通过临床世界模型和技能混合框架将临床AI专能 grounded 在人类认知中

任何智能体的专能都受其在所处世界中所建立的正式认知模型的限制。临床AI缺乏此类认知模型。现有框架在评估、监管或系统设计方面各自为政，缺乏连接它们的临床世界共享模型。我们提出了临床世界模型(Clinical World Model)，该框架将护理形式化为患者、提供者和生态系统三者之间的三方互动。为形式化任何智能体（无论是人类还是人工）如何将信息转化为临床行动，我们发展了基于临床认知原则验证的为提供者、患者和AI代理所构建的平行决策架构。临床AI技能混合(Clinical AI Skill-Mix)通过八个维度来操作化专能。其中五个维度定义了临床专能空间（病情、阶段、护理环境、提供者角色和任务），另外三个维度规定了AI如何参与人类推理（授权分配、智能体面向和锚定层）。这些维度的组合产生数十亿种不同的专能坐标。一个核心结构性含义是，单一坐标内的验证对其他坐标内的性能提供极少的证据，使专能空间不可约化。该框架通过通用语法，使临床AI能够在利益相关者之间进行指定、评估和限制。通过使结构性含义显式化，临床世界模型重新定义了该领域的核心问题：从AI是否有效，转向在哪些专能坐标上已 demonstrated 可靠性，以及针对谁人。