面向精准医疗的 N-of-1 人工智能生态系统

医学人工智能旨在服务于平均患者。通过最小化大规模数据集上的错误，大多数系统实现了强大的综合准确性，却在边缘群体处于困境：具有罕见变异、共病或人口统计学上被低估的患者。这一平均患者谬误削弱了公平性和信任。我们提出另一种设计：面向 N-of-1 决策支持的多智能体生态系统。在该环境中，按器官系统、患者群体和分析模式划分的智能体依赖于共享的模型库和证据综合工具。其结果在一个协调层中汇聚，该层在呈现给临床医生的决策支持数据包之前，会权衡可靠性、不确定性和数据密度：风险估计以置信区间为界，异常指示标志，以及关联证据。验证从人口平均值转向individual reliability，即以小样本中的误差、小样本中的校准和风险-覆盖率权衡来衡量。预期挑战包括计算需求、自动偏差和监管适配性，通过缓存策略、共识检查和自适应试验框架来应对。通过从单一模型转向编排智能，本方法寻求使医学 AI 与医学的第一原则——以透明、公平、以个体为中心的护理为一致。