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摘要
上海交通大学与蚂蚁集团联合发布了DiagGym，一个以世界模型驱动的交互式医学诊断智能体。该系统致力于解决当前医学AI在动态诊疗环境中的局限性，突破传统基于静态数据训练的大模型难以应对真实临床多轮决策与不确定性的瓶颈。DiagGym通过模拟医生“探病”过程，实现多轮交互、主动提问、合理选择检查项目，并进行持续的动态推理，逐步逼近疾病真相。这一创新标志着医学AI从被动识别向主动诊断的转变，推动智能体在复杂临床决策中迈向更高阶的智能化水平。
关键词
医学AI, 交互诊断, 动态推理, 智能体, 探病模型
近年来，医学人工智能迅猛发展，从影像识别到病历分析，AI正逐步渗透进医疗体系的各个角落。然而，尽管大型语言模型和深度学习技术在静态数据处理上表现出色，其在真实临床场景中的应用仍面临严峻挑战。临床诊断并非一蹴而就的“快照式”判断，而是一场充满不确定性的动态探案过程——医生需通过多轮问诊、逐步排查、选择检查手段，并根据新信息不断修正假设。现有大多数AI系统却受限于“一次性输入、一次性输出”的模式，缺乏持续推理与主动探索的能力。这种静态思维难以模拟人类医生在复杂病情前的灵活应变，导致AI在实际诊疗中往往“看得见异常，却读不懂故事”。尤其是在面对罕见病、非典型症状或多重共病时，传统模型极易陷入误判或停滞。如何让AI从“被动响应”走向“主动求知”，已成为医学AI跨越技术鸿沟的关键命题。
面向这一核心难题，上海交通大学与蚂蚁集团联合推出的DiagGym，首次将“世界模型”引入医学诊断领域，构建了一个具备动态推理能力的交互式智能体。不同于以往依赖固定数据集训练的模型，DiagGym的核心在于模拟真实医生的“探病逻辑”——它不仅能接收患者初始信息，更能主动提出关键问题、权衡不同检查项目的成本与收益，并在每一轮反馈中更新对病情的认知。这种类人化的多轮交互机制，使AI得以像侦探般抽丝剥茧，逐步逼近疾病本质。其背后的世界模型架构赋予了系统对临床环境的内在理解与预测能力，实现了从“识别模式”到“推演过程”的跃迁。DiagGym不仅是技术上的突破，更重新定义了医学AI的角色：它不再是一个沉默的辅助工具，而是一位能思考、会提问、懂决策的“数字医生”，为未来智慧医疗开辟了全新的可能性。
当前绝大多数医学AI系统依赖于静态数据进行训练，其运作模式往往建立在“输入即结果”的线性逻辑之上。这类模型虽能在影像识别或病历文本提取中展现惊人的准确率，却难以应对真实临床环境中层出不穷的变数。例如，在面对一名主诉为乏力、体重下降的患者时，传统AI可能迅速匹配糖尿病或甲状腺疾病的典型模式，却无法像医生那样追问饮食习惯、家族史或情绪变化等潜在线索。这种“一次性判断”机制，本质上是对复杂诊疗过程的简化与压缩，忽视了疾病演进的时间维度和信息积累的递进逻辑。更关键的是，静态模型缺乏对未知的敏感度——它们不会主动提出问题，也无法评估下一步检查的价值。研究显示，超过60%的误诊案例源于早期信息不全而非判断错误，而现有AI恰恰无法弥补这一认知断层。DiagGym的出现正是对这一困境的深刻回应：它不再满足于从海量历史数据中“记住答案”，而是致力于学会“提出正确的问题”。通过引入世界模型，系统能够构建对病情发展的内在模拟，从而突破静态训练带来的思维僵局，在不确定性中开辟出一条动态求解之路。
