人工智能(AI)代理 vs 智能体AI:它们对脊柱手术有何影响?

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作者：微信文章
摘要
本文旨在厘清两种新兴人工智能形式——AI代理与智能体AI——之间的概念界限，并探讨这种区分如何影响外科医生、手术规划以及AI在脊柱护理中的未来角色。AI正在革新脊柱手术，提升诊断、手术规划和机器人辅助水平。然而，随着AI不断发展，区分AI代理和智能体AI至关重要，因为它们对临床实践有着根本不同的影响。

引言
"智能体AI"一词源于更广泛的人工通用智能概念，代表能够超越预定规则、具备自主性、适应性和决策能力的系统，从而与目前医学中常用的任务特定型或"狭义AI"应用区分开来。AI代理专为特定任务设计，如放射影像分析、导航辅助和机器人增强，它们在预定规则内运行，需要人类监督。相比之下，智能体AI代表了一种新范式——能够从手术数据中自主学习、具备自主性和实时决策能力的系统。虽然AI代理正在积极改变手术流程，但智能体AI在很大程度上仍处于实验阶段，它有望重新定义外科医生在脊柱手术中的角色。

脊柱手术中的AI代理：当前应用
AI代理已在脊柱手术的多个领域展现出临床验证的益处。机器学习模型在检测脊柱骨折、退行性变和椎间盘突出方面已超越传统放射科医生。AI驱动的分割工具协助进行脊柱排列分析和手术规划，降低了术中错误的风险。在手术导航领域，AI辅助的机器人平台显著提高了椎弓根螺钉置入的准确性，并通过减少透视成像降低了辐射暴露。此外，AI驱动的预测分析有助于评估融合成功率、术后恢复和并发症风险，从而实现更个性化的脊柱手术方案。这些AI代理作为辅助技术，提高了精度和效率，同时确保外科医生保持完全控制。

智能体AI：脊柱手术的潜在范式转变
智能体AI的核心特征是其自主性和从经验中学习的能力。理论上，一个智能体AI系统可以分析实时手术数据（如生物力学反馈、组织反应），适应计划，并自主优化手术步骤。这将标志着从"增强智能"向"自主智能"的范式转变。初步研究已在手术模拟中探索了强化学习AI的可行性，模型通过学习手术结果随时间提高性能。然而，这些系统尚未获得临床批准，在智能体AI安全融入脊柱手术之前，必须解决包括监管限制、伦理问题和责任问题在内的重大障碍。

挑战与伦理考量
智能体AI面临的关键挑战在于确保安全性、可问责性和透明度。当前美国食品药品监督管理局和欧洲合格认证法规要求AI辅助手术系统必须有人类监督，防止AI做出自主的术中决策。深度学习模型的"黑箱"特性进一步增加了整合难度，因为充分理解智能体AI如何做出特定决策仍然具有挑战性。此外，医疗法律责任成为问题：如果一个自主AI系统做出的术中决策导致并发症，谁应负责？是AI开发者、医院还是外科医生？鉴于这些担忧，智能体AI尚未准备好进行常规临床部署，但持续的研究仍在探索其在脊柱手术中的潜在作用。

表1. 人工智能代理与智能体AI及其临床影响总结对比

特性	AI代理	智能体AI
定义	为特定、明确任务（如图像分析、手术导航、机器人辅助）设计的AI驱动系统。	具有高度自主性的先进AI系统，能够进行实时决策、自适应学习，并在无需人工干预的情况下进行术中修改。
自主性水平	低——需要直接人工监督，在预定参数内运行，基于预设逻辑执行任务。	高——做出独立决策，持续优化流程，并在无预定约束下修改手术执行。
主要功能	在诊断、图像处理、术前规划和机器人引导方面提高效率、准确性和一致性。	从术中数据学习，调整手术计划，并根据患者特定反应和结果实时优化决策。
临床应用	广泛应用于脊柱手术，包括用于骨折检测的AI辅助放射学、机器人辅助椎弓根螺钉置入和结果预测模型。	实验性——正在探索用于自主机器人手术、AI驱动的实时调整和AI引导的手术执行等应用。
决策能力	辅助角色——提供建议但不独立改变手术决策。外科医生保持完全控制。	部分或完全自主——可根据不断变化的术中条件做出手术调整，可能减少外科医生的直接参与。
适应性与学习	静态AI模型——基于预训练数据集运行，术中不自我更新。	动态AI模型——从过去的手术、患者反应和实时生物力学反馈中学习并改进。
监管批准	已获准用于放射学（如AI辅助脊柱成像）、机器人辅助手术（如Mazor X, ExcelsiusGPS）和导航系统（如AI驱动的增强现实系统）的临床使用。	尚未获批，原因包括伦理担忧、缺乏可解释性、患者安全风险和法律责任问题。在融入临床实践前需要大量验证。
安全与风险	低风险——作为辅助工具运行，在外科医生定义的参数内工作，减少人为错误。	高风险——担忧包括AI驱动的手术错误、并发症情况下的责任归属、患者安全以及关键情况下人类监督的缺失。
外科医生的角色	核心——外科医生仍是主要决策者，使用AI作为工具来提高准确性、效率和一致性。	演变中——在高级应用中，AI可能在术中决策中扮演主动角色，引发对人类监督和问责的担忧。
局限性	仅限于特定的、预定义的任务，缺乏超越其训练数据的适应能力。难以应对患者特异性解剖结构和手术复杂性的变化。	不可预测性和伦理问题——能否信任AI在没有人类干预的情况下做出术中决策？如何确保AI驱动手术的安全性、可靠性和公平性？
未来潜力	改进AI辅助导航和机器人系统以提高准确性。增强用于患者特异性风险分层和术后恢复的预测模型。通过AI优化的术中成像减少辐射暴露。	AI驱动的实时术中决策和手术计划调整。特定手术步骤的自主机器人执行。AI辅助从过去手术中学习，持续改进技术和优化结果。

未来：脊柱手术中AI的混合方法
虽然AI代理和智能体AI代表了技术进步的不同阶段，但它们在脊柱手术中的未来很可能是协同而非互斥的。短期内，AI代理将继续改进成像、导航和机器人辅助手术，作为提高手术准确性和效率的决策支持工具。同时，智能体AI的某些要素，如实时适应性和预测性决策，可能会在人类监督下逐步引入。这种混合方法将实现智能增强，同时不损害患者安全、专业问责或临床伦理。

. 脊柱手术中当前的人工智能辅助技术。(A) AI辅助图像分析（例如，使用卷积神经网络进行骨折检测），(B) Mazor X机器人手术平台，(C) 用于脊柱导航的Excelsius GPS，(D) 用于术中引导的增强现实叠加。

其他行业中的智能体人工智能。(A) 航空：自主飞行控制系统，(B) 汽车：自动驾驶车辆（如特斯拉完全自动驾驶），(C) 制造业：具有反馈学习的自适应机械臂，(D) 医疗保健：急诊护理中的自主AI分诊系统。

结论
AI无疑正在塑造脊柱手术的未来，但完全自主仍是一个遥远的目标。AI代理和智能体AI的整合代表了创新的连续体，不断发展的技术可以作为智能协作者而非替代者来支持外科医生。最有前景的前进道路是让AI充当智能协作者，增强而非取代外科医生。通过在创新与患者安全之间取得平衡，整合AI代理以及未来的智能体AI，可以实现更安全、更精确、更个性化的脊柱手术。随着技术进步，脊柱外科医生必须站在AI应用的前沿，确保其与临床需求保持一致，同时维护最高的诊疗标准。