張亞勤旗下，清華AIR又一孵化項目曝光：

紫荊智康，專注AI醫療。

他們構建了Agent Hospital（也被稱為“清華AI醫院”），首批AI醫生現已亮相內測！

今年5月，由清華大學智能產業研究院（AIR）智慧醫療團隊完成的論文“Agent Hospital: A Simulacrum of Hospital with Evolvable Medical Agents”研究獲得了海內外人工智能社區和醫學社區的廣泛關注和討論。

共同通訊作者為AIR助理研究員馬為之、AIR執行院長劉洋。

隨后在9月，由AIR孵化的無錫紫荊智康科技有限公司（簡稱“紫荊智康”）成立，目標是實現Agent Hospital的應用落地，利用人工智能為人類提供低廉、便捷和優質的醫療服務。

這兩天，由紫荊智康開發的“紫荊AI醫生”系統上線，首批來自21個科室的42位AI醫生正式亮相，定向邀請專業人士對AI醫生的疾病診斷能力進行內部測試。

“紫荊AI醫生”系統后續將對AI醫生的更多核心能力進行公開測試，預計將于2025年上半年正式向社會大眾開放使用。

紫荊AI醫生亮相

回顧Agent Hospital的研究工作，其核心理念是通過建立“閉環式”醫療虛擬世界，實現AI醫生的加速進化。

Agent Hospital對真實醫院的設施和流程進行模擬，尤其是建立了超擬人、廣分布、多樣化的AI患者，對于AI醫生在虛擬世界中通過大量診療實踐進行進化發揮了關鍵的作用。

△Agent Hospital：醫療虛擬世界

所謂“閉環式”，是指Agent Hospital覆蓋了從發病、分診、問診、檢查、診斷、治療、取藥、康復的完整流程，并且要求AI患者必須及時反饋AI醫生所開具的治療方案的效果，這對于AI醫生根據反饋不斷總結反思至關重要。

這種數據閉環在真實世界很難獲得，因為很多人類患者離開醫院后就不再回去，人類醫生不清楚人類患者是完全康復還是轉到其他醫院治療。

所謂“加速進化”，是指Agent Hospital是一個時間加速器，虛擬世界內的時間流逝速度是真實世界的約100倍，AI醫生可以在真實世界的很短時間內就完成虛擬世界中的漫長進化。

AI醫生的可進化性是Agent Hospital最大的獨有技術特色。

實驗表明，AI醫生的能力進化曲線已初步符合Scaling Law（規模定律）：

如果AI病人滿足超擬人、廣分布和多樣化的條件，那么AI醫生診治的AI患者數量越多，能力就會變得越強。

“紫荊AI醫生”系統的發布，將貫通虛擬世界與現實世界，讓AI醫生使用現實世界的數據在虛擬世界的時間加速器中繼續加速進化，這樣一來，AI醫生的能力將提升到新的高度。

△科室概況

基于該方法，紫荊智康構建了“紫荊AI醫生”系統，進一步擴展了Agent Hospital的科室覆蓋范圍，完成了第一批醫生智能體（后文統稱為“AI醫生”）的構建。

目前，已從呼吸科擴展到圖中共21個科室，將滿足社會大眾的絕大多數診療需求。

每個科室方向，紫荊智康將挑選了十余種常見疾病，構造多樣的患者合成數據用于AI醫生的進化，目前累計覆蓋了300余種疾病。系統對這些疾病進行了專門的優化，對于在支持疾病列表之外的疾病，系統也能夠提供相當高質量的診斷分析。

紫荊智康已經構建了超過50萬個來自不同國家地區、覆蓋各個年齡段、患有不同疾病的AI患者。

這些AI患者可以是人類患者在虛擬世界的數字化“分身”，也可以由人工智能大模型結合權威醫學知識庫和少量公開人類患者病例自動合成。

這些AI患者像人類患者一樣，有完整的治療數據記錄，可以跟醫生進行交談。AI患者的合成充分考慮了地域、年齡、性別、職業等因素對于疾病的影響，并且可以根據需要精準控制AI患者在各項因素上的分布。

