医生最强助手!国产临床级AI医疗产品发布,已合作顶级三甲

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医生最强助手!国产临床级AI医疗产品发布,已合作顶级三甲
5315点击    2026-04-01 16:21

中国高质量医疗体系建设,必然要求循证医学全面落地。


传统经验医学模式,已难以适配当前复杂疾病的诊疗需求、精细化的患者管理以及医保支付方式改革。


但遗憾的是,相较于欧美等医疗先进国家,循证医学引入中国30年,落地进程仍严重滞后。


医学知识爆炸、指南意见矛盾、技术工具落后、高质量证据不足、医生时间紧张等多重难题,正持续困扰着中国循证医学体系建设。


对此,行业正积极探索破局之路。


2026中关村论坛上,清华大学附属北京清华长庚医院等多家顶级医疗机构,联合发起国内首个聚焦循证医学与AI深度融合的行业级举措——“中国临床循证智能能力建设计划”


作为该计划的核心参与方,AI医疗头部企业医渡科技不仅深度把控技术研发,更全程支撑项目落地,为计划筑牢智能化底座。


该计划的核心技术载体——由医渡科技自主研发的临床循证智能体平台「医渡智循」APP同步首发上线,面向全国医生开放使用。


医生最强助手!国产临床级AI医疗产品发布,已合作顶级三甲


AI,正打通从海量医学证据到循证洞察的最后一公里。


医疗新需求

中国循证医学体系建设势在必行


当前,循证医学建设刻不容缓。


它关乎亿万百姓能否享受到公平、优质且可负担的医疗服务。


中国幅员辽阔,城乡医疗水平差异巨大。在上海、北京等一线的三甲医院,医生紧跟海内外医学前沿;但在基层和农村地区,医生获取知识的渠道有限。


循证医学是缩小这一差距,实现医疗公平的最有效手段。它既能有效减少误诊误治的发生,更能统一各级医疗机构的诊疗标准,让基层患者也能享受到与三甲医院同标准规范诊疗服务。


其次,医保基金的压力是我国医疗体系的核心挑战。


哪些药物真正安全有效?哪些干预措施最具收益?这些问题不能仅凭经验拍脑袋,必须依靠严谨的循证评价体系。


例如,河南省商丘市睢阳区引入“循证医学+人工智能”的医保智能监管系统后,在2025年1月至11月期间,累计节约医保基金超过2500万元。


可以说,没有循证医学体系,分级诊疗和医保支付改革就缺乏坚实的地基。


然而,尽管循证医学的价值已得到行业共识,但在我国本土化落地过程中,仍面临着多重现实难点。


部分医生更相信长期积累的临床经验,在潜意识里对新证据持保留态度。导致遇到疑难病例,不是查文献找新方案,而是习惯性按照旧经验处理。


更现实的因素是,即使医生有应用循证医学的意愿,在实际操作中也面临着时间和工具上的巨大障碍。


临床医生日常工作非常繁忙,门诊、手术、病历、科研等多重任务缠身,应对工作已经分身乏术。并且医学知识正以前所未有的速度增长,每几年就会翻一番。


对于医生而言,依靠个人精力去手动阅读和消化海量新知识,时间成本极高,很容易错过关键的最新研究。


解决这一问题,不仅需要医生个人观念的转变,更需要整个医疗体系在资源和技术工具上提供支持,帮助医生跨越从“知道”到“做到”的鸿沟。


市场上已经有相关AI循证医学产品出现。以海外标杆产品OpenEvidence为例,它凭借对权威医学证据的严格引用和强大的循证能力,在美国获得了巨大成功,单日临床咨询量已突破百万次。


目前,该产品已经产生巨大的行业价值,公司成立仅3年估值高达120亿美元。但将其直接引入中国市场,会面临巨大的的适应性挑战。


一方面,其产品缺乏中国治疗指南、期刊等数据,无法适应本土医疗场景;另一方面,医疗数据涉及国家安全和个人隐私,有严峻的合规性挑战。


而通用大模型的数据来源杂乱,且缺乏良好的诊疗逻辑,导致其在回答专业医学问题时,可能生成看似合理但缺乏可靠依据的回答,不具备临床适用能力。


因此,建立自主可控的循证医疗产品,既是保障国家医疗主权的战略需求,也为具备本土适配性的AI循证医疗产品,提供了前所未有的发展机遇。


直击医生痛点,句句可循证


为了破解上述多重困境,真正植根于中国临床实践的本土化循证AI产品——医渡智循应运而生。


医渡科技联合创始人、首席执行官徐济铭反复强调,医渡智循是医生的“超级助手+第二大脑+多学科智囊团”


