近万名医生自发安利的AI，做对了什么？

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（来源：医学界）

转自：医学界

海量文献查不动、指南更新跟不上、证据零散难甄别，循证决策被卡在 “最后一公里”。

当AI切入临床核心，一场从经验驱动到证据驱动的诊疗变革，正在悄然发生。

撰文 | 郭雪梅

循证医学引入中国近三十年，没有哪位医生会否认它的价值。但一个长期被低估的现实是——阻碍循证落地的，不完全是医生的意愿，还有工具。

指南分散在不同数据库里，更新速度远快于人工检索效率；

不同共识之间时有矛盾，甄别优劣本身就要消耗大量精力；

高质量的中国人群数据依然稀缺，很多时候医生想找证据，却无证可循。再叠加高强度的临床节奏，循证实践的门槛被无形抬高。

近年来，AI与医疗的结合日趋火热，但多数产品要么停留在通用问答层面，要么沦为简单的知识库检索，始终没有真正解决循证医学的核心痛点——证据从哪来？可不可信？适不适用？

3月26日，2026世界数字健康论坛在北京中关村举行，多项医疗科技创新成果同期发布。其中，“中国临床循证智能能力建设计划”作为成果之一正式启动，其核心技术载体——临床循证智能体平台“医渡智循”APP同步上线，面向医生群体开放使用。

它打出的第一张牌，是一个在医疗AI领域罕见的承诺：句句可溯源。

“医渡智循”APP在论坛当天同步上线

医生也会弄错的循证医学，

AI凭什么更易落地？

作为一项现代医学诊疗方法，循证医学自1996年引入中国，是指将临床研究证据、医生专业经验与患者实际情况相结合，而非单纯依靠经验判断。但在真实临床场景中，循证医学理念的落地难度远超预期。

广州某三甲医院心脏中心李医生向“医学界”分享了一例典型病例，一位来自贵州的成年女性动脉导管未闭患者，术前突发频发房性早搏伴胸痛及ST段改变，手术被迫暂停。

团队一度考虑行冠脉造影排除心肌缺血，但通过文献检索发现成人动脉导管未闭本身即可引起房性心律失常和胸痛。在证据支持下，他们与患者沟通后决定先手术，术后患者心律失常和胸痛均消失，免去了不必要的有创检查。

李医生坦言，医生个人经验始终有限，面对不典型病例、跨学科情况，没有循证证据支撑，诊疗也可能走偏，甚至给患者带来额外风险，而当循证证据可得、可用时，临床决策不仅能精准高效，还能减少医患纠纷等潜在隐患。

问题在于，这样的理想状态并非常态。李医生表示，临床实践中往往面临高质量中国人群数据稀缺、获取途径不便等现实困境，医生常需下班后专门检索，从海量文献中筛选有效信息，而不同指南与专家共识之间时有矛盾，数据库更新滞后也影响证据时效性。

对此，北京某三甲医院眼科王医生也深有同感。“指南更新快、门诊量大、诊疗时间短，医生难以实时查阅最新文献，难以把循证要求完全落到实处，且证据零散、缺乏分级与溯源工具，容易陷入传统经验主义。”

近年来，AI与医疗的结合日趋热门，但早期产品或陷入“技术炫技”的误区，或沦为简单的知识库查询，未能真正触及循证医学的核心痛点。

“现在的医疗AI正在变得越来越理性，逐步回归到循证决策的本质。”医渡科技技术创新副总裁、AI架构师李林峰表示，循证医学之所以能持续推动医学进步，核心在于它强调诊疗结论以临床研究证据为重要依据，而非单纯依靠主观判断与经验。

相比通用大模型存在幻觉、结论不可信，纯知识库工具效率低下，新一代循证AI开始打通证据获取、筛选、溯源、适配的全流程，将复杂的循证工作变得简单可及。

这一技术进展正在转化为规模化落地的实际行动。

作为国内首个聚焦循证医学与人工智能深度融合的行业级共建举措，本次中关村论坛启动的“中国临床循证智能能力建设计划”，将紧扣临床真实需求，构建标准化、可落地的循证智能应用与服务体系。

依托清华大学附属北京清华长庚医院及国内多家顶级医疗机构的专家资源与临床协同优势，结合医渡科技提供的底层AI技术支撑，“医渡智循APP”将全面助力循证医学规范落地与医疗同质化水平提升。

医渡智循多智能体引擎展示

以“证据”为核心，

让医生诊疗有据可查

医渡科技联合创始人、首席执行官徐济铭告诉“医学界”，医渡智循定位为“超级助手、第二大脑、多学科智能体专家顾问团”， 替代人工助手帮助医生高效完成信息搜集及总结，并且提供全透明、可验证的决策逻辑，还可调用专科智能体提供多学科会诊支持。

例如，医渡智循搭建了高质量循证知识库，精选超3万份权威机构发布内容、超500万份高质量科研成果，并实时同步NEJM、Lancet、JAMA等全球顶刊前沿动态。所有内容经过严格的证据等级评价，仅高质量内容入库，更新效率远高于人工订阅与手动检索。

