智能体元年：AI肾智慧的辅助升级(2025)
踏实走过每一步，AI“肾”智慧的进展都能被看见；来时路不算轻松，未来也必将更用心、更努力！
如果说2023-2024年是肾脏病AI从“单点突破”迈向“系统重构”的关键节点，那么2025年可以被视作AI“辅助”能力的进阶阶段——这一年，AI不再只是用来配合医生完成某项特定工作的工具，而是以“智能体”的形态更深地嵌入医疗流程的关键环节。从虚拟医院的正式启动，到大模型的垂直领域落地；从国际大厂的战略布局，到全球监管框架的逐步搭建，2025年共同见证AI在肾脏病方向从“验证技术”走向“规模化应用”的跨越式发展。
在2025年，中国在“AI+医疗”赛道投下重磅成果——清华大学人工智能医院成立，并且“紫荆AI医生”系统全面上线，意味着全球首个由大模型驱动的虚拟医院体系正式走进公众视野。
紫荆医院官网
2025年4月26日，清华大学举办人工智能医院成立仪式，清华大学人工智能医院正式揭牌。清华大学校长李路明表示，这项举措是“清华大学发挥理工科优势赋能医学发展的新举措”，目标在于培养兼具医学情怀与AI素养的复合型医学创新领军人才。
据介绍，清华AI医院的建设将按阶段推进：起步阶段依托北京清华长庚医院与互联网医院开展试运行，选择全科医学科及眼科、放射诊断科、呼吸科等专科作为切入点；随后将搭建“AI+医疗+教育+科研”的生态闭环，推动优质医疗资源实现更高效率的扩容与更均衡的布局。
清华大学医学院院长黄天荫在会上强调，人工智能医院的目标是摆脱“传统医院+AI”的简单运行方式，而是在底层设计中融入AI智能体能力，用于协助医生做出更精确的诊疗决策，并提升医疗服务效率，从而缓解基层全科医生短缺带来的挑战。对清华医学而言，这同样意味着一场“奇袭式”突破。
实际上，清华AI医院的雏形早在一年多前就已开始显影。2024年5月，清华大学智能产业研究院（AIR）智慧医疗团队发表论文《智能体医院：基于可进化医疗智能体的虚拟医院模拟系统》，提出通过构建“闭环式”的医疗虚拟世界，让AI医生得以更快“进化”的核心思路。
紫荆医院的42位AI医生覆盖21个科室
2024年11月，基于上述研发成果的“紫荆AI医生”内测系统上线。首批亮相的42位AI医生覆盖21个科室，可实现对300多种疾病的诊断。系统会结合最新权威医学教材、学术期刊与诊疗指南进行分类诊断与治疗建议，支持24小时持续“看病”。研究显示，在约万名虚拟患者的诊疗验证中，进化后的AI医生诊断呼吸道疾病时达到93.06%的最高准确率。
2025年8月，“紫荆AI医院”系统在清华大学医院启动内部测试，主要服务于呼吸内科与全科专家门诊的患者群体。测试结果表明，系统实现了智能体技术与医疗流程的深度结合，依靠智能体完成辅助操作与决策建议，显著提升了医生工作效率。
2025年11月底，“紫荆AI医院”系统开启公开测试。来自北京与广西的8家医院成为首批参与单位，包括清华大学医院、北京清华长庚医院、清华大学第一附属医院等。系统面向患者、医生与医院提供三个客户端：
患者客户端：提供全科AI医生健康咨询、线上复诊、AI护士分诊、AI医生预问诊、健康档案管理、健康状况分析与风险预警等功能；
医生客户端：提供可定制排班、医生可进化专属分身智能体、实时指南检索与决策建议生成、病历自动撰写、诊后自动随访等功能；
医院客户端：提供医院信息管理、统一排班、分级权限管理、数据看板等功能。
需要特别说明的是，依据国家相关法规，在“紫荆AI医院”中AI的职责主要是信息采集、信息分析以及提出决策建议，最终的医疗决策仍由人类医生完成。这样的设计把AI在医疗中的“辅助”定位讲得清清楚楚，也为后续规模化落地提供了合规前提。
