上海交通大學與上海人工智能實驗室聯合開展的一項研究，為醫療人工智能領域帶來了突破性進展。研究團隊開發的RETROSUM系統通過模擬資深醫生的臨床思維模式，成功解決了傳統醫療AI在處理復雜病例時容易遺忘關鍵信息的難題。該研究成果已發表于學術平臺，編號為arXiv:2601.13918v1，為行業提供了新的技術范式。

傳統醫療AI系統在分析電子病歷時存在顯著缺陷。由于采用單向信息處理方式，這些系統難以建立跨時間維度的邏輯關聯。例如，某患者三天前的血液檢測顯示特定指標異常，但當系統分析當前癥狀時，可能已丟失這一關鍵數據。這種"信息健忘癥"導致診斷準確率受限，尤其在需要綜合多維度數據的復雜病例中表現尤為突出。研究團隊通過對比測試發現，現有系統在處理需要長期跟蹤的病例時，錯誤率較簡單病例高出37%。

RETROSUM系統的核心創新在于構建了雙向信息處理機制。該系統通過定期生成回顧性總結，將零散的檢查報告、用藥記錄和癥狀變化整合為動態臨床圖譜。這種設計類似于醫生在病例討論時不斷翻閱既往病歷的過程，確保關鍵信息不被遺漏。實驗數據顯示，在包含2.3萬例真實病例的測試集中，系統生成的總結信息完整度達到92.7%，較傳統方法提升41個百分點。

研究團隊特別設計的經驗學習模塊顯著增強了系統的臨床推理能力。通過建立包含15萬例成功診療案例的記憶庫，系統能夠自動匹配相似病例并提取關鍵決策點。在罕見病診斷測試中，這種經驗遷移機制使正確診斷率從38%提升至67%。更值得關注的是，系統在推薦治療方案時，藥物相互作用警示準確率達到94.2%，有效降低了醫療風險。

為驗證系統實用性，研究團隊開發了AGENTEHR測試平臺，該平臺直接接入真實醫院的電子病歷系統，保留所有原始數據特征。在為期三個月的持續測試中，RETROSUM系統展現出卓越的適應能力。即使在跨醫院數據遷移場景下，系統仍能保持89%以上的診斷準確率，證明其具有廣泛的臨床應用潛力。

技術實現層面，研究團隊構建了包含19種專業工具的智能工具箱。這些工具涵蓋病歷檢索、醫學術語標準化、影像數據解析等功能，形成完整的臨床決策支持鏈。模塊化架構設計使系統可根據不同醫療機構的需求進行定制化配置，內存占用較傳統系統降低63%，處理速度提升19%。

實際案例分析驗證了系統的臨床價值。在某腫瘤病例中，系統通過關聯患者18個月前的手術記錄與當前影像數據，準確識別出肝轉移病灶，診斷時間較人工分析縮短65%。另一個物質依賴案例中，系統通過分析用藥模式與生物標記物的時空關系，成功區分了治療性用藥與濫用行為，避免了誤診風險。

該研究引發的行業關注聚焦于醫療AI的發展路徑。專家指出，RETROSUM系統證明通過模擬人類醫生的認知模式，人工智能可以突破單純的數據處理局限，向真正的臨床決策支持系統演進。目前，研究團隊正與三家三甲醫院合作開展臨床驗證，預計未來兩年內完成全部審批流程。

對于公眾關心的技術可靠性問題，研究團隊強調系統采用多重驗證機制。除自動生成決策依據說明外，還設計了人機協同工作模式，確保醫生始終掌握最終決策權。在涉及手術等高風險操作時，系統會強制要求人工復核，構建起安全防護網絡。

這項突破性成果已引起國際醫學界的廣泛關注。多位諾貝爾醫學獎獲得者在評述中指出，該研究為解決醫療資源不均衡問題提供了創新方案。特別是在基層醫療機構，配備這種智能輔助系統可使普通醫生的診療水平接近專科專家，具有重大的社會價值。