句句可溯源，是医渡智循最突出的产品特性。

它彻底摒弃了通用AI的黑箱式输出，每一条结论都精准标注指南、文献、药品说明书等来源，医生可一键跳转原文；同时基于GRADE等国际循证分级体系自动评估证据权威性、时效性，按等级权重排序，减少甄别信息的时间成本。

李医生对此感受颇深，她使用医渡智循近一个月，发现与其他AI工具仅提供结论不同，医渡智循能直接链接到原始文献，让她能够即时查看研究人群、方法和结论，判断证据是否适用于自己的患者。

针对通用AI专科适配性差的行业痛点，医渡智循采用多专科智能体协作模式，自动识别临床问题的专科属性与核心意图，分流至对应专科智能体处理，避免泛化回答，提升精准度。

据了解，医渡科技团队在真实诊疗环节中打磨了超过200个专科智能体，覆盖肿瘤、心血管、全科、血液等多个领域，在中山大学肿瘤防治中心、北京协和医院等多家三甲医院完成深度临床验证，尤其在肿瘤领域，治疗方案推荐与临床医生决策一致率极高，这为医渡智循奠定了坚实的应用基础。

此外，为贴合医生个性化工作、科研与学习需求，医渡智循还设有个人知识库与文献速递两大核心功能，医生可收藏常用指南、优质文献，也可自主上传资料，打造专属个性化知识空间。

同时还支持科研场景下的精准文献检索与AI快速总结，兼顾临床诊疗与科研调研双重需求。据王医生介绍，以往她需要数周的文献梳理，现在可压缩至数小时，不仅能整合观点，还可以发现临床痛点、理清科研选题思路。

值得关注的是，医渡智循兼顾全场景适配与医院级数据安全，可完美适配指南知识查询、治疗方案参考、药物相互作用核查、肿瘤分期评估、临床试验检索、前沿进展跟踪等全场景临床与科研需求，并严格遵循国家医疗数据安全管理规范。

据了解，医渡智循小程序已于3月10日推出，上线一周时间里有超6000名医疗从业者参与实测，收获近2000份高质量有效反馈，“效率提升”“可验证性”成为高频评价关键词。

在本次中关村论坛期间，医渡智循还同步推出医院专属定制版本，可实现与医院现有HIS、EMR等信息系统深度对接，完美适配医院个性化临床诊疗、医学科研、质控管理等多元需求。

深耕临床，

有望实现让“AI找医生”

医渡智循并非从零起步、凭空开发的新产品，而是医渡科技从院内临床辅助诊疗，走向院外普惠服务的自然延伸。

李林峰介绍，医渡科技长期深耕医院内部场景，AI医疗产品及解决方案已深度落地国内多家顶级医疗机构，包括中山大学肿瘤防治中心、北京大学肿瘤医院等知名专科医院，以及北京协和医院、清华长庚医院等大型综合型医院。

“此前院内成熟的循证AI能力仅能服务数千名合作医院医生，而随着医渡智循APP与医院定制版推出，全国数百万基层医生都能使用顶级医院验证过的循证决策方案。”李林峰说，这将有效缩小不同级别、不同区域医院的诊疗水平差距，为医疗同质化与分级诊疗提供技术支撑。

近年来，医疗AI同质化竞争愈发激烈，但医渡智循始终专注临床深耕，走的是一条“长坡厚雪”之路。

李林峰表示，医渡科技的核心优势从来不是大模型本身，而是对临床场景的深度理解、对医学知识的专业化处理、对循证规则的算法化落地。这是长期扎根医院、贴近医生才能沉淀的能力。

例如，医渡智循充分考虑到不同层级医院、不同级别医生的差异化需求，采用分层适配策略。针对三甲专科医生，侧重提供国际前沿指南与精准专科智能体，满足其对前沿证据和专科深度的需求；针对基层医生，则依托国内权威指南与顶级医院验证过的循证决策路径，贴合其诊疗规范要求。

同时采用“先分后总”思路分别呈现不同指南推荐结果，由医生自主选择采信依据，并支持个人知识库自定义，解决个性化循证需求。李林峰介绍，未来医渡智循还将推出全科医生专属版本，贴合基层诊疗规范、用药范围与转诊要求，真正满足全层级医生需求。

在真实世界医疗数据治理方面，医渡科技AI医疗大脑YiduCore已累计处理分析近70亿份经授权医疗记录，覆盖超10000家合作医院，具备从真实临床数据中挖掘诊疗规律、提炼高质量证据的成熟能力。

不同于多数企业的产品仅依赖公开数据库，医渡智循可将真实世界数据挖掘成果、与顶级医院共建的专病数据库、脱敏典型病例库融入循证体系，为医生提供指南知识与真实案例双重决策参考，形成独特壁垒。

“医渡智循从设计之初就坚守AI辅助定位，最终决策权永远属于医生，产品不会替代医生做决策，而是提供可追溯、可验证的证据支撑。”李林峰表示，未来随着医渡智循不断迭代升级，其循证体系有望深度嵌入医生日常诊疗工作流。

在不远的将来，或许可以看到无需医生手动输入信息，医渡智循即可自动对接院内患者数据，从被动接受医生咨询转变为主动监测患者病情、推送风险评估与医嘱建议，实现从“医生找AI”到“AI找医生”的转变，真正成为医生离不开的智能助手。