医疗与生命科学高管需关注的关于Agentic AI的10个关键问题

根据文章，到2026年，自主式AI将在企业系统中成为现实，但若要安全有效地应用它，医疗和制药组织的领导者需要回答十个关键问题。首先，需要确定哪些工作流（例如临床试验分析、事先授权、收入周期管理）将从引入自主代理中获益，并设定成功指标（缩短周期时间、提高生产率和准确性）。其次，一个可靠且治理完善的数据基础至关重要，它需要统一分散的数据源（电子健康记录、实验室数据、影像数据、保险和商业系统）——否则自主代理将产生不完整或不正确的答案。治理不仅涵盖数据访问，还包括代理行为：它们可以调用哪些系统、检索哪些数据、提出哪些决策，以及哪些步骤需要人工确认。必须避免创建新的数据孤岛——架构应允许代理安全地访问企业数据，而无需复制数据。为防止幻觉，需要经过验证的来源、基于角色的访问以及对结论来源的透明度。安全、隐私和可审计性（《健康保险可携性和责任法案》（HIPAA）、良好实践规范（GxP）、联邦风险和授权管理计划（FedRAMP））对于生产部署是强制性的。该策略应避免供应商锁定，允许组织选择适合特定任务的模型，同时保持对其自身数据的控制权。成本透明度也是必要的——能够估算每个多步骤代理调用的成本，并据此设定预算。对于不同组织（合同研究组织、制药公司、医院、保险公司）之间的协作，代理必须支持安全的数据共享，同时不失控制。最后，基础设施不应成为每个团队个人的负担——最好使用现成的平台，如Snowflake AI数据云，以便领域专家可以专注于其专业领域，而非机器学习运维。