与此同时，在肾脏病这一垂直细分领域，中国同样交出了一份亮眼的成绩单。
2025年5月18日，南方医科大学南方医院国家肾脏病临床医学研究中心牵头，汇集全国30余家三甲医院的专家力量，正式发布全国首个慢性肾脏病综合管理大模型——“智肾”。项目负责人为中国科学院院士侯凡凡。
全国首个慢性肾脏病综合管理大模型—“智肾”正式发布
“智肾”的推出直指现实难题：我国慢性肾脏病患者已超过1.2亿，但知晓率仍不足10%；大型三甲医院的专科门诊“一号难求”；而基层医疗机构普遍缺少专科资源。侯凡凡院士指出，慢性肾脏病的长期管理必须进一步强化基层防治能力，把关口向前前移。
“智肾”大模型以满血版DeepSeek大语言模型与国产信创环境为基础，构建了三类主要应用场景：
专科医生端：用于肾脏病专科辅助诊疗；
患者端：用于患者教育及慢性肾脏病生活方式干预；
基层医生端：通过轻量化智能问答系统支持实时查询与辅助临床决策，进而赋能基层医生。
模型整合了最新肾脏病及相关并发症诊疗指南与专家共识，并在中国肾脏病大数据库中学习了千万级别的高质量病历数据（目前已纳入36家三甲医院、约2,000万患者的全息医疗数据）。同时，基于中国人群的临床真实世界研究证据强化本土化知识体系。
在发布会上，侯凡凡院士宣布将“智肾”大模型赠送给贵州省人民医院、新疆医科大学第一附属医院等八家医院，作为首批推广应用单位。借助大模型技术，优质医疗资源得以真正实现“下沉有径、落地有声”。
中国力量之外，国际肾脏病AI领域也同样动作频繁、看点不断。
2025年5月，阿斯利康与Aptar Digital Health达成AI早期筛查许可协议。Aptar将使用阿斯利康提供的AI驱动筛查算法，在眼科检查场景中加快慢性肾脏病的早期检测。该算法通过数千个生物标志物与诊断数据点进行研发，已经在支持CKD大规模筛查与早期发现方面取得了积极表现。阿斯利康心血管、肾脏与代谢业务部高级副总裁Mina Makar也表示：“慢性肾脏病依然是全球最严峻的健康挑战之一，诊断率长期偏低。与Aptar的合作将为推动CKD管理的创新带来令人振奋的机遇。”
2025年6月，PathAI发布消息称，其AISight Dx数字病理图像管理系统获得美国FDA 510(k)许可，可用于临床环境下的初诊。该系统在2022年获得初步许可之后，本次再度迎来重要升级。此次FDA决定还包含预设变更控制计划，使PathAI能够在不额外提交510(k)申请的前提下验证并实施特定重大变更。该类监管创新为AI病理平台的更快迭代提供了更顺畅的路径。
2025年，AI进入医学领域后，监管框架也迎来了关键节点。
WHO发布AI在传统医学中的应用技术简报。2025年7月，世界卫生组织与国际电信联盟联合发布《人工智能在传统医学中的应用映射》技术简报。该简报对AI在传统医学中的应用现状、风险与挑战进行了系统梳理，覆盖诊断、临床决策支持、药物研发、知识保护、数据治理等多个方向。简报还特别聚焦与本土知识和原住民数据主权相关的伦理议题，并向政策制定者、卫生系统专家、数字技术专家与传统医学从业者提出行动建议。这也是WHO首次针对AI与传统医学交叉领域发布系统性指导文件。
ASN发布负责任的AI使用立场声明。2025年11月，美国肾脏病学会（ASN）发布题为《负责任地使用人工智能改善肾脏病医疗》的立场声明。声明界定了AI作为医生辅助决策工具时应遵循的法律与伦理边界，并提出患者利益优先、确保临床医生监督、推动高负担疾病领域创新等关键原则。声明还系统梳理了AI在CKD、AKI、透析、移植以及肾脏病教育中的应用现状与挑战，强调数据质量、公平性、透明性与临床整合等要点。ASN这份声明为肾科医生在临床中更安全、更有效地使用AI工具提供了权威参考。
