从孤立算法到合规优先的Agentic平台：医院AI系统的多层架构

医院正在迅速采用人工智能进行分诊、影像学等，但大多数部署仍局限于部门内部的孤立点解决方案，导致重复努力、潜在风险和未实现的企业价值。尽管在医疗保健市场中AI的爆炸性增长和加速的投资，70-80%的AI试点未能成功扩展，主要原因是治理差距、碎片化数据和缺失集成蓝图。本研究提出了一种医院特定的合规优先型Agentic AI架构，包含多个互操作的层，扩展现有的医院AI平台模型：（i）一个多代理工作流的Agent Orchestration Layer，（ii）一个集中化政策和代码的Compliance and Policy Layer，用于HIPAA、GDPR、欧盟AI法案、印度的数据保护数据隐私法和ISO/IEC安全和安全标准等法规，并（iii）一个Privacy-Preserving Data Fabric，将联邦学习、差分隐私和安全 enclave集成到现实世界的医院信息管理系统(HIMS)流程中。使用合成但结构化的真实医院数据集和一个可部署的原型实现，本研究展示了从任务预测、工作流优化到合规记录的端到端协调，实现了显著的任务处理时间减少和手动文档努力，同时保持政策保护的数据访问。该结果架构为医院领导者提供了一种从临时工具过渡到受监管、全球合规、ROI导向的AI平台的实用蓝图，可以定制于本地部署、混合云和云原生部署。