基于语音的AI代理在医疗保健领域的整合为弥合数字健康提供的经济和可及性差距提供了变革性机会。 本文探讨了大型语言模型(LLM)驱动的语音助手在加强预防护理和持续患者监测方面的作用,特别是在服务不足的人群。 从Agent PULSE(患者理解和联络支持引擎)的开发和试点研究中汲取见解 - IBM Research,Cleveland Clinic Foundation和Morehouse School of Medicine之间的合作计划 - 我们展示了一个经济模型,展示了AI代理如何在人类干预在经济上不可行的情况下提供具有成本效益的医疗保健服务。 我们对33名炎症性肠病患者的试点研究表明,70%的人表示接受人工智能驱动的监测,37%的人更喜欢传统模式。 技术挑战,包括实时会话AI处理,与医疗保健系统的集成和隐私合规性,与围绕监管,偏见缓解和患者自治的政策考虑因素一起进行分析。 我们的研究结果表明,人工智能驱动的语音代理不仅可以提高医疗保健的可扩展性和效率,还可以提高患者的参与度和可访问性。 对于医疗保健高管来说,我们的成本利用率分析为常规监测任务提供了巨大的潜在节省,而技术人员可以利用我们的框架来优先考虑产生最高患者影响的改进。 通过解决当前的局限性,并将人工智能开发与道德和监管框架保持一致,基于语音的人工智能代理可以作为公平、可持续的数字医疗保健解决方案的关键切入点。