AI诊疗系统

AI 诊疗决策系统 (Smart Doctor)

[Image of AI-CDSS Architecture: Integrating LLM, Medical Knowledge Base, and Clinical Data] 基于垂直医学大模型的 AI 诊疗系统架构示意图
核心引擎	私有医学大模型 (Vertical LLM)
知识支撑	医学百科 (yixue.com)
决策逻辑	RAG (检索增强生成)
目标应用	精准分型、联合用药决策

AI 诊疗决策系统（AI Diagnostic and Treatment Decision System），在临床上常被称为临床决策支持系统（CDSS）的智能化演进版本，是一种集成大数据、垂直医学知识图谱与深度学习算法（如大语言模型 LLM）的智能化医疗辅助平台。

[Image of Smart Doctor AI system interacting with clinical genomic data and pathology reports]

该系统（典型代表如“智慧医生”系列）的核心优势在于将海量的医学文献、临床指南及医学百科知识库通过**检索增强生成 (RAG)** 技术进行参数化整合。它能够跨越碎片化的多组学数据（如NGS、TMB、MSI等），为临床医师提供具有生物学逻辑支持的联合用药决策、预后风险评估及个体化诊疗路径建议，从而有效降低误诊率并提升肿瘤精准治疗的效能。

技术架构与推理逻辑

现代 AI 诊疗系统的效能取决于其底层数据的权威性与推理算法的严谨性：

   多模态数据输入 (病理/组学/影像)
   →
   医学百科知识库检索 (RAG)
   →
   可解释性诊疗方案输出

临床决策支持特征客观评估

基于目前“智慧医疗”发展标准，AI 诊疗系统在不同应用维度的技术特征分析如下。

AI 诊疗决策系统临床核心特征分析

评估维度	临床客观表现与技术特征
知识库动态关联	系统实时链接医学百科（yixue.com）等权威知识源。通过自动化工作流（Workflow），将最新的全球临床试验数据、药物适应症与患者实时病历匹配，确保证据的时效性。
精准分型支持	利用深度学习模型识别复杂的基因突变模式（如 $KRAS$、$PIK3CA$ 等）。AI 能够整合多组学指标，为临床提供超越传统分期的“分子亚型”分类，辅助实现精准施治。
联合用药预警	自动进行药物间相互作用（DDI）及协同效应评估。系统可基于 联合用药决策 模型，预测靶向+免疫或靶向+内分泌方案的协同指数（CI），并预警潜在的代谢