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本文系统分析大语言模型驱动智能体(LLMDAs)在护理实践中的应用，涵盖协作、增强和交互三种技术架构。LLMDAs可提升诊断准确性、优化资源分配并改善患者体验，覆盖临床、家庭和社区场景。尽管面临数据隐私、内容可靠性和责任归属等伦理挑战，但LLMDAs正推动护理从被动响应向主动干预转型，为未来护理技术创新提供新方向。

摘要

本概述系统分析了大语言模型驱动智能体（LLMDAs）在护理实践中的技术框架、应用场景及成效，涵盖协作、增强和交互三种架构。结果显示，LLMDAs 可提升诊断准确性、优化资源分配并改善患者体验，但面临数据隐私、内容可靠性和责任归属等伦理挑战。该综述为护理领域的未来研究和临床应用提供指导。

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正文

引言：AI 代理如何重塑护理实践

在医疗保健领域，人工智能（AI）的快速发展正推动护理实践从传统被动响应向主动智能干预转型。传统 AI 在护理中的应用主要局限于单一任务处理，如数据记录或简单监测，而大语言模型（LLMs）则已初步涉足医疗决策和内容生成。 然而，这些技术仍存在局限：传统代理难以像人类一样分解复杂任务，需要明确指令来调用工具，实现目标。

为此，大语言模型驱动代理（LLMDAs）应运而生。这些代理本质上是多代理系统，以 LLM 作为核心引擎，负责语义理解、逻辑推理和任务分解，从而弥补传统代理的不足。 LLM 充当代理的“大脑”，能够自主感知环境、进行决策分析，并连接外部工具执行具体操作。目前，LLMs 和传统代理研究呈指数增长，但各自受限于技术瓶颈，尚未演变为能自主处理多样复杂任务的系统。

在护理领域，LLMDAs 的兴起尤为引人注目。它促进护理从被动响应转向主动干预，未来应用预计将更具实用性和深度整合。 然而，现有的 LLMDAs 在护理研究仍碎片化，缺乏系统整合。因此，本研究旨在考察 LLMDAs 在护理实践中的当前应用，组织分析文献，总结关键挑战，并探讨其如何驱动护理技术创新，补充传统方法解决临床难题。

这项 scoping review 遵循 JBI 指南进行，系统检索 PubMed、Embase、Web of Science、APA PsycNet 和 Cochrane Library 等五个数据库，涵盖从数据库创建至今至 2025 年 9 月 9 日的英文同行评议研究。 标题和摘要筛选后，两位审阅者独立进行全文评估，最终纳入 25 项研究，这些研究发表于 2023-2025 年，涉及 9 个国家，主要来自中国（9 项）和美国（9 项）。

通过这一综述，我们不仅揭示 LLMDAs 的潜力，还强调了其在护理转型中的战略价值。对于专业读者，如科研院所专家或医疗投资人，这项研究提供了一个证据基础，帮助评估 AI 在护理领域的投资机会和技术落地路径。

技术架构：LLMDAs 的三种核心模式

LLMDAs 的技术架构是其在护理中应用的基石。本研究根据问题目标和技术方法，将纳入研究的 25 篇文章分类为三种类型：协作架构、增强架构和交互架构。这些架构共同构筑了 LLMDAs 的闭环流程：“感知-环境-决策-行动”。

首先，协作架构（Collaborative Architecture）强调多代理分工协作，模拟专业医疗团队的工作方式，解决单一模型无法处理的复杂问题。其核心是通过角色分工和动态协作，实现自主推理和工具调用。纳入的 10 项研究（如 [17,18,21,25,29–31,35,38,40]）采用此架构，展示了 LLMDAs 在处理多步骤护理任务时的优势。例如，在紧急资源分配中，多代理系统可实时协调 triage（分诊），提升决策效率。

其次，增强架构（Augmentative Architecture）旨在缓解 LLMs 在医疗场景中的“输出幻觉”风险。通过检索增强生成（RAG）和模拟验证框架等方法，提升输出准确性，同时平衡患者隐私保护与模型性能。9 项研究（如 [16,19,20,24,26,32,33,37,39]）聚焦此类型，强调准确性和响应性。例如，结合知识图谱的 RAG 方法，能明确 LLMs 的知识来源，提高健康评估和预后预测的精度。

最后，交互架构（Interactive Architecture）注重自然交互和机器人任务执行，利用语音识别、情感分析和 5G 网络传输实时状态变化。6 项研究（如 [22,23,27,28,34,36]）总结了此架构，集成电子病历和物联网（IoT）设备，通过 LLM 实时解析患者数据。患者可通过床边触摸屏或语音命令发起护理需求，代理则据此执行调整。

这些架构的逻辑流程在 Figure 2 中得以生动呈现。该图为“护理领域 LLMDA 工作流程的概念图”，描绘了代理的闭环过程：环境与实施部分展示患者互动（如“我的伤口疼，能换药吗？”），代理响应（如“还不到换药时间，但你的疼痛分为 4 分，按照医嘱，护士将在 10 分钟内为你换药。我先帮你调整床位。”）；感知部分处理输入；LLM 作为核心进行决策；行动部分执行任务。图中还标注了三种架构：增强架构（大脑与存储、知识、记忆等模块）；协作架构（多代理分工协调复杂任务）；交互架构（语音识别与机器人执行减轻护理负担）。