临床诊断的本质是一场与未知博弈的智力旅程，而动态推理正是这场探案过程中最核心的认知引擎。医生在接诊患者时， rarely 凭借初始信息就做出最终判断，而是通过不断收集反馈、调整假设、验证推论，逐步缩小可能性空间。这一过程不仅依赖知识储备，更仰仗对信息价值的权衡与对未来状态的预测能力。DiagGym正是以此为蓝本，首次将动态推理深度嵌入医学AI的架构之中。该智能体能够在每一轮交互中更新其内部“世界模型”，评估不同检查手段的诊断收益与成本风险，并主动选择最具信息增益的提问路径。实验数据显示，在模拟罕见病诊断场景下，DiagGym相较传统模型提升了42%的首诊准确率，并将不必要的检查项目平均减少3.7项。这不仅意味着更高的诊断效率，更体现了AI从“工具”向“协作者”的角色跃迁。更重要的是，这种持续演进的推理机制让AI具备了应对非典型症状和多重共病的韧性，使其在复杂病例中展现出接近资深医师的决策逻辑。动态推理不再是冰冷算法的堆叠，而成为一种有温度、有节奏的“医疗对话”，真正让人工智能参与到那场关乎生命真相的追寻之中。
DiagGym的突破性不仅在于其功能表现，更源于其深层架构中“世界模型”的引入，使其真正实现了从“读数据”到“想过程”的跨越。与传统医学AI依赖历史病例进行模式匹配不同，DiagGym构建了一个动态演化的内部认知环境——这个被称为“世界模型”的机制，能够模拟疾病在人体内的发展轨迹，并预测不同诊疗行为可能带来的结果变化。当面对一名患者时，系统并不会急于给出诊断结论，而是像一位经验丰富的医生那样，先建立初步假设，随后主动发起多轮交互：它会精准提问“您最近是否有夜间盗汗？”或“家族中是否有人患自身免疫性疾病？”，并根据回答不断修正内在模型中的病情图谱。每一次反馈都被用于更新对潜在疾病的概率评估，形成一个持续进化的推理链条。更重要的是，DiagGym具备对检查手段的“决策权衡”能力，能综合考虑CT、血液检测或活检的成本、风险与信息增益，在模拟测试中平均减少3.7项不必要的检查，显著提升诊疗效率。这种基于动态推理的闭环机制，使AI不再是被动的信息处理器，而成为一个具有前瞻思维的智能探案者，真正还原了临床诊断中那场层层递进、抽丝剥茧的认知旅程。
在真实医疗场景中，DiagGym展现出令人瞩目的应用潜力，尤其是在复杂、非典型病例的初筛与辅助决策中表现卓越。例如，在一项针对罕见病的模拟实验中，面对仅有乏力、低热和轻度肝肿大等模糊症状的患者案例，传统AI模型大多停留在常见感染或慢性肝病的判断层面，而DiagGym通过主动追问旅行史、饮食习惯及免疫状态，逐步引导至“布鲁氏菌病”的可能性，并建议针对性血清学检测，最终将首诊准确率提升了42%。这一成果不仅体现了其强大的推理能力，更揭示了交互式诊断在弥补信息鸿沟方面的独特价值。在基层医疗机构中，DiagGym可作为“数字助手”帮助经验不足的医生系统化问诊流程，避免关键线索遗漏；而在三甲医院，它又能为专家提供多维度的鉴别诊断建议，缩短疑难病例的确诊时间。尤为可贵的是，该系统在面对多重共病患者时展现出良好的耐受性与逻辑稳定性，能够在高血压、糖尿病与新发神经系统症状交织的复杂情境中，理清主次矛盾，提出合理的检查优先级。这标志着医学AI正从单一任务执行者，迈向真正意义上的临床协作者——它不取代医生，而是延伸人类的思维边界，让每一次问诊都更加深邃、精准而富有温度。
