2025年智能体时代：重塑企业未来报告-医疗保健和生命科学行业-

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智能体时代：重塑企业未来医疗保健和生命科学行业简介随着智能体的兴起，医疗保健和生命科学(HCLS)领域正在发生翻天覆地的变化。我们正在进入一个智能体时代。在这个时代，多模态

AI赋能的助理不仅可以自动执行任务，而且从根本上改变了HCLS组织提供护理、加速研究、简化运营以及与患者和从业人员互动的方式。

这些智能体变得越来越先进，可以帮助我们理解复杂的研究数据、临床信息和

监管要求。它们还能预测需求并代您采取行动，而这一切都在您的监督下进行。

这本电子书探讨了医疗保健和生命科学组织如何利用智能体的力量，在新形势

下蓬勃发展。

2智能体、生成式AI、自动化工作流和企业级搜索工具。这些新技术都蕴藏着巨大的潜力。然而，技术的飞速发展固然激

动人心，但也进一步加剧了复杂性。组织希望知道：

我们应该如何看待这些新工具？

如何将它们融入到我们现有的基础设施中？

最重要的是，我们应该怎样有效地利用它们来解决实际业务问题并创造价值？问题的关键不在于孤立地去理解每一项技术，而在于如何将这些技术凝聚成一股力量，带来切实可见的业务成果。组织需要能够：

快速获取信息：将适当的信息在适当的时间提供给适当的人（员工或患者）至关重要。这些新的AI工具要如何

从浩如烟海的结构化与非结构化数据中，为我们即时筛

选出最有价值的信息？要么大胆创新，要么落后于人：医疗保健

和生命科学组织一直都面临着这样的压力

连通数据源：在多数企业中，数据如同一盘散沙，散落在不同的系统中，相互孤立，而且格式也各不相同。只有连通这些孤立的数据源，才能真正释放数据的潜力。LLM和智能体要如何扮演桥梁的角色，打破壁垒，

最终形成统一的数据全景视图？

化洞察为行动：如果不能转化为行动，洞见本身毫无意义。企业要如何将这些技术融入日常工作流程，让它们

从分析和预测的工具，转变为能够辅助决策、自动执行

任务、强力驱动业务成果的助手？这，就是GoogleCloud

的价值所在。我们知道，驾

驭这个全新的复杂技术环境可能面临严峻的挑战。

我们的目标，就是化繁为简，为您扫清底层的技术障

碍。我们看到，一条清晰的路径正帮助众多企业走向

成功：系统性地驾驭AI

的力量，精准发现关键信息，

深刻洞察其意义，并最终赋能决策、驱动行动。技术系统碎片化的问题

已经存在数十年了。企业内部技术系统的分散化是长久以来都存在的一个问题。如今，有很多技术都非常出色，但要实现无缝集成以

充分发挥其潜力，往往很不容易。当前趋势正迫使医疗保健和生命科学机构

更快地采用更多技术。企业正面临前所未有的压力，需要以极快的速度适应和创新。重点不只是避免落伍，而是在这个日新月异的格局

中，始终保持竞争力和话语权。大量尖端技术的涌现，

让局面更加错综复杂。大量令人惊叹的新兴技术正在迅速涌现，例如大语言模型(LLM)、Google

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找到信息对于组织而言，发现相关、实用且个性化的信息，本身就是一项艰巨的挑战，特别是在企业数据量迅猛增长，数据格式五

花八门，系统之间又壁垒林立的情况下。把时间浪费在搜索

信息和分析数据上，会严重影响团队的生产力。与此同时，搜

索行为也正经历变革，文本、图片、音频和视频等多模态搜索

已成常态，这使得理解用户查询的意图变得空前复杂。能够

快速发现信息并采取行动是智能体时代的关键推动因素，也

是执行下游智能体任务的前提。想象一下，当您的团队拥有

了信息“超能力”，能在需要时精准获取相关信息，那每一次

行动都能释放价值、点燃创新。

理解数据在今天，仅仅发现信息已不再是制胜关键。真正的优势，是能够迅速穿透复杂的结构化与非结构化数据迷雾，精准捕获其中的核心洞见。想

象一下，您将能够即刻将海量信息浓缩为精炼摘要，把原始数据转化

为清晰洞见，让每一次决策都赢得先机。

精准行动最关键的一步，是让洞见落到实处，变为看得见的行动。在智能体时代，企业需要AI主动出击，帮助员工将信息无缝转化为由工作流驱动的任务。如此，才能让整个企业的发展驶入快车道。解锁智能体时代：发现、理解、行动在智能体时代的浪潮中，企业需要发现一条顺畅无阻的路径，以发现信息并理解数据，并据之采取行动。接下来，我们将通过一些案例，为您展示如何落地实践“发现、理解、行动”这一方法。Google