安全可信是AI循证医学产品的红线,循证医学产品将核心溯源能力打磨到了行业顶尖水准。


在产品层面,医渡智循将溯源的颗粒度做到了前所未有的精细,每一句话都能精准关联到对应的权威来源。


医生可一键跳转核查原始资料,真正做到“句句可循证”。展示溯源信息时,原文中匹配的核心内容会做高亮展示,医生可以一目了然地核对证据,极大提升了效率和信任度。


这种对溯源能力的极致打磨,使其在准确性与幻觉率控制上优于行业多数产品,让其在严肃的医疗场景中真正具备了临床级应用的价值。


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同时,该平台并非简单罗列证据,而是根据权威性与时效性,并按证据等级权重排序呈现。医生无需再费力甄别信息优劣,让决策更省心、更精准。


但仅做到精确循证,在医渡科技看来,仍然远远不够。


传统循证引擎不分专科,疑难慢病、肿瘤亚专科、罕见病等细分领域,溯源证据宽泛不贴合临床场景。


医渡科技创新性地构建了200多个专科智能体,它能自动识别临床问题的专科属性,并精准分流给相应的专科智能体进行处理。


例如针对肿瘤专科,医渡智循能够做到评估患者肿瘤阶段,区分肿瘤病理分型,判断基因检测结果,后续患者精准用药等。


可以说,智能体使得医渡智循不再仅仅是一个信息检索工具,而是具备专科临床思维能力,提供精准决策支持的“第二大脑”。


面向医生的个性化需求,平台同步上线个人专属知识库功能。医生可结合自身专科研究进展,自主收藏、上传认可的权威文献与诊疗指南,搭建专属私人知识体系,适配科研、临床和教学等多个场景。


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而区别于单一独立工具类应用,医渡智循布局多形态产品矩阵,深度融入医生日常工作全流程。


个人版本,如APP和小程序可随时随地使用,有效解决医生在临床、科研、教学中的实际知识和决策痛点,成为其工作中不可或缺的超级助手。


医院专属版本,可与院内HIS、EMR信息系统深度集成,直接调用患者数据。这意味着医生无需切换系统,就能结合患者个体化诊疗数据,输出更具针对性的循证建议,真正融入临床决策。


该产品的专业性与临床适配性,已通过大规模内测得到充分验证。内测期间,超6000名医疗从业者参与,收获近2000份高质量有效反馈。


可以说,依托自身核心优势与市场基础,医渡智循有望借鉴OpenEvidence的规模化产品传播路径,实现快速渗透与广泛覆盖,打破传统AI医疗产品落地难的发展瓶颈。


数据、知识、应用三重支撑

构筑循证AI核心壁垒


医渡智循的背后,是医渡科技这家港股上市公司的强有力支撑。


循证医学的核心是证据,证据的前提是高质量的数据。医渡科技成立于2014年,从创业初期就专注于医疗数据治理,这构成了其最坚实的护城河。


公开资料显示,医渡科技“AI医疗智能大脑”YiduCore已累计处理分析近70亿份经授权的医疗记录,覆盖医院合作网络超10000家,是国内处理规模最大、覆盖范围最广的医疗数据智能引擎。


基于这一深厚基础,公司成功构建起“数据-算法-场景”闭环飞轮,全面覆盖临床诊疗、科研、医院管理、药企研发、医保控费、公共卫生六大核心场景,形成了完整的商业闭环。


公司率先在国内推出“数据中台 + AI中台”,为医院提供一站式智能工具,已在30余家顶级三甲医院深度落地,日均调用上千次。


数据显示,公司已连续多年保持医院临床研究市场份额第一。


医渡智循并非全新孵化的独立业务,而是公司十余年厚积薄发之下,一次水到渠成的自然演进。


目前,医渡智循已经搭建行业顶尖的高质量医学知识宝库,涵盖超3万份权威临床指南,超500万高质量医学文献,并实时追踪全球顶级期刊动态。


然而,高质量原始证据只是基础。循证医学的核心从来不是堆砌文献,而是对证据做分级,可信度标定,并最终给出最佳推荐方案。


临床场景中,并非所有文献都具备参考价值,很多老旧研究、小样本试验、阴性结果等证据,即便来源正规,也缺乏临床参考价值。


医生真正需要的,是有人帮他厘清:这堆指南和文献里,哪些值得信?可信度几分?


针对这一行业痛点,医渡智循严格对标全球公认权威的GRADE 循证分级体系,建立了严苛的证据分类与准入标准。


“我们会实时跟踪全球最新医学知识和指南,并根据证据等级进行评价,低质量或不确定的证据不会入库,从源头保障医学知识的专业与权威。”医渡科技技术创新副总裁李林峰表示。


不仅如此,深耕医疗领域多年,医渡科技与全国顶级医院广泛合作,沉淀出对超过万种疾病的深刻洞察。其疾病知识图谱几乎覆盖所有已知疾病,尤其在肿瘤、心血管等多个重点领域形成了深厚积累。


凭借成熟的疾病知识建模技术与领先的真实世界数据治理能力,医渡智循打造出数据→知识→疾病建模的核心能力,与行业竞品单纯依靠 “算法模型+ 基础医疗数据” 的做法形成了鲜明差异化优势。


