arXiv cs.MA· Manideep Dhar, Ritwik Singh, Sharat Chandra Kumar Manikonda·· 11 小时前AI 评分10
从孤立算法到合规优先的智能体平台：医院 AI 系统的多层架构
From Siloed Algorithms to Compliance-First Agentic Platforms: A Multi-Layered Architecture for Hospital AI Systems
AI 导读
一篇提出医院专用、合规优先的 Agentic AI 多层架构的论文已被 arXiv 管理员撤回，原因是未达到 arXiv 的研究内容质量标准。
正文 · AI 翻译
本文已被 arXiv 管理员撤回
摘要：医院正在迅速采用人工智能进行分诊、影像、排班等工作，但大多数部署仍是孤立于科室孤岛内的单点解决方案，导致重复劳动、隐性风险和未实现的企业价值。尽管医疗 AI 市场爆发式增长且投资加速，估计仍有 70-80% 的医疗 AI 试点项目未能规模化，主要原因是治理缺口、数据碎片化和缺少集成蓝图。本研究提出一种医院专用、合规优先、具有多个可互操作层的 Agentic AI 架构，在现有医院 AI 平台模型基础上扩展：(i) 一个 Agent 编排层，用于跨临床、运营和财务领域的多智能体工作流；(ii) 一个合规与策略层，将 HIPAA、GDPR、欧盟 AI 法案、DISHA 法案、印度 DPDP 法案以及 ISO/IEC 安全与安全标准的策略即代码集中管理；(iii) 一个隐私保护数据编织层，将联邦学习、差分隐私和安全飞地接入真实的医院信息管理系统（HIMS）流程。本研究使用一个合成但结构真实的医院数据集和一个开放、可随时部署的原型实现，展示了分诊风险预测、工作流优化和合规日志的端到端编排，在保持策略防护的数据访问的同时，实现了任务周转时间和人工文档工作量的显著模拟缩减。由此产生的架构为医院领导者提供了一个务实的蓝图，使其从临时工具转向一个受治理、全球合规、以 ROI 为重点的 AI 平台，并可针对本地、混合和云原生部署进行定制。
| 评论： | arXiv 管理员注：本投稿已被撤回，因为它不符合 arXiv 的研究内容质量标准 |
| 主题： | 人工智能（cs.AI）；计算与语言（cs.CL）；机器学习（cs.LG）；多智能体系统（cs.MA） |
| 引用为： | arXiv:2608.06112 [cs.AI] |
| （或 arXiv:2608.06112v2 [cs.AI] 为此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2608.06112 arXiv 颁发的 DOI（通过 DataCite） |
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| 期刊 参考： | IJISRT, 11-2026(5), IJISRT26MAY1651 |
| 相关 DOI： | https://doi.org/10.38124/ijisrt/26May1651
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2026 年 8 月 6 日星期四 14:44:31 UTC（3,510 KB）
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2026 年 11 月 5 日星期四 18:16:22 UTC（1 KB）（已撤回）
来源：arXiv cs.MA · arxiv.org