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4我们来探索一下

AI智能体如何帮助医疗保健和生命科学组织实现特定职能的转型。首先，我们将探讨智能体在医疗保健

领域的应用，例如优化服务提供者的收入周期、改进付款方理

赔处理、检测欺诈和优化成本。然后，我们将探讨如何利用智

能体赋能生命科学组织，加速发现和研究、临床试验管理、制

造质量以及上市后监控等领域的发展。通过无缝集成到现有

工作流程并支持智能自动化，智能体可以帮助HCLS

的相关

团队实现更高的效率、洞察力与影响力。我们希望这些常见的

HCLS应用场景能激发您的灵感，让您看到智能体时代将为您

的业务带来的深远影响，并鼓励您发掘属于自己企业的独特

机会。运维采购智能体实战：转变医疗保健和生命科学组织的关键职能营销销售ITHR金融Google

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5$医疗保健应用01.医院收入周期管理02.

理赔处理自动化03.

欺诈检测和风险管理04.

预测性理赔结算和成本优化

6医院收入周期管理提升索赔与编码准确性，最大程度上增加收入并确保合规性智能自动化功能可以帮助医疗保健提供商通过精准索赔和编码，最大限度地提高收入，并满足合规要求。通过整合访

问历史索赔数据和付款方合同、研究监管要求和报销趋势

等功能，AI智能体可以帮助总结索赔被拒主题、执行复杂计

算以进行差异或现金流分析，并确定流程中需要改进或重

新谈判的部分。集成智能自动化功能有机会带来多方面的

改进，可提供具体、可行的建议，帮助减少索赔被拒的情况

并优化付款方合同，从而提高整体收入周期效率和财务表

现。

总结

通过分析报告总结索赔被拒主题，并对比付款方合同，识别可重新谈判或改进的领域

执行差异分析、现金流分析、收入预测等方面的复杂计算

提供建议

提供具体、可行的建议，帮助减少索赔被拒的情况，优化

付款方合同，并改进整体收

入周期流程

以清晰、简洁的方式，轻松与客户共享分析结果、数据洞

见和建议

利用

利用内部连接器访问历史索赔数据、付款方合同及财务目标，以进行全面分析

深入研究竞争对手定价、监管成本要求、保险报销趋势及付款方指南

深度研究：智能体可以帮助分析历史索赔趋势以及付款方合同、CMS政策和医疗必要性指南，从而提供深入的分析洞见和以证据为依据的建议。医疗保健

应用

01Google

cloud7理赔处理自动化自动处理数据，

提高效率和准确性智能自动化功能可以帮助健康计划和付款方自动处理理赔数据，从而提高效率和准确性。AI

智能体可将从各种文档（表单、PDF、备注）中提取理赔数据、检索保单条款、理赔历史记录和患者病史等功能结合在一起，帮助评估保单条款和患者病史，以确定理赔的合法性，并执行多步交叉引用，以确保数据准确性。集成智能自动化功能可根据保单因

素协助计算理赔金额，并自动做出资格认定，从而减少人工工作量并加快理赔流程，实现潜在的改进。

履行

评估保单条款、理赔历史记录和患者病史，以确定所提交理赔的合法性

执行多步处理，将提取的数据与政策数据库进行交叉引用，确保准确性和完整性

计算

根据保单承保限额、免赔额和其他相关财务因素计算理赔金额

自动做出决策，确定理赔资格并根据保单规则和数据分

析的结果来批准或拒绝索赔

提取

从各种文档中提取理赔数据，包括结构化表单、保单数据库以及非结构化

PDF或手写笔记

检索保单条款、理赔历史记录和患者病史，为当前的理赔提供背景信息医疗保健

应用

02结构化和非结构化数据处理：智能体可以帮助有效分析定量理赔数据和定性信息，例如临床记录、申诉和付款方通信。Google

cloud

8欺诈检测和风险管理通过识别可疑模式来

增强安全性智能自动化功能可以帮助健康保险计划识别可疑模式并最大限度地减少财务损失，从而协助降低风险。AI智能体可收集

各种匹配数据（文本、图片、账单信息），检索过去的欺诈案例和既定模式，从而帮助根据历史数据评估当前理赔、识别费用过高等可疑模式，并使用欺诈模型计算风险评分。集成智能自动化功能有望带来改进，帮助识别和标记高风险索赔以供调查，并启动多步验证流程，以加强安全协议并减少欺诈带来的损失。

