管理系统，到如今能够辅助诊断、制定治疗方案的智能系统，医疗智能体的发展历程见证了科技与医疗的深度融合。然而，当前医疗智能体在实际应用中仍面临诸多挑战。例如，数据的多模态性和复杂性使得智能体难以全面、准确地理解和处理医疗信息；模型的可解释性不足，导致医生和患者对智能体的决策结果缺乏信任；智能体与医疗业务流程的融合度不够，无法充分发挥其优势。

多模态大模型的出现为解决这些问题带来了新的契机。多模态大模型能够融合文本、图像、音频、视频等多种类型的数据，从而更全面地捕捉医疗信息中的关键特征。在医学影像诊断中，多模态大模型可以同时分析影像数据和患者的病历文本，提高诊断的准确性和可靠性&#