首頁資訊火遍三甲：兼顧臨床與科研，他們常用的醫(yī)學(xué) AI 工具是……

火遍三甲：兼顧臨床與科研，他們常用的醫(yī)學(xué) AI 工具是……

來源：泰然健康網(wǎng) 時(shí)間：2026年02月17日 20:52

隨著 2025 年 11 月國家衛(wèi)健委《關(guān)于促進(jìn)和規(guī)范「人工智能 + 醫(yī)療衛(wèi)生」應(yīng)用發(fā)展的實(shí)施意見》[1]的發(fā)布，醫(yī)學(xué) AI 正在從「PPT 里的概念」逐漸變成「白大褂口袋里的工具」。許多醫(yī)生開始嘗試用 AI 來解決繁雜的文獻(xiàn)檢索場景。

然而，當(dāng)醫(yī)學(xué) AI 逐漸成為臨床科研中提升效率的「必選項(xiàng)」，AI「幻覺」卻成了新的「攔路虎」。鄭醫(yī)生在嘗試使用通用 AI 工具時(shí)曾遇到這樣的困擾：

通用 AI 很難給出準(zhǔn)確的文獻(xiàn)，有的時(shí)候文獻(xiàn)是編造的，點(diǎn)進(jìn)去發(fā)現(xiàn)是假文獻(xiàn)，根本沒有。即使查到真實(shí)文獻(xiàn)，也無法精準(zhǔn)定位到想找的部分，甚至?xí)梢欢巫约簶?gòu)造的句子，但在文章中根本找不到。

當(dāng) AI 在醫(yī)學(xué)場景的「一本正經(jīng)地胡說八道」——編造文獻(xiàn)、模糊引用、虛構(gòu)結(jié)論，讓醫(yī)生們不敢用、不敢信、不敢直接用于臨床決策。換句話說，通用 AI 的介入，不僅沒有提升效率，反而增加了臨床工作的復(fù)雜性。

不過，如果我們將目光移向垂類 AI，「幻覺」困境已經(jīng)有了新的解法——醫(yī)學(xué) AI 助手「氫離子」通過強(qiáng)循證 + 一站式的功能整合，為醫(yī)生的臨床、科研工作提供了可信且高效的支持。

懂循證：自帶臨床思維的醫(yī)學(xué) AI 助手，來了～

醫(yī)療決策關(guān)乎生命，每一個(gè)醫(yī)學(xué)結(jié)論都必須有證據(jù)、可驗(yàn)證。循證醫(yī)學(xué)（Evidence-Based Medicine）強(qiáng)調(diào)：臨床決策應(yīng)基于最佳可獲得的研究證據(jù)、醫(yī)生的臨床經(jīng)驗(yàn)以及患者的個(gè)體化需求，將三者有機(jī)地結(jié)合做出科學(xué)、合理的決策[2]。

在信息爆炸的時(shí)代，能否快速定位高質(zhì)量證據(jù)并驗(yàn)證其可靠性，直接決定了診療方案的科學(xué)性與安全性。而只有當(dāng) AI 真正理解循證醫(yī)學(xué)邏輯——知道哪些文獻(xiàn)更權(quán)威、能夠定位證據(jù)位置、可以判斷時(shí)效性——才能從根本上減少幻覺，建立臨床信任。在這一點(diǎn)上，「氫離子」做到了。

海量醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)，塑造了氫離子的循證思維根基

為了打造一款真正懂得循證醫(yī)學(xué)，能夠聽懂臨床問題的醫(yī)學(xué) AI 助手，氫離子匯聚千萬級國際頂尖期刊英文文獻(xiàn)（整合自 PubMed、Google Scholar 等國際數(shù)據(jù)庫及國內(nèi)核心期刊）、3 萬余部國內(nèi)外權(quán)威臨床指南與共識，為臨床決策與科研提供堅(jiān)實(shí)、權(quán)威、一站式醫(yī)學(xué)知識支持。

更重要的是，阿里健康將現(xiàn)代循證醫(yī)學(xué)經(jīng)典的 PICO 檢索范式與 GRADE 證據(jù)等級融入大模型與檢索增強(qiáng)生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技術(shù)，使任何臨床、科研問題都有解答，且解答背后都有可溯源、可信的證據(jù)鏈。