评估

根据历史数据和行为分析来评估当前理赔，以识别费用过高或重复索赔等可疑模式

使用欺诈统计模型和异常检测算法来计算风险得分，

以量化欺诈活动的概率

识别

识别并标记具有可疑模式或高风险分数的索赔，以便进一

步调查和验证

启动多步流程来验证标记的索赔，并根据需要请求支持

性文档，以确认或排除潜在

的欺诈行为

检索

收集各种理赔数据，包括表单中的文本、医学扫描等图片以及账单信息，以便进行全面分析

检索过去的欺诈案例和已认定的欺诈模式，为检测当前可疑活动提供基准医疗保健

应用

03推理：智能体可以将研究结果转化为具体可行的建议，从而帮助将研究与建议联系起来。Google

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9预测性理赔结算和成本优化在控制费用的同时

确保合理赔付智能自动化功能可以帮助健康计划和付款方确保理赔的公平性，同时更好地控制不可预测的费用。通过整合收集历史理赔数据、患者病历、治疗费用和各种数据类型（图片、诊断、账单信息）等功能，AI智能体可以帮助评估以往的结果和保险公司风险模型，以确定影响赔付金额的关键因素，并运行预测模型来估算合理的赔付金额。集成智能自动化功能有望带来改进。它可以根据数据驱动的建议帮助提出最佳赔付金额，并预测赔付费用，从而提高公平性、改善费用控制并提高财务可预测性。

评估

评估之前的理赔结果、患者病史和保险公司风险模型，以确定影响赔付金额的关键因素

运行预测模型，根据分析的数据估算公平的赔付金额

提议

提出最优赔付金额，提供数据驱动的理赔解决建议

预测赔付金额，确保公平赔付，同时控制不可预测的索赔费用

收集

收集历史理赔数据、患者病历、治疗费用和过去的赔付记录以进行分析

访问各种数据类型，包括医学影像（X

光片）、文本诊断和数字账单信息，全面了解情况寻求依据：为了提高成功提交索赔和申诉的几率，智能体可以帮助确保所有分析洞见和建议都基于可靠的数据来源，并提供可使用可验证的信息和证据进行验证的引用。医疗保健

应用

04Google

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10生命科学应用01.

发现和研究02.

临床试验管理和商业化患者参与03.

制造质量控制和合规04.医疗器械上市后监管和安全报告

,,发现和研究加速研究并实现新的数据利用方式智能自动化可以帮助生命科学研究人员加快研究进度，并开发新的数据利用方式。通过整合连接到不同来源（PubMed、专利）、与多组学数据库集成、分析复杂数据集和总结趋势等多方面能力，AI智能体可以帮助识别生物标志物、药物与疾病之间的关系、潜在的安全信号和竞争格局。集成智能自动化功能有望带来多方面的改进，例如帮助生成文献综述和竞争情报报告、优化临床试验设计，以及发现药物再利用机会，从而加快发现速度并改善研究成果。

分析

分析多组学数据，以识别生物标志物、药物与疾病之间

的关系以及潜在的安全信号

总结专利趋势、临床试验活动和监管变化，确定主要参与者、

潜在风险和竞争格局

生成

生成文献综述、竞争情报报告和风险评估

优化临床试验设计、发现药物再定位机会并提供实时监管提醒

连接

连接到PubMed、clinicaltrials.

gov和专利数据库等各种数据

来源，以收集广泛的科学和监

管数据

与基因组、蛋白质组、代谢组数据库和患者注册数据库集

成，以访问多组学数据和实际

临床信息多模态临床数据集成：智能体可以帮助整合结构化数据（电子病历、临床数据库、实验室结果）和非结构化数据（患者报告的结果、医学影像、患者访谈录音），从而更全面地了解患者的进展和试验数据。生命科学