在传统的医学AI系统中，问题的生成往往是预设的、线性的，缺乏对语境和病情演进的深层理解。而DiagGym则彻底颠覆了这一模式，其提出问题的策略并非基于关键词匹配或流程图驱动，而是源于一个持续演化的“世界模型”——这个内在认知框架使AI能够像资深医生一样，在不确定性中寻找线索，在沉默中听见疾病的低语。系统不会盲目追问，而是通过动态评估每一条潜在信息的“诊断价值”，优先提出最具区分度的问题。例如，在面对非典型症状时，DiagGym会主动探询患者的生活轨迹、环境暴露甚至心理状态，如“您是否曾在牧区停留？”或“近期是否有情绪波动与体重骤减同时发生？”，这些问题背后是数百种疾病假设的概率博弈。实验数据显示，这种智能提问策略使关键病史获取率提升58%，显著降低了因信息遗漏导致的误诊风险。更令人动容的是，这种提问不是冷冰冰的数据索取，而是一场有节奏、有逻辑、有温度的“医疗对话”。它不急于下结论，而是耐心倾听身体发出的微弱信号，用一次次精准发问编织出通往真相的认知之网。DiagGym因此不再是机械的问答机器，而是一位懂得倾听、善于引导的“数字医者”，在人机交互之间，重新定义了智慧医疗的人文边界。
医学诊断不仅是一场思维的探案，更是一次资源与风险的精密权衡。DiagGym在这一环节展现出惊人的决策智慧：它不仅能识别哪些检查可能带来突破性信息，更能综合评估成本、侵入性、等待时间与诊断增益之间的复杂关系，从而做出最优选择。其核心机制依托于世界模型对未来状态的预测能力——系统会在虚拟环境中模拟多种检查路径的结果分布，筛选出信息增益最大且负担最小的方案。在实际测试中，DiagGym平均减少了3.7项不必要的检查，不仅节约了医疗资源，更减轻了患者的身心压力。例如，在疑似自身免疫性疾病的案例中，系统并未直接推荐高成本的全基因检测，而是先建议抗核抗体筛查与炎症指标监测，逐步缩小范围后再决定是否深入。这种“阶梯式探查”策略，既避免了过度医疗，又确保不遗漏罕见病因。尤为可贵的是，DiagGym能在多重共病情境下理清优先级，为高血压合并新发神经症状的患者设计出兼顾急症排查与慢性管理的检查序列。这不仅是技术的胜利，更是对医学伦理的深刻回应——让每一次采血、每一次影像扫描都承载明确的意义。DiagGym由此超越了工具属性，成为临床决策中理性与关怀并重的智能协作者。
在医学的迷宫中，疾病的真相往往藏匿于细微的症状缝隙之间，等待一位耐心而敏锐的探案者将其唤醒。DiagGym正是这样一位“数字侦探”，它不满足于表面的匹配与简单的归类，而是以世界模型为内在罗盘，逐步揭开层层伪装下的病理本质。传统AI面对模糊症状时常陷入“知其然不知其所以然”的困境，而DiagGym通过多轮交互和动态推理，构建起一场有节奏、有逻辑的诊疗叙事。在模拟罕见病诊断中，系统通过主动追问旅行史、环境暴露与免疫状态等关键线索，成功将首诊准确率提升42%，这一数字背后，是无数被挽救的诊疗时机与重燃希望的生命。它不只是在“看”数据，更是在“听”身体的语言——每一次提问都是一次试探，每一次检查建议都是一次逼近真相的 шаг。尤其在布鲁氏菌病这类非典型感染中，DiagGym展现出超越常规模式识别的能力，能从乏力、低热等泛化症状中捕捉到牧区接触史这一决定性信息，从而引导临床走向正确方向。这种由浅入深、抽丝剥茧的探病过程，让AI不再是冰冷的判断机器，而成为一位懂得倾听、善于推理的“思维伙伴”。它所揭示的不仅是疾病的名称，更是通向确诊的认知路径，在不确定性中点亮了一盏理性之灯。
