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原文作者：Priya Padate, Anurag Sharma, Dr. Ekta Walia Bhullar, Mark Logan, and Mike Piper
许多医疗机构反馈，传统的放射科工作列表系统依赖于僵化的规则，往往忽略了关键的背景信息，如放射科医生的专业特长、当前工作负荷、疲劳程度以及病例的复杂性。这导致了一个持续存在的挑战：放射科医生倾向于挑选简单的高价值病例，而避开复杂研究，从而造成诊断延迟并增加了医疗成本。
研究显示，低效的病例分配导致紧急病例的诊断平均延迟 17.7 分钟，并在医疗系统中造成高达数百万美元的成本浪费。在本文中，我们将展示如何利用 Amazon Bedrock AgentCore 和 Strands Agents SDK 构建智能放射科工作流。
Agentic AI（代理 AI）方法
AI 代理是一个能够感知环境、推理目标并采取行动的自主软件组件。在放射科工作流优化中，一组专门的 AI 代理网络协同工作，从头至尾编排复杂的临床流程。每个代理处理工作流中的特定任务，并在处理过程中协调各专科需求，以实现患者和团队的最佳效益。
AI 代理利用 Amazon Bedrock 提供的基础模型（FMs），能够同时评估多种因素，如放射科医生的专科背景、当前负荷、疲劳模式、病例复杂性及临床紧迫性。该系统能够从历史模式中持续学习，并根据环境变化进行调整，从而最小化导致“挑选病例”行为的激励结构。
方案架构概览
通过使用智能工作流编排器，系统可以自动建议最佳病例分配。例如，当膝关节 MRI 研究进入影像存档与通信系统（PACS）时，系统会结合临床逻辑给出分配方案。
该架构的核心优势在于多代理编排、基于 Model Context Protocol (MCP) 的标准化工具访问，以及通过 Amazon Bedrock Guardrails 实施的负责任 AI 策略，确保患者隐私及数据安全。
实现步骤
要实现此方案，核心在于构建智能工作流编排器，通过“agent-as-tool”模式调用专门的子代理。系统包含以下关键代理：
- Rad Assignment Agent (rad_mapper)：根据医院设施、站点、疾病类型、专科背景及临床笔记匹配医生。
- Patient History Synthesizer (clinical_data_collector)：检索患者病史以辅助优先级判定。
- Exam Metadata Synthesizer (metadata_finder)：提取解剖结构、笔记等元数据。
- Rad Availability Agent (shift_checker)：实时核查医生的排班、负荷及工作情况。
通过这些工具的协作，系统能将正确的人员与正确的病例在正确的时间匹配，从而实现真正的流程自动化。
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