应用

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cloud

12临床试验管理和商业化患者参与改善临床试验效率、

降低成本并提高患

者留存率智能自动化可以帮助临床运营和患者互动团队提高试验效率、降低成本并提高患者留存率。通过整合电子病历(EMR)、自动数据录入、KPI跟踪和异常检测等功能，AI智能体能够通过情感分析了解患者体验，发现员工培训需求，并通过复杂的计算揭示入组预测及风险。整合智能自动化技术有望带来以下改进：发送个性化消息、即时访问试验方案、自动化患者随访及预测建模，旨在简化沟通流程，优化试验运营，并提升患者留存率。

揭示

情感分析和患者自述结果有助于了解患者体验，而技能

差距分析则可确定现场工作

人员的培训需求

复杂的计算可揭示受试者入组预测和风险评估，理解关

键指标以优化试验执行

个性化

个性化消息和即时试验方案访问简化了沟通，并为调查人员和患者提供培训

自动跟进患者并进行预测性建模，提高患者留存率并优化试验运营

集成

与EMR

的集成、自动数据输入和实时不良事件跟踪有助于揭示关键试验数据

KPI跟踪和AI驱动的异常检测功能可主动发现关键试验进展数据洞见和潜在风险

主动对患者进行风险分层和干预：智能体可以帮助主动识别有不良事件或不合规风险的患者，并建议个性化的干预措施和支持。智能体还可以根据实时数据分析，帮助优化受试者入组和提高患者留存率。

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cloud13生命科学

应用

02制造质量控制和合规简化制造流程，确保质量、合规性和效率智能自动化功能可以帮助生命科学制造团队简化制药和医疗设备制造流程，确保质量、合规性和效率。AI智能体集成了从制造

流程收集实时数据（通过视觉技术、传感器）、扫描监管指南、促

进根本原因分析和跟踪KPI等功能，可以帮助检测偏差/异常、即时访问标准操作程序(SOP)、执行监管变更的影响分析，以及识别技能差距。集成智能自动化功能可帮助自动执行质量控制检

查、偏差报告、审计准备工作，提供实时提醒，并建议进行预测性维护或培训，从而实现主动质量保证和流程优化，带来潜在的改进。

协调

协调分析质量问题的根本原因，并自动分析监管变化对

当前流程的影响

通过信息中心跟踪实时KPI，并进行技能差距分析

自动化

自动执行质量控制检查、偏差报告和审计准备

实时提醒、预测性维护和培训建议有助于采取主动措施，优化质量和流程

收集

从制造流程中收集实时数据，包括视觉检查数据和传感器读数，以检测偏差和异常情况

扫描并更新监管指南，即时访问相关SOP与合规性变更统一的合规性和文档管理：借助单一平台，可以访问并汇总良好生产规范/良好实验室规范(GMP/GLP)法规、SOP和审核文档，从而实现快速合规性检查和文档检索。跨文档搜索有助于实现高效审核。生命科学

应用

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14医疗器械上市后监管和安全报告提高患者安全性

和监管合规性智能自动化功能可以帮助监管事务和安全团队简化上市后数据的收集和分析工作，从而提高患者安全性和监管合规性。通过整合自动从不同来源收集售后市场数据和自动检测信号等功能，AI智能体可以帮助自动执行实时风险评估计

算、分析趋势，并即时访问监管指南和安全数据库。集成智能自动化技术有助于改进监管报告（医疗器械法规[MDR]、警戒）并提供实时安全提醒和预测建模，从而确保及时合规并推动快速降低风险。

提供

自动计算功能可提供实时风险评估和趋势分析，并集成到现有的风险管理系统中

即时访问监管指南和安全性数据库，分析技能差距，为员

工推荐针对性的培训

增强

增强监管报告（MDR、Vigilance），确保及时合规

实时安全提醒和预测建模，推动快速风险缓释

发现

自动从社交媒体、注册表和数据库收集上市后数据

自动检测大型数据集中的信号，发现潜在的安全问题

强大的数据完整性和审核跟踪记录安全性：智能体可以帮助确保数据完整性，并以安全的方式对所有制造流程进行审核跟踪，确保符合监管要求。可以实施安全的访问权限控制和数据加密。

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15生命科学

应用

04为什么选择

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