AI醫生是Agent Hospital的核心，也是“紫荊AI醫生”系統的主要發布對象。

目前構建了42位AI醫生，每個科室設置了2位AI醫生，一位來自國內，一位來自國際。

之所以區分國內醫生與國際醫生，是因為不同國家和地區的疾病分布、診斷標準和治療方案存在差異。

以肺癌為例，中國醫生將主要遵循中國國家衛生健康委員會發布的《原發性肺癌診療指南》進行診斷和治療，美國醫生則主要遵循美國NCCN發布的《非小細胞肺癌診療指南》。未來，將會有更多的AI醫生陸續亮相。

“紫荊AI醫生”目前設置了三種模式：游客、患者和醫生。

在游客模式中，用戶以游客身份了解紫荊醫院；在患者模式中，用戶以患者身份進入紫荊醫院；在醫生模式中，用戶以醫生身份進入紫荊醫院。

現階段，游客模式對公眾開放，用戶無需注冊便可以進入游客模式，了解系統的主要情況；患者模式只對定向邀請的專業人士開放，用戶在收到邀請碼后需進行注冊，然后可以登錄進入系統；醫生模式目前正在開發中，暫不開放。

目前，系統僅開放對AI醫生診斷能力的測試，后續將開放治療能力和對話能力的測試。

用戶可以創建AI患者，選擇最多三個AI醫生進行疾病診斷，并對AI醫生生成的診斷意見進行評價。

雖然紫荊智康開發團隊已經對AI醫生做了多輪能力測試并取得了很好的結果，但仍需要醫學專業人士給出專業評估意見，這對于進一步完善系統具有重要的意義。

△ “紫荊AI醫生”登錄界面

紫荊智康最新開發的“紫荊AI醫生”系統已經開始針對首批AI醫生的邀請制測試（鏈接放在文末，目前僅支持PC端訪問中文版頁面），后續會支持移動端訪問并開通英文版。

據悉，系統預計在2025年第一季度啟動公開測試，讓更多用戶能夠與Agent Hospital中的AI醫生交流。

以醫療智能體為代表的智慧醫療應用新方向正在開啟，事實上，Agent Hospital系統構建中對于醫學AI發展，他們有著自己的見解和思考。

Agent Hospital：醫療版《西部世界》

今年大模型全面落地，醫療行業正在成為在互聯網大廠、科技公司業務布局新據點。截至目前，業內醫療領域大模型數量已經超過百個。

與傳統大模大模型應用范式不同的是，紫荊智康選擇了大模型智能體這一智慧醫療應用方向。

大模型智能體靈活度高、適應性強，能夠有效對醫療場景賦能。紫荊智康的目標就是打造超強醫生智能體，為人類提供低廉、便捷、優質的健康服務。

他們認為，未來AI醫生將輔助人類醫生完成絕大多數工作，人類醫生將主要負責最終決策。

那么，智能體技術為醫療行業的賦能提供了新的可能性。紫荊智康的Agent Hospital正在規劃打造一個醫療版的《西部世界》。

在這個“西部世界”中，有人類患者、人類醫生、AI醫生、AI患者這幾類角色，他們彼此之間進行交互就能創造出嶄新的應用場景和方式。

首先，AI醫生可以輔助人類醫生進行患者的診療，這也是智慧醫療領域最受關注的應用落地方向；

其次，AI患者可以用于人類醫生的教學培訓，來自各個科室的醫生/醫學生，通過跟AI患者對話、看檢查報告，然后給出診斷方案，然后再來看這個方案是對還是錯。并且這個過程試錯成本為零，你完全不用擔心因為犯錯而造成什么影響。