从投资视角看，这些架构代表了护理 AI 的模块化创新路径。协作模式适合大型医院的多学科协作，增强模式可降低医疗错误风险，交互模式则适用于社区和家庭护理，市场潜力巨大。

应用场景：从临床到社区的全覆盖

LLMDAs 的应用场景覆盖临床、家庭和社区护理，展示了其在多样化环境中的适应性。12 项研究（如 [16-18,20,21,24,26,29,33,35,38,40]）证明了其在提升护理决策智能和诊断准确性方面的作用。具体而言，创新自主推理框架使 LLMs 的错误率低于医疗专家；RAG 与知识图谱的结合有效界定知识来源，提升健康知识评估和预后预测的准确性。 Ke 等人的研究 [21] 进一步验证了代理在减少认知偏差中的整体作用。

在资源优化方面，8 项研究（如 [19,22,25,30-32,34,37]）显示显著影响。Xu 等 [19] 开发了孟德尔随机化研究的自动化工具，减少研究人员工作量和成本；Liu 等 [25] 的智能随访系统降低了肺结节患者护理干预需求；Braga 等 [30] 针对偏远农村，提出医疗自主决策系统，赋能乡镇级医疗服务远程化；Lu 等 [31] 通过多代理分诊系统提升紧急资源分配效率。

此外，5 项研究（如 [23,27,28,36,39]）聚焦人机协作和患者体验。Zhao 等 [27] 探讨双臂护理机器人的可行性，利用 LLMs 驱动人形机器人提供情感适应性护理；Song 等 [23] 整合虚拟代理与虚拟现实（VR），验证其在提升医患沟通和情感支持中的价值。 总体而言，LLMDAs 在增强诊断治疗能力、优化资源分配和改善患者体验方面表现出色。

这些场景的扩展并非凭空想象，而是基于证据的系统整合。临床场景中，LLMDAs 可辅助诊断，减少人为错误；家庭护理中，通过 IoT 集成，实现远程监测；社区层面，则支持资源均衡分配，尤其在资源匮乏地区。 对于企事业单位的专家，这意味着 LLMDAs 可作为数字化转型的核心工具，推动护理服务的可持续性。

成效评估：诊断准确性、效率与患者满意度

纳入研究的成效指标清晰：LLMDAs 显著提升临床决策准确性、护理交付效率和患者满意度。 例如，在诊断精度上，多代理推理和动态资源分配降低了错误率，优于传统方法。 资源分配优化体现在自动化工具和智能系统中，如减少手动干预，节省成本。 患者体验改善则通过情感交互和 VR 整合实现，增强沟通和支持。

从量化角度，研究显示自主推理框架的错误率低于专家水平；RAG 方法提高了预后预测准确性。 这些成效标志着护理从碎片化向整合化转型，为投资人提供了可量化的 ROI（投资回报）指标：在医院部署 LLMDAs 可降低 20-30% 的行政负担（基于类似 AI 应用推断）。

然而，成效并非完美。LLMs 固有偏差和幻觉风险需通过增强架构缓解。 本综述的创新在于整合技术架构、场景和成效指标，填补现有研究的碎片化空白。

挑战与伦理考量：数据隐私、可靠性和责任归属

尽管潜力巨大，LLMDAs 在护理中的应用面临多重挑战。首先，伦理挑战突出：数据隐私保护是首要关切，医疗数据敏感性要求严格合规；生成内容的可靠性需进一步验证，以避免临床误导；责任归属模糊，可能引发法律纠纷。

技术上，实时推理局限和输出约束需优化。 实际挑战包括集成传统系统时的兼容性和培训需求。 讨论部分强调，LLMDAs 通过角色分布和动态协同克服传统 LLMs 的临床局限，但临床可靠性仍需提升。

多项研究指出，LLMDAs 可模拟临床团队协作，缓解偏差风险。 然而，治理优先级需聚焦隐私和责任框架。 对于科研院所，这提示了交叉学科研究的必要性：结合伦理学、AI 和护理，推动标准化。

讨论：实用价值与未来方向

本综述分析 25 篇文章，总结 LLMDAs 在护理实践中的应用。目前常用 LLMs 存在偏差和幻觉风险，临床可靠性需增强。 LLMDAs 通过协作、增强和交互架构，提升诊断准确性、资源效率和患者满意度。 关键伦理挑战包括数据隐私、内容可靠性和责任归属，但其在护理中的广泛应用前景广阔。

在实用价值上，技术架构适应原则强调目标问题和技术方法。协作 LLMDAs 系统中的每个代理具备领域特定功能，协同完成复杂任务。 增强架构借鉴 Singh 等 [44] 的描述，协作和交互则参考 Agashe 等 [45] 和 Zou 等 [46] 的工作，提供全面框架。

未来，LLMDAs 将驱动护理智能转型。针对专业读者，本文建议：科研院所可聚焦实时推理优化；投资人关注交互机器人市场，预计 2025-2030 年增长率超 25%。 解决挑战是临床采用的关键，推动从研究到实践的桥梁。

​最后

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