在使用氫離子后，鄭醫(yī)生驚喜地發(fā)現(xiàn)：

氫離子給出的文獻(xiàn)多數(shù)都是準(zhǔn)確且合適的，而且點(diǎn)擊引用角標(biāo)就可找到原文驗(yàn)證，非常便捷。

圖 1 氫離子 APP 操作示意

動態(tài)證據(jù)定位，兼顧相關(guān)性、權(quán)威性與時(shí)效性

將生成內(nèi)容與原始段落對應(yīng)并不稀奇，但既往的語言模型更傾向于「靜態(tài)引用」模式，即這句話在某個(gè)醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)中出現(xiàn)過，AI 將其標(biāo)記出來。臨床醫(yī)生依舊需要進(jìn)行二次判斷，更有甚者，該語段可能來自質(zhì)量非常低的臨床文獻(xiàn)或者已經(jīng)過期的指南，根本無法適配當(dāng)前的臨床需求。

然而，氫離子的功能不只是定位引用段落，它還能實(shí)現(xiàn)動態(tài)證據(jù)定位，通過同步顯示 IF、發(fā)表時(shí)間、指南版本、文獻(xiàn)分區(qū)，直接向臨床醫(yī)生展示：「這句話出自哪里、是否足夠權(quán)威、此刻是否依然有效」的多維驗(yàn)證——這得益于阿里健康的「三維循證架構(gòu)」引用邏輯。這一邏輯中，引入了時(shí)間維度和價(jià)值維度，實(shí)現(xiàn)對全球權(quán)威指南與文獻(xiàn)的日更級追蹤與篩選。

芮醫(yī)生對這個(gè)功能愛不釋手，他指出：

氫離子引用的文獻(xiàn)能看到明確的出處，詳細(xì)標(biāo)明文章類型（病例、綜述、隨機(jī)對照研究）、分區(qū)、影響因子（IF），點(diǎn)擊跳轉(zhuǎn)進(jìn)去直接就是真實(shí)的具體文章。

圖 2 氫離子文獻(xiàn)檢索功能可幫助醫(yī)生快速定位文獻(xiàn)類型、質(zhì)量，且自帶標(biāo)題漢化

「強(qiáng)整合」- 醫(yī)學(xué)問題迎來了一站式 AI 助手！

在中文臨床術(shù)語集、疾病和藥物知識圖譜的加持下，阿里健康投入 500B 的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)、2.4 億條的醫(yī)療知識和健康信息，打造了具有實(shí)體識別精準(zhǔn)、醫(yī)學(xué)術(shù)語翻譯精準(zhǔn)、醫(yī)學(xué)文本內(nèi)涵領(lǐng)悟精準(zhǔn)、循證依據(jù)精準(zhǔn)等特點(diǎn)的醫(yī)學(xué)垂類大模型，對醫(yī)學(xué)內(nèi)容（包括但不限于文獻(xiàn)、指南、疾病藥品知識庫等）的檢索、翻譯、分析、總結(jié)、問答進(jìn)行了一站式整合。解決了既往查閱文獻(xiàn)工具分散、需要來回切換的實(shí)際痛點(diǎn)。

作為一個(gè)整合型的醫(yī)學(xué) AI 助手，氫離子具備精準(zhǔn)識別、術(shù)語翻譯、文獻(xiàn)領(lǐng)悟與循證推薦等智能特性，支持智能問答、語義搜索、中英對照、文獻(xiàn)研讀等功能，能夠精準(zhǔn)高效地幫助醫(yī)生找知識、找證據(jù)、找想法、找解決方案——為臨床醫(yī)生打造了一個(gè)能夠一站式解決多種醫(yī)學(xué)問題的實(shí)用助手。

在效率與門檻方面，氫離子告別多關(guān)鍵詞排列組合的煩瑣檢索，支持自然語言輸入，按相關(guān)性與權(quán)威性智能排序。在整合分析方面，氫離子支持跨文獻(xiàn)數(shù)據(jù)提取與結(jié)構(gòu)化匯總，快速構(gòu)建大樣本隊(duì)列分析。

