sp;  谈及“最难但最关键”的能力，马安捷把答案指向MDT智能体。他认为，难点不仅是技术，更是对复杂医疗决策流程的再造——如何融合影像、病理、组学等多模态数据，把专家经验与临床共识转化为可复核、可追溯的决策支持，并清晰界定人机协同的责任边界。基于此，公司选择与联影智能、惠每科技等伙伴合作共建：通过“从单病种、标准化程度高的场景切入”，逐步建立临床信任。    “AI给出的不是一个标准答案，而是附带推理过程、证据链和可信度评分的建议报告，供医生复核。”马安捷强调，平台定位始终是“AI辅助、医生主导”，临床决策主体责任在执业医师。他还提到将设置分级预警阈值，中高风险必须人工介入，并对AI建议与医生决策全程留痕，形成可追溯的责任闭环。    数据治理与隐私合规同样被视为“红线”。马安捷表示，盈康生命坚持“知情同意、最小必要”原则，并通过数据脱敏、隐私计算等技术降低隐私风险；当AI建议与临床决策冲突时，以医生决策为准，同时把冲突案例纳入模型优化的反馈回路。他将这种机制形容为给模型配备“专家批改团”——模型每一次迭代都要回到真实世界的医疗价值校准。    为了让智能体真正“跑起来”，马安捷多次提到“数据飞轮”的概念：一端是院内真实诊疗数据与医生经验的工程化沉淀，另一端是院外持续交互带来的反馈与疗效评估。“如果没有闭环反馈，模型就很难持续进化。”在他看来，行业普遍存在的两大断点——模型推理结果缺乏真实疗效反馈、院内院外仍有数据壁垒——都需要通过“服务链路打通+医生网络评估机制”来解决。公司计划通过穿戴等设备补足院外数据采集，使全周期管理具备更完整的健康视图。    他同时坦言，产品实现大规模商业化过程中最担心的风险主要来自三方面：服务质量一致性、
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