與此同時，你還可以查看這個患者所有其他醫生的診斷結果，他們是怎么看這位患者的。

再次，如果同時采用AI患者和AI醫生，就可以進行宏觀層面的沙盤推演。例如：模擬北京市的一個5萬人居民社區，我們可以隨機設定每個家庭的遺傳病史或發病情況，同時考慮季節變化可能引發的疾病。

此外，還可以設定醫院的設施和醫生的能力。通過這樣的模擬，在突發大規模疾病時，判斷當前醫院的布局和能力是否足以應對。

最后，如果是AI醫生面對人類患者，AI醫生則可以完成健康咨詢等院外服務。

紫荊智康相信，未來人類醫生的定位和角色也將發生顯著的變化。

在學習階段，他就已經在和AI患者打交道了，而在真正診療過程，AI將與醫生形成一種我們稱之為“孿生”的關系。這種孿生，目標是創造一個人類醫生的“分身”，即智能體，它能夠不斷學習和模擬醫生的行為，最終100%復制醫生的決策。

這意味著當遇到患者時，AI分身所做的決策將與醫生的決策完全相同，從而大幅提升診療效率。

同時，這個分身收集的數據越多，它就能學習得越好，越像醫生本人，成為醫生的一個克隆、一個鏡像。

當我們擁有一個完全獨立的AI醫生時，其他的AI醫生甚至人類就可以與他進行一起會診和討論，助力醫療水平提升，讓人類享受更高質量的健康服務。

智慧醫療的未來發展

如果將時間維度拉長，現在可能正是醫療核心痛點的破局時刻。

從科技互聯網開始變革醫療以來，經歷了這樣三個階段——

第一，互聯網+醫療。

第二，AI+醫療。

第三，AI大模型+醫療。

第一個階段，互聯網+醫療，核心是線上問診成為了可能，讓問診可以在線化，突破了時間和空間的限制。

這在一定程度上打破了醫療最大的挑戰——資源分布不均。

但互聯網+醫療，并沒有根本性變革醫療現狀，更多還只是錦上添花。

因為在推行幾年后，業界開始發現帶來了新的問題，比如原本就時間緊缺的專家醫生，因為在線問診，時間被進一步擠占，工作時長和強度都提升，但并非來自效率上的改善。

患者這一端，也被反饋沒有及時的人文關懷，并且因為相隔屏幕，醫患之間的信任感更加難以建立，體驗上的問題始終存在。

第二階段，是感知視覺AI突破后，AI在影像等領域，可以提供醫療助力。

當時包括谷歌在內的AI巨頭，都對AI醫療影像的前景非常樂觀，并且專門打造了專用硬件、落地在一些專科診室，希望能夠加速優質醫療資源的普惠。但最后未能如愿。

原因有兩方面，一是專用硬件的成本。不僅是采購成本，也包括學習和使用成本，增加了門檻；二是決策式AI面臨的泛化性挑戰，落地相對比較局限，于是最后只能在限定又限定的場景發揮作用。

不論互聯網+還是第一波AI醫療浪潮，醫療行業的數智化升級，最核心的挑戰還是——醫療數據匱乏。

在醫療領域，數據資料的隱私特點之外，本身的數據在線化、數字化程度就不高，更別說能夠基于高質量數據，來實現高質量的AI模型搭建。但現在，大模型特別是AI Agent的思路，似乎是一種根本性變革。

因為就在Agent Hospital的案例中，啟動本身并不對醫療數據有嚴格要求，小數據甚至零數據都可以，虛擬醫院里的AI Agent，就好像AlphaZero里學習圍棋的AI一樣，在“游戲”的邊界里夜以繼日學習、探索，追求最優解，直到達到人類醫生的水準和水平，在整個訓練過程中，人類醫生更多是審視和判斷，適當給出反饋。