中国五部委联合发布AI医疗实施意见。2025年10月20日，国家卫生健康委等五部委联合发布《关于促进和规范“人工智能+医疗卫生”应用发展的实施意见》。文件提出，到2027年建立一批卫生健康行业高质量数据集与临床专病垂直大模型；到2030年基层诊疗智能辅助应用基本实现全覆盖。意见覆盖基层应用、临床诊疗、患者服务、中医药、公共卫生、科研教学、行业治理与健康产业八大重点应用方向，并明确基础设施建设、数据供给、算力算法、中试基地、人才标准等五项基础支撑。这是我国首个对AI医疗卫生领域应用作出系统性指导的国家级政策文件，标志着在AI医疗监管与推动方面迈出了关键一步。
2025年8月，多个高水平研究集中发表，展示了AI在肾脏病领域的更深层应用。
卡内基梅隆大学发布了基于多源数据（临床+保险索赔）的CKD进展预测模型。研究纳入10,326名CKD患者的整合数据，比较不同观测窗口下多种机器学习与深度学习模型的预测表现。结果显示，整合数据模型的整体性能优于单一数据源模型，其中长短期记忆网络（LSTM）在AUROC与F1等指标上表现最佳：AUROC 0.93、F1值0.65。24个月的观测窗口在早期发现与预测准确性之间取得了更优平衡。研究还发现，2021年更新的去种族化eGFR方程在提升预测准确性的同时，也减少了种族偏差。
宾夕法尼亚大学团队推出两项分量很重的衍生工具——CellSpectra与SISKA 1.0 Atlas。研究团队构建了跨物种单细胞肾脏图谱，覆盖超过100万个细胞与140个样本，识别出70多个保守的细胞状态。在此基础上开发的CellSpectra计算工具，可量化细胞功能中基因表达协调性的变化，并帮助在个体患者层面发现可进一步靶向的分子变化。团队同时构建了单细胞功能分析报告，能够直接服务于临床个体化诊疗。
梅奥诊所发布了通用型慢性肾脏病AI病理基础模型。研究团队构建了一个20分类的AI模型，用于在肾组织全切片图像中分割主要微观结构。在1426名活体肾供者与1699名肾肿瘤患者的独立验证中，模型检测到的慢性改变与临床结局显著相关。基于AI检测形成的慢性评分对肾衰竭具有较好的预后区分能力（交叉验证C统计量达0.819），为肾脏病理报告的自动化与标准化提供了可行方向。
回望2025年，肾脏病AI的发展可以归纳为三个突出的趋势：
从“点状应用”走向“系统集成”。清华AI医院的启航意味着AI不再仅仅以零散方式嵌入单一诊疗环节，而是以“智能体”系统性融入从分诊、问诊、辅助决策到随访的全链路流程。42位AI医生、21个科室以及覆盖300多种疾病，共同勾勒出系统集成的初步轮廓。
从“技术驱动”走向“监管引领”。WHO、ASN与中国五部委的陆续发声，表明AI医疗正从“野蛮生长”进入“规范发展”的新阶段。监管框架的雏形逐步成型，为AI在医疗场景中的规模化应用提供了法律与伦理层面的“安全护栏”。
从“国际对标”走向“中国方案”。清华AI医院与“智肾”大模型的发布，体现了中国在AI医疗方向上的自主创新能力。中国学者与产业界正在书写更具本土特色的答卷。
nene思考时间：2025年，AI在肾脏病领域已不只是一个“工具”，而是在持续走向成为医生身边不可或缺的“伙伴”。这条路仍会延伸，但方向正在变得越来越清晰。
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