> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # 智能体时代：重塑企业未来 医疗保健和生命科学行业 # 简介 随着智能体的兴起,医疗保健和生命科学(HCLS)领域正在发生翻天覆地的变化。我们正在进入一个智能体时代。在这个时代，多模态AI赋能的助理不仅可以自动执行任务,而且从根本上改变了HCLS组织提供护理、加速研究、简化运营以及与患者和从业人员互动的方式。这些智能体变得越来越先进,可以帮助我们理解复杂的研究数据、临床信息和监管要求。它们还能预测需求并代您采取行动,而这一切都在您的监督下进行。这本电子书探讨了医疗保健和生命科学组织如何利用智能体的力量,在新形势下蓬勃发展。 # 要么大胆创新, 要么落后于人: 医疗保健和生命科学组织一直都面临着这样的压力 # 技术系统碎片化的问题已经存在数十年了。 企业内部技术系统的分散化是长久以来都存在的一个问题。如今，有很多技术都非常出色，但要实现无缝集成以充分发挥其潜力，往往很不容易。 # 当前趋势正迫使医疗保健和生命科学机构更快地采用更多技术。 企业正面临前所未有的压力，需要以极快的速度适应和创新。重点不只是避免落伍，而是在这个日新月异的格局中，始终保持竞争力和话语权。 # 大量尖端技术的涌现，让局面更加错综复杂。 大量令人惊叹的新兴技术正在迅速涌现,例如大语言模型(LLM)、 智能体、生成式AI、自动化工作流和企业级搜索工具。这些新技术都蕴藏着巨大的潜力。然而，技术的飞速发展固然激动人心，但也进一步加剧了复杂性。 # 组织希望知道： $\rightarrow$ 我们应该如何看待这些新工具？ 如何将它们融入到我们现有的基础设施中？ $\rightarrow$ 最重要的是，我们应该怎样有效地利用它们来解决实际业务问题并创造价值？ 问题的关键不在于孤立地去理解每一项技术，而在于如何将这些技术凝聚成一股力量，带来切实可见的业务成果。 # 组织需要能够： $\rightarrow$ 快速获取信息:将适当的信息在适当的时间提供给适当的人(员工或患者)至关重要。这些新的AI工具要如何从浩如烟海的结构化与非结构化数据中,为我们即时筛选出最有价值的信息? $\rightarrow$ 连通数据源：在多数企业中，数据如同一盘散沙，散落在不同的系统中，相互孤立，而且格式也各不相同。只有连通这些孤立的数据源，才能真正释放数据的潜力。LLM和智能体要如何扮演桥梁的角色，打破壁垒，最终形成统一的数据全景视图？ $\rightarrow$ 化洞察为行动：如果不能转化为行动，洞见本身毫无意义。企业要如何将这些技术融入日常工作流程，让它们从分析和预测的工具，转变为能够辅助决策、自动执行任务、强力驱动业务成果的助手？ 这, 就是 Google Cloud 的价值所在。我们知道, 驾驭这个全新的复杂技术环境可能面临严峻的挑战。我们的目标, 就是化繁为简, 为您扫清底层的技术障碍。我们看到, 一条清晰的路径正帮助众多企业走向成功: 系统性地驾驭 AI 的力量, 精准发现关键信息, 深刻洞察其意义, 并最终赋能决策、驱动行动。 # 解锁智能体时代：发现、理解、行动 在智能体时代的浪潮中,企业需要发现一条顺畅无阻的路径,以发现信息并理解数据,并据之采取行动。 # 找到信息 对于组织而言，发现相关、实用且个性化的信息，本身就是一项艰巨的挑战，特别是在企业数据量迅猛增长，数据格式五花八门，系统之间又壁垒林立的情况下。把时间浪费在搜索信息和分析数据上，会严重影响团队的生产力。与此同时，搜索行为也正经历变革，文本、图片、音频和视频等多模态搜索已成常态，这使得理解用户查询的意图变得空前复杂。