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这一优势在临床实践中得到了充分验证。


在中山大学肿瘤防治中心等机构的临床验证中,医渡智循在肺癌、乳腺癌等15个核心瘤种的治疗方案推荐上,与临床专家的决策表现出极高的一致性。


真实临床场景下的高效验证,是赢得医生群体信任的关键底气。它向医生表明,AI不仅知识完备,其建议同样具备可落地性。


不难看出,医渡智循真正打通了从底层合规数据治理、中层医学知识加工到上层临床场景落地的完整产业链路,构筑起一体化的硬核能力体系。


定义中国循证AI新形态

赋能医疗生态升级


放眼全球,AI在医疗领域正以惊人的速度展开。


近期,美国医学会的一项权威报告显示,有81%的医生会在职业场景中使用AI,相较于2023年增长近2倍。


这意味着医生临床工作流的重构,医生可以跳过漫长的证据收集阶段,直接进入高价值的诊断与治疗决策。


徐济铭强调,医渡智循非常明确自身的定位——以医生为中心。


在他看来,循证医学产品没有快慢之分。只有真正切中临床真实痛点,贴合医生核心刚需,才会获得专业医生的认可,并且形成强大的口碑与规模效应。


届时,它不只是一个提升效率的AI产品,更是让循证医学真正进入中国临床决策流程的“能力入口”。


这也是“中国临床循证智能能力建设计划”发起的初衷:


以国家级医学能力建设为导向,依托院士专家与顶级医疗机构的学术引领,结合以“医渡智循”为代表的循证智能技术载体,系统性补齐我国循证医学落地与基层诊疗能力的关键短板,推动形成标准统一、能力协同、普惠可及的现代化医疗服务体系,支撑健康中国战略的高质量落地。


在此基础之上,医渡智循的价值边界,又远不止于服务临床医生。其底层能力具备强大的延展性,为整个医疗生态的升级提供了无限可能。


这一智能循证能力未来可向医患管理、医院管理、临床研究、保险支付、人群健康管理等场景延伸。可以说,医渡智循以一个临床工具为起点,凭借其强大的循证决策内核,正在逐步演进为串联起“医、药、险、患”多方协同的智能纽带。


产品的核心价值,也从句句可循证,升级为全健康场景下的事事可循证。


从医生个体的智能助手,到临床决策基础入口,医渡智循正以其严谨的循证内核与灵活的部署形态,成为中国临床智能化转型中最值得信赖的力量。


文章来自于"智药局",作者 "王苏"。

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AITNT资源拓展
根据文章内容,系统为您匹配了更有价值的资源信息。内容由AI生成,仅供参考
1
AI代理

【开源免费】Browser-use 是一个用户AI代理直接可以控制浏览器的工具。它能够让AI 自动执行浏览器中的各种任务,如比较价格、添加购物车、回复各种社交媒体等。

项目地址:https://github.com/browser-use/browser-use


2
AI工作流

【开源免费】字节工作流产品扣子两大核心业务:Coze Studio(扣子开发平台)和 Coze Loop(扣子罗盘)全面开源,而且采用的是 Apache 2.0 许可证,支持商用!

项目地址:https://github.com/coze-dev/coze-studio


【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目,它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。

项目地址:https://github.com/n8n-io/n8n

在线使用:https://n8n.io/(付费


【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架,它提供开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力,让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。

项目地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file



【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础,任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤,并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。

项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file

在线使用:https://vectorvein.ai/付费

3
智能体

【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT


【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。

项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md

4
AI医疗影像

【开源免费】MONAI是一个专注于医疗影像分析的深度学习框架,它可以让医院高效、准确地从医疗影像数据中提取有价值的信息,以辅助医生进行诊断和治疗。

项目地址:https://github.com/Project-MONAI/MONAI?tab=readme-ov-file

5
知识库

【开源免费】FASTGPT是基于LLM的知识库开源项目,提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。整体功能和“Dify”“RAGFlow”项目类似。很多接入微信,飞书的AI项目都基于该项目二次开发。

项目地址:https://github.com/labring/FastGPT

6
RAG

【开源免费】graphrag是微软推出的RAG项目,与传统的通过 RAG 方法使用向量相似性作为搜索技术不同,GraphRAG是使用知识图谱在推理复杂信息时大幅提高问答性能。

项目地址:https://github.com/microsoft/graphrag

【开源免费】Dify是最早一批实现RAG,Agent,模型管理等一站式AI开发的工具平台,并且项目方一直持续维护。其中在任务编排方面相对领先对手,可以帮助研发实现像字节扣子那样的功能。

项目地址:https://github.com/langgenius/dify


【开源免费】RAGFlow是和Dify类似的开源项目,该项目在大文件解析方面做的更出色,拓展编排方面相对弱一些。

项目地址:https://github.com/infiniflow/ragflow/tree/main


【开源免费】phidata是一个可以实现将数据转化成向量存储,并通过AI实现RAG功能的项目

项目地址:https://github.com/phidatahq/phidata


【开源免费】TaskingAI 是一个提供RAG,Agent,大模型管理等AI项目开发的工具平台,比LangChain更强大的中间件AI平台工具。

项目地址:https://github.com/TaskingAI/TaskingAI