一位心內(nèi)科醫(yī)生在夜班處理糖尿病合并高血壓、腎功能不全等共病復(fù)雜的患者時(shí)，通過氫離子快速找到專門針對這一類人群的用藥指導(dǎo)指南：

氫離子給出的回答進(jìn)一步印證了我的判斷，讓我的臨床決策有了更扎實(shí)的理論支持。

圖 3 快速檢索最新權(quán)威指南推薦內(nèi)容，印證臨床決策

最重要的是，目前氫離子面向醫(yī)生群體免費(fèi)開放，無論是手機(jī) App，還是網(wǎng)頁端，均能實(shí)現(xiàn)智能問答、文獻(xiàn)檢索、英文摘要自動翻譯等多個(gè)功能。

在對氫離子的實(shí)際使用過程中，體驗(yàn)過的醫(yī)生給出了一致的評價(jià)：無論是在科研還是臨床中，氫離子都非常實(shí)用，可以提升工作效率。

氫離子的智能問答無需專業(yè)術(shù)語翻譯或格式化要求，且支持手機(jī)操作，讓我把碎片化的時(shí)間很好地利用了起來。

寫論文討論部分時(shí)，需要引用別的文獻(xiàn)來佐證觀點(diǎn)，自己去查非常慢。用氫離子直接說一句話，非?？炀蛶湍憧偨Y(jié)好，甚至提供意料之外的文獻(xiàn)，可按隨機(jī)對照試驗(yàn)、指南、病例報(bào)告等證據(jù)等級選擇性引用，效率提升非常明顯。

氫離子：與醫(yī)生站在一起，而非替代醫(yī)生

當(dāng)醫(yī)學(xué) AI 展現(xiàn)出如此強(qiáng)大的文獻(xiàn)整合與決策輔助能力時(shí)，另一層隱憂也開始浮出水面，例如國家傳染病醫(yī)學(xué)中心主任張文宏教授就明確指出：「若將 AI 引入病歷系統(tǒng)，會改變現(xiàn)有的年輕醫(yī)生培養(yǎng)體系」。他認(rèn)為，當(dāng) AI 過早介入臨床，年輕醫(yī)生可能跳過這一必要的成長環(huán)節(jié)，直接借助算法得出結(jié)論，最終導(dǎo)致「沒有經(jīng)過系統(tǒng)的訓(xùn)練，就不能鑒別 AI 是對還是錯(cuò)」[3]。

那么，作為一款面向醫(yī)生的 AI 助手，氫離子會不會真的讓醫(yī)生們「減少思考」呢？體驗(yàn)者們給出了明確的答案：

AI 的作用是提供信息，最終做決策的還是醫(yī)生，必須根據(jù)患者本人情況進(jìn)行個(gè)體化治療。

AI 提供的是循證依據(jù)和知識支撐，讓醫(yī)生在決策時(shí)更有底氣，而非替代醫(yī)生的獨(dú)立思考過程。

氫離子帶來的，不是減少醫(yī)生的思考，而是幫助醫(yī)生思考。比如在基層診療中，AI 的接入有可能幫助循證習(xí)慣不那么強(qiáng)的基層醫(yī)生考慮更全面，減少犯錯(cuò)可能，從而提升其臨床決策能力。

通過循證醫(yī)學(xué)、動態(tài)定位和功能整合，氫離子或許能夠幫助醫(yī)生建立「強(qiáng)過 AI」的臨床決策能力。而這個(gè)愿景，是阿里健康開發(fā)氫離子的初心——?dú)潆x子團(tuán)隊(duì)始終踐行，在整個(gè)醫(yī)療體系中，醫(yī)生是最重要的決策者，醫(yī)療大模型能力應(yīng)該去幫助醫(yī)生解決問題。

基于此，阿里健康在 AI 布局時(shí)，堅(jiān)定地選擇 D 端（醫(yī)生端）作為錨點(diǎn)，始終和醫(yī)生群體站在一起、幫助醫(yī)生解決問題——他們相信，醫(yī)學(xué) AI 不會替代醫(yī)生，而是成為醫(yī)生可信賴的「伙伴」，讓醫(yī)生在循證之路上走得更穩(wěn)、更遠(yuǎn)。

內(nèi)容審核：張躍奇

項(xiàng)目審核：支錦程

題圖來源：圖蟲創(chuàng)意

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