真实世界的临床决策从来不是一锤定音的选择题，而是一场持续演进的动态博弈。DiagGym的核心突破，正在于它将人工智能从“一次性输出”的局限中解放出来，赋予其在多轮交互中不断学习、调整与优化的能力。依托世界模型的预测机制，该智能体能够在虚拟环境中模拟不同问诊路径与检查组合的结果分布，从中筛选出最具信息增益且代价最小的策略。实验数据显示，DiagGym平均减少3.7项不必要的检查，这不仅意味着医疗资源的有效节约，更体现了对患者身心负担的人文关怀。在面对高血压合并新发神经系统症状的复杂病例时，系统并未盲目推进高成本影像扫描，而是按照“阶梯式探查”原则，优先评估可逆性病因，合理安排检查优先级，确保急症不延误、慢病不遗漏。这种基于概率更新与价值权衡的决策逻辑，使AI在多重共病和非典型表现面前仍保持清晰的思维脉络。更重要的是，每一轮反馈都被用于重塑内部认知图谱，形成闭环式的推理进化。DiagGym因此不再只是执行指令的工具，而是一位能在不确定中保持定力、在混乱中建立秩序的智能协作者，真正实现了从“辅助识别”到“共同决策”的跃迁。
当我们站在智慧医疗的门槛上回望，AI在医学诊断中的角色正经历一场静默却深刻的革命。过去，人工智能更像是一个沉默的观察者，依赖海量数据进行静态分析，在影像中圈出病灶，在报告里提取关键词。然而，DiagGym的出现标志着一个新时代的到来——AI不再只是“看见”，而是开始“思考”；不再被动响应，而是主动探求。未来的医学AI将不再是单一任务的执行者，而是一类具备动态推理能力的智能体，能够在不确定性中持续学习、在多轮交互中不断进化。正如实验数据显示，DiagGym在罕见病场景下首诊准确率提升42%，平均减少3.7项不必要的检查，这不仅是效率的飞跃，更是诊疗逻辑的根本重构。未来，随着世界模型与强化学习的深度融合，AI或将具备跨科室协同判断的能力，甚至能在疾病尚未显现症状时，通过微妙的行为与生理信号变化提前预警。更重要的是，这种技术演进背后，是对“以人为本”医疗理念的回归——每一次提问都承载关怀，每一项建议都权衡利弊。AI不再是冷峻的算法集合，而将成为医生思维的延伸、患者信任的伙伴，在生命与疾病的博弈中，点亮理性与希望之光。
DiagGym的意义远不止于一项技术创新，它为医学AI的发展描绘了一条清晰而深远的路径。作为首个以世界模型驱动的交互式诊断智能体，它的潜力正在从实验室向真实世界层层展开。未来，DiagGym有望成为基层医疗机构的“数字全科医生”，帮助资源匮乏地区的医师系统化问诊流程，弥补经验不足带来的漏诊风险；在顶级医院，它又能化身专家团队的“认知加速器”，在复杂病例中快速生成鉴别诊断路径，缩短确诊时间。更令人期待的是，随着其世界模型不断吸收全球临床数据并实现个性化适配，DiagGym或将发展出针对不同人群、地域乃至个体基因背景的定制化探病策略。长远来看，该系统还可能接入可穿戴设备与电子健康档案，实现全天候健康监测与动态风险评估，真正实现从“疾病治疗”到“健康管理”的跨越。可以预见，当DiagGym走出模拟环境，走进千家万户的诊室与病房，它所推动的不仅是一场技术变革，更是一次医疗公平与人文关怀的再定义——让每一个患者，无论身处何地，都能被认真倾听、被科学追问、被温柔照亮。
DiagGym的发布标志着医学AI从静态识别迈向动态推理的重要转折。通过引入世界模型，该智能体实现了多轮交互、主动提问与检查项目优化，在模拟测试中首诊准确率提升42%，平均减少3.7项不必要的检查，显著提升了诊疗效率与决策质量。它不仅突破了传统AI在复杂、非典型病例中的局限，更重新定义了人工智能在临床诊断中的角色——从被动工具进化为具备探病逻辑的“数字协作者”。DiagGym的成功实践表明，未来医学AI将不再局限于数据匹配，而是深入参与真实世界的动态决策过程，推动智慧医疗向更精准、更人性化的方向发展。