能够快速发现信息并采取行动是智能体时代的关键推动因素，也是执行下游智能体任务的前提。想象一下，当您的团队拥有了信息“超能力”，能在需要时精准获取相关信息，那每一次行动都能释放价值、点燃创新。 # 理解数据 在今天,仅仅发现信息已不再是制胜关键。真正的优势,是能够迅速穿透复杂的结构化与非结构化数据迷雾,精准捕获其中的核心洞见。想象一下,您将能够即刻将海量信息浓缩为精炼摘要,把原始数据转化为清晰洞见,让每一次决策都赢得先机。 # 精准行动 最关键的一步，是让洞见落到实处，变为看得见的行动。在智能体时代，企业需要AI主动出击，帮助员工将信息无缝转化为由工作流驱动的任务。如此，才能让整个企业的发展驶入快车道。 接下来，我们将通过一些案例，为您展示如何落地实践“发现、理解、行动”这一方法。 # 智能体实战:转变医疗保健和生命科学组织的关键职能 我们来探索一下AI智能体如何帮助医疗保健和生命科学组织实现特定职能的转型。首先，我们将探讨智能体在医疗保健领域的应用，例如优化服务提供者的收入周期、改进付款方理赔处理、检测欺诈和优化成本。然后，我们将探讨如何利用智能体赋能生命科学组织，加速发现和研究、临床试验管理、制造质量以及上市后监控等领域的发展。通过无缝集成到现有工作流程并支持智能自动化，智能体可以帮助HCLS的相关团队实现更高的效率、洞察力与影响力。我们希望这些常见的HCLS应用场景能激发您的灵感，让您看到智能体时代将为您的业务带来的深远影响，并鼓励您发掘属于自己企业的独特机会。 营销 销售 IT HR 金融 运维 采购 # 医疗保健应用 01. 医院收入周期管理 02. 理赔处理自动化 03. 欺诈检测和风险管理 04. 预测性理赔结算和成本优化 # 医院收入周期管理 # 提升索赔与编码准确性最大程度上增加收入并确保合规性 智能自动化功能可以帮助医疗保健提供商通过精准索赔和编码,最大限度地提高收入,并满足合规要求。通过整合访问历史索赔数据和付款方合同、研究监管要求和报销趋势等功能,AI 智能体可以帮助总结索赔被拒主题、执行复杂计算以进行差异或现金流分析,并确定流程中需要改进或重新谈判的部分。集成智能自动化功能有机会带来多方面的改进,可提供具体、可行的建议,帮助减少索赔被拒的情况并优化付款方合同,从而提高整体收入周期效率和财务表现。 # 利用 利用内部连接器访问历史索赔数据、付款方合同及财务目标，以进行全面分析 $\rightarrow$ 深入研究竞争对手定价、监管成本要求、保险报销趋势及付款方指南 # 总结 通过分析报告总结索赔被拒主题，并对比付款方合同，识别可重新谈判或改进的领域 →执行差异分析、现金流分析、收入预测等方面的复杂计算 # 提供建议 $\rightarrow$ 提供具体、可行的建议，帮助减少索赔被拒的情况，优化付款方合同，并改进整体收入周期流程 $\rightarrow$ 以清晰、简洁的方式,轻松与客户共享分析结果、数据洞见和建议 # 理赔处理自动化 # 自动处理数据，提高效率和准确性 智能自动化功能可以帮助健康计划和付款方自动处理理赔数据，从而提高效率和准确性。AI智能体可将从各种文档(表单、PDF、备注)中提取理赔数据、检索保单条款、理赔历史记录和患者病史等功能结合在一起，帮助评估保单条款和患者病史，以确定理赔的合法性，并执行多步交叉引用，以确保数据准确性。集成智能自动化功能可根据保单因素协助计算理赔金额，并自动做出资格认定，从而减少人工工作量并加快理赔流程，实现潜在的改进。 # 提取 从各种文档中提取理赔数据，包括结构化表单、保单数据库以及非结构化PDF或手写笔记 检索保单条款、理赔历史记录和患者病史，为当前的理赔提供背景信息 # 履行 $\rightarrow$ 评估保单条款、理赔历史记录和患者病史，以确定所提交理赔的合法性 → 执行多步处理,将提取的数据与政策数据库进行交叉引用,确保准确性和完整性 # 计算 根据保单承保限额、免赔额和其他相关财务因素计算理赔金额 → 自动做出决策,确定理赔资格并根据保单规则和数据分析的结果来批准或拒绝索赔 # 欺诈检测和风险管理 # 通过识别可疑模式来增强安全性 智能自动化功能可以帮助健康保险计划识别可疑模式并最大限度地减少财务损失，从而协助降低风险。AI智能体可收集各种匹配数据(文本、图片、账单信息)，检索过去的欺诈案例和既定模式，从而帮助根据历史数据评估当前理赔、识别费用过高等可疑模式，并使用欺诈模型计算风险评分。集成智能自动化功能有望带来改进，帮助识别和标记高风险索赔以供调查，并启动多步验证流程，以加强安全协议并减少欺诈带来的损失。 # 检索 $\rightarrow$ 收集各种理赔数据，包括表单中的文本、医学扫描等图片以及账单信息，以便进行全面分析 检索过去的欺诈案例和已认定的欺诈模式，为检测当前可疑活动提供基准 # 评估 根据历史数据和行为分析来评估当前理赔，以识别费用过高或重复索赔等可疑模式 $\rightarrow$ 使用欺诈统计模型和异常检测算法来计算风险得分，以量化欺诈活动的概率 # 识别 识别并标记具有可疑模式或高风险分数的索赔，以便进一步调查和验证 启动多步流程来验证标记的索赔，并根据需要请求支持性文档，以确认或排除潜在的欺诈行为 # 预测性理赔结算和成本优化 # 在控制费用的同时确保合理赔付 智能自动化功能可以帮助健康计划和付款方确保理赔的公平性，同时更好地控制不可预测的费用。通过整合收集历史理赔数据、患者病历、治疗费用和各种数据类型（图片、诊断、账单信息）等功能，AI智能体可以帮助评估以往的结果和保险公司风险模型，以确定影响赔付金额的关键因素，并运行预测模型来估算合理的赔付金额。集成智能自动化功能有望带来改进。它可以根据数据驱动的建议帮助提出最佳赔付金额，并预测赔付费用，从而提高公平性、改善费用控制并提高财务可预测性。 # 收集 $\rightarrow$ 收集历史理赔数据、患者病历、治疗费用和过去的赔付记录以进行分析 $\rightarrow$ 访问各种数据类型，包括医学影像(X光片)、文本诊断和数字账单信息，全面了解情况 # 评估 评估之前的理赔结果、患者病史和保险公司风险模型，以确定影响赔付金额的关键因素 $\rightarrow$ 运行预测模型，根据分析的数据估算公平的赔付金额 # 提议 提出最优赔付金额，提供数据驱动的理赔解决建议 $\rightarrow$ 预测赔付金额，确保公平赔付，同时控制不可预测的索赔费用 # 生命科学应用 01. 发现和研究 02.临床试验管理和商业化患者参与 03. 制造质量控制和合规 04. 医疗器械上市后监管和安全报告 # 发现和研究 # 加速研究并实现新的数据利用方式 智能自动化可以帮助生命科学研究人员加快研究进度，并开发新的数据利用方式。通过整合连接到不同来源(PubMed、专利)、与多组学数据库集成、分析复杂数据集和总结趋势等多方面能力，AI智能体可以帮助识别生物标志物、药物与疾病之间的关系、潜在的安全信号和竞争格局。集成智能自动化功能有望带来多方面的改进，例如帮助生成文献综述和竞争情报报告、优化临床试验设计，以及发现药物再利用机会，从而加快发现速度并改善研究成果。 # 连接 $\rightarrow$ 连接到PubMed、clinicaltrials.gov和专利数据库等各种数据来源，以收集广泛的科学和监管数据 $\rightarrow$ 与基因组、蛋白质组、代谢组数据库和患者注册数据库集成,以访问多组学数据和实际临床信息 # 分析 分析多组学数据，以识别生物标志物、药物与疾病之间的关系以及潜在的安全信号 总结专利趋势、临床试验活动和监管变化，确定主要参与者、潜在风险和竞争格局 # 生成 生成文献综述、竞争情报报告和风险评估 $\rightarrow$ 优化临床试验设计、发现药物再定位机会并提供实时监管提醒 # 临床试验管理和商业化患者参与 # 改善临床试验效率、降低成本并提高患者留存率 智能自动化可以帮助临床运营和患者互动团队提高试验效率、降低成本并提高患者留存率。通过整合电子病历(EMR)、自动数据录入、KPI跟踪和异常检测等功能，AI智能体能够通过情感分析了解患者体验，发现员工培训需求，并通过复杂的计算揭示入组预测及风险。整合智能自动化技术有望带来以下改进：发送个性化消息、即时访问试验方案、自动化患者随访及预测建模，旨在简化沟通流程，优化试验运营，并提升患者留存率。 # 集成 $\rightarrow$ 与 EMR 的集成、自动数据输入和实时不良事件跟踪有助于揭示关键试验数据 $\rightarrow$ KPI 跟踪和 AI 驱动的异常检测功能可主动发现关键试验进展数据洞见和潜在风险 # 揭示 情感分析和患者自述结果有助于了解患者体验，而技能差距分析则可确定现场工作人员的培训需求 $\rightarrow$ 复杂的计算可揭示受试者入组预测和风险评估，理解关键指标以优化试验执行 # 个性化 $\rightarrow$ 个性化消息和即时试验方案访问简化了沟通，并为调查人员和患者提供培训 $\rightarrow$ 自动跟进患者并进行预测性建模，提高患者留存率并优化试验运营 # 制造质量控制和合规 # 简化制造流程,确保质量、合规性和效率 智能自动化功能可以帮助生命科学制造团队简化制药和医疗设备制造流程，确保质量、合规性和效率。AI智能体集成了从制造流程收集实时数据(通过视觉技术、传感器)、扫描监管指南、促进根本原因分析和跟踪KPI等功能，可以帮助检测偏差/异常、即时访问标准操作程序(SOP)、执行监管变更的影响分析，以及识别技能差距。集成智能自动化功能可帮助自动执行质量控制检查、偏差报告、审计准备工作，提供实时提醒，并建议进行预测性维护或培训，从而实现主动质量保证和流程优化，带来潜在的改进。 # 收集 从制造流程中收集实时数据，包括视觉检查数据和传感器读数，以检测偏差和异常情况 $\rightarrow$ 扫描并更新监管指南，即时访问相关SOP与合规性变更 # 协调 $\rightarrow$ 协调分析质量问题的根本原因，并自动分析监管变化对当前流程的影响 通过信息中心跟踪实时KPI，并进行技能差距分析 # 自动化 $\rightarrow$ 自动执行质量控制检查、偏差报告和审计准备 → 实时提醒、预测性维护和培训建议有助于采取主动措施,优化质量和流程 # 医疗器械上市后监管和安全报告 # 提高患者安全性和监管合规性 智能自动化功能可以帮助监管事务和安全团队简化上市后数据的收集和分析工作，从而提高患者安全性和监管合规性。通过整合自动从不同来源收集售后市场数据和自动检测信号等功能，AI智能体可以帮助自动执行实时风险评估计算、分析趋势，并即时访问监管指南和安全数据库。集成智能自动化技术有助于改进监管报告（医疗器械法规 [MDR]、警戒)并提供实时安全提醒和预测建模，从而确保及时合规并推动快速降低风险。 # 发现 $\rightarrow$ 自动从社交媒体、注册表和数据库收集上市后数据 $\rightarrow$ 自动检测大型数据集中的信号, 发现潜在的安全问题 # 提供 $\rightarrow$ 自动计算功能可提供实时风险评估和趋势分析，并集成到现有的风险管理系统中 $\rightarrow$ 即时访问监管指南和安全性数据库，分析技能差距，为员工推荐针对性的培训 # 增强 增强监管报告(MDR、Vigilance)，确保及时合规 → 实时安全提醒和预测建模，推动快速风险缓释 # 为什么选择 Google Cloud 作为您的智能体平台 轻松根据您的特定需求定制 AI,让 AI 智能 利用我们开箱即用的 AI 助理、应用及智能体,让部 轻松根据您的特定需求定制 AI, 让 AI 智能体发挥更大影响力。Google Cloud 是一个开放、全面的平台, 可助您大规模构建和运用智能体。 利用我们开箱即用的 AI 助理、应用及智能体, 让部署全面提速。 为了助您用智能体成就更多, Google Cloud 提供一系列解决方案, 无论您的业务需求和技术背景如何, 都能找到合适的选择。 我们的方案面面俱到：既有Google Cloud和Google Workspace 中集成的 Gemini 助理, 也有 Customer Engagement Suite 这类 AI 应用, 助您利用智能体在所有客户触点上创造非凡体验。 我们还提供面向常见应用场景的行业专用AI智能体，以及为特定行业需求优化的Vertex AI Search。更多智能体将于明年面世，敬请期待。 # 打造和管理多智能体系统。 不久的将来,所有企业都将进入一个多智能体系统时代。即使是基于不同框架或供应商构建的多个AI智能体,也能协同工作。我们强大的开发者平台Vertex AI提供了最全面的企业级工具,旨在助力构建强大的AI智能体,并赋能一个繁荣的多智能体生态。 Vertex AI 已集成智能体开发套件 (ADK)。这个全新的开源框架能让您在轻松构建复杂多智能体系统的同时,精准掌控其行为。有了 ADK,您只需不到 100 行简洁易懂的代码,就能打造出自己的 AI 智能体。 为了让每个组织都能尽享智能体 AI 带来的优势, Google Cloud 推出了开放的 Agent2Agent (A2A) 协议。它能让不同的智能体无视底层模型或框架的差异, 轻松实现无缝协作,并已获得超过 50 家顶尖技术伙伴的共同支持。 # 在企业内部轻松实现AI智能体的规模化部署。 利用 Google Agentspace, 让每一位员工都能切实用上 AI 智能体。这一集中式平台巧妙融合了 Google 企业搜索、对话式 AI (聊天)、Gemini 以及第三方智能体, 它使员工能够高效地发现和整合内部信息、与 AI 智能体互动, 并直接在企业应用中采取行动。 - Agentspace 依托 Google 从设计上保证安全的基础设施,并已打通 Salesforce、 SharePoint、 Slack 等超过 100 种企业应用,且原生支持权限管理。 KPMG、Gordon Food Services、Rubrik和Cohesity等众多领先企业皆已率先采用Agentspace。 准备好迎接智能体时代的浪潮了吗？ 探索数百个真实落地案例,看看 Google Cloud 的客户们正如何运用生成式 AI,为业务带来看得见的改变。 # 迎接智能体 新浪潮 智能体时代正为我们描绘一幅效率、创新及客户互动体验都更上一层楼的未来蓝图。若能深刻理解其潜力，并践行“发现、理解、行动”这一方法，您的组织就能在这场变革的浪潮中立于不败之地。 进行颠覆性变革，现在正当其时。Google Cloud每天都在助力客户打破系统孤岛，将变革付诸实践。我们拥有与生俱来的安全基因和全面的技术应用组合，能够帮助您尽享智能体时代所带来的空前效率、非凡创新和卓越的客户互动体验。 与我们的团队交流,共同探索如何让 AI 智能体赋能您组织中的每一位员工,让他们步步领先。