整合各亞專科醫學領域知識能力的AI代理的開發與研究

一、引言

1.1 研究背景

在科技飛速發展的當下，人工智能（AI）已成為推動各行業變革的關鍵力量，醫療領域也不例外。近年來，AI 在醫療行業的應用取得了顯著進展，從醫學影像診斷到疾病預測，從藥物研發到個性化醫療，AI 技術正逐步改變著傳統醫療模式。根據相關數據顯示，AI 輔助診斷系統在某些疾病的診斷準確率上已達到甚至超越人類醫生的平均水平 ，這無疑為醫療行業帶來了新的希望和發展機遇。

然而，當前醫療領域的 AI 應用大多局限于單一亞專科，難以滿足復雜多變的臨床需求。醫學是一個高度細分且復雜的領域，各個亞專科之間知識體系和診療方法差異巨大。例如，腫瘤學關注癌癥的診斷與治療，涉及腫瘤的分類、分期、化療方案等知識；而神經病學則側重于神經系統疾病的研究，包括腦部疾病、脊髓損傷等的診斷與治療。面對患者復雜的病情，醫生往往需要綜合多個亞專科的知識進行判斷和決策。在實際臨床中，一個患有糖尿病的老年患者同時出現了神經系統癥狀，這就需要醫生既了解內分泌專