這不就是GPT實現AI能力躍遷和突破的方式嗎？只不過過程中更主要的是合成數據，而人類的反饋則是最專業的醫生。

如果Agent Hospital里的AI Agent能力達到了一定的階段，它就能上崗成為醫生的專業助手了——距離醫生的分身又近了一步。而且考慮到AI大模型范式下，技術的泛化性大大提升，從專科到全科的跨越，比人類本身的周期肯定要更快、效率要更高。

另外，Agent Hospital還創造了一個全新環境，在醫生的培養體系中，這個環境體系可以無縫融合。之前對醫生的培養，更多需要醫院、病例實習跟進，面臨時間和空間上的限制。但是如果在Agent Hospital中，人類實習醫生，可以像駕校學習、模擬考試一樣，不斷積累自身的能力，利用不斷強大的各個AI Agent交互，完成上崗前更真實、更高效地實習成長。

所謂三年高考五年模擬，以后醫生上崗，或許也會在虛擬醫院的系統里，練習、應對、獲得檢驗和認可，最后實現能力的提升和認證。

所以可以明確的是，Agent Hospital至少擁有成為醫療培訓體系中AI增強的一員，既對醫生上崗提升有直接幫助，也不會增加額外的應用門檻，克服了過去醫療數智化進行中的挑戰。

當然，如果沿著AI大模型強泛化性的能力特點，展開思考，又會發現，Agent Hospital這樣的落地和應用，不止于醫院。

一切涉及熟能生巧、學練結合的專業工種，不都需要這樣的角色和系統嗎？

所以如此看來，Agent Hospital只是這種范式在醫療場景下的嘗試，這個“宇宙”，想象空間巨大，仿佛打開了一扇全新的潛力之門。

清華AIR這四年

除了Agent Hospital這一孵化項目之外，清華智能產業研究院更多的進展也有了階段性曝光。

依然按照創辦者張亞勤院士設定的三大方向推進：智慧交通、智慧物聯以及智慧醫療。

智慧交通方面，產業化合作進展更為矚目。

身兼Apollo理事長的張亞勤提到蘿卜快跑在武漢的落地。目前武漢已經是全世界最大的無人車城市。另外，跟滴滴、毫末智行等都有相應的合作。

今年6月，清華AIR正式落地無錫，成立AIR無錫創新中心，推動面向產業的科技創新發展。比如像華為智能車前CTO陳亦倫帶隊，聯合百度發布的首款支持實車部署的開源端到端自動駕駛系統AIR ApolloFM，目前已經率先在無錫部署。

而今年爆火的具身智能方向，有前DJI大疆創新機器人大牛周谷越教授帶領的求之科技公司。

智慧物聯方向，如今隨著當前大模型技術與產業發展，清華AIR的AIoT團隊迎來了關鍵的轉向。張亞勤透露，目前他們正在沿著綠色計算展開推進。比如運用到降低數據中心的能耗、減少端側模型的延遲等等。

而像智慧醫療這一方向，人工智能的發展，給生物醫藥領域帶來更為廣闊的應用場景。今年化學諾獎頒給了AI就是例證。

在清華AIR研發進展中，也可以說是多方面開花。

比如在單細胞理解注釋上面，聶再清教授團隊與清華系創業公司水木分子合作構建和開源了單細胞身份理解大模型LangCell。這是首個無需標注即可進行新細胞類型注釋的模型，可以將它理解為“細胞的百科全書”。

還有在藥物篩選方面，蘭艷艷教授團隊用大模型在藥物篩選過程中尋找靶點，目前已經被Nature子刊接收。

馬劍竹教授團隊則主要在蛋白質生成方向推進，在原子層面探索基礎大模型。今年6月他們聯合百圖生科提出的單細胞基礎大模型scFoundation，登上Nature子刊。

另外在制藥方向上，彭健教授的華深智藥在產業化上發展神速，已經躋身獨角獸級別。

……

清華AIR創辦這四年，雖然低調，但火種已經沿著張亞勤院士最初設定的三大方向播下。現在，有點“勇攀珠峰，沿途收獲”的意味了。