Research Square 2026年9月15日本文提出一个循证的概念性框架，将多模态临床数据（电子病历、实验室、影像、生理监测、手术视频、设备遥测）经由模块化AI架构、领域自适应、不确定性估计与安全控制，连接到由临床医生最终决策的决策支持界面，并明确区分所提议的架构与文献中已证实的证据，指出外科AI的临床有效性仍待前瞻性验证。本文提出一个循证的概念性框架，将多模态临床数据（电子病历、实验室、影像、生理监测、手术视频、设备遥测）经由模块化AI架构、领域自适应、不确定性估计与安全控制，连接到由临床医生最终决策的决策支持界面，并明确区分所提议的架构与文献中已证实的证据，指出外科AI的临床有效性仍待前瞻性验证。面向外科决策支持与患者安全的多模态、以人为中心、领域自适应医疗AI框架本文提出一个循证的概念性框架，将多模态临床数据（电子病历、实验室、影像、生理监测、手术视频、设备遥测）经由模块化AI架构、领域自适应、不确定性估计与安全控制，连接到由临床医生最终决策的决策支持界面，并明确区分所提议的架构与文献中已证实的证据，指出外科AI的临床有效性仍待前瞻性验证。本文提出一个循证的概念性框架，将多模态临床数据（电子病历、实验室、影像、生理监测、手术视频、设备遥测）经由模块化AI架构、领域自适应、不确定性估计与安全控制，连接到由临床医生最终决策的决策支持界面，并明确区分所提议的架构与文献中已证实的证据，指出外科AI的临床有效性仍待前瞻性验证。