近年來(lái)，中國(guó)醫(yī)生的“知識(shí)困境”正在發(fā)生根本性轉(zhuǎn)變：從過(guò)去的信息匱乏，演變?yōu)槿缃裨谛畔⑦^(guò)載下的高效篩選與消化難題。

海量文獻(xiàn)持續(xù)增長(zhǎng)，而醫(yī)院現(xiàn)有信息系統(tǒng)對(duì)前沿知識(shí)的整合與支撐能力出現(xiàn)局限性，醫(yī)生難以在臨床高壓下完成科研閱讀任務(wù)。尤其是在三甲醫(yī)院及區(qū)域醫(yī)療中心，醫(yī)生既承擔(dān)臨床工作，又需要參與科研和指南更新，文獻(xiàn)消化成為普遍瓶頸。

全球范圍內(nèi)，新一代醫(yī)學(xué)知識(shí)平臺(tái)正在興起。以美國(guó)的OpenEvidence為代表，開始嘗試使用“數(shù)據(jù)庫(kù)+AI”重構(gòu)醫(yī)學(xué)證據(jù)的獲取方式。與此同時(shí)，政策端的導(dǎo)向也在推動(dòng)這一趨勢(shì)深化。國(guó)家衛(wèi)健委明確提出，要“深化醫(yī)學(xué)科學(xué)研究智能應(yīng)用”，推動(dòng)在文獻(xiàn)綜述、研究方案生成、數(shù)據(jù)收集分析等方面智能體的共建共享，以提升科研工作效率和質(zhì)量。

瞄準(zhǔn)這一結(jié)構(gòu)性缺口，醫(yī)賦知識(shí)（北京）科技有限公司（以下簡(jiǎn)稱“醫(yī)賦科技”）推出了重量級(jí)產(chǎn)品Info X Med。該平臺(tái)以“4000萬(wàn)醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)+AI智能體”為基座，致力于將醫(yī)生從傳統(tǒng)的“關(guān)鍵詞試探檢索”中解放出來(lái)，使其能夠直接使用自然語(yǔ)言提問(wèn)。這不僅極大地提升了資料獲取效率，更在重新定義醫(yī)學(xué)知識(shí)的閱讀方式、使用方式與工作流。

在與醫(yī)賦科技的Info X Med團(tuán)隊(duì)的對(duì)談中，動(dòng)脈網(wǎng)也希望厘清一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題：當(dāng)下，中國(guó)醫(yī)生真正需要什么樣的醫(yī)學(xué)知識(shí)平臺(tái)？

01

4000萬(wàn)+篇文獻(xiàn)底座：一個(gè)真正可用、可讀的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)

醫(yī)賦科技推出Info X Med，并非源于單純的技術(shù)沖動(dòng)，而是來(lái)自團(tuán)隊(duì)長(zhǎng)期在醫(yī)院、科研機(jī)構(gòu)與臨床一線的切身觀察：醫(yī)生并不缺檢索能力，他們?nèi)钡氖窍Ａ恐R(shí)的時(shí)間與工具。

國(guó)際權(quán)威數(shù)據(jù)庫(kù)PubMed時(shí)有停更，且絕大部分文獻(xiàn)需要付費(fèi)；許多醫(yī)院受限于預(yù)算難以訂閱頂級(jí)期刊，大量最新研究原文無(wú)法獲得。同時(shí)，科研與臨床雙線作戰(zhàn)的醫(yī)生每日面對(duì)新指南、新文獻(xiàn)的滾動(dòng)更新，僅精讀一篇英文RCT就可能耗時(shí)半小時(shí)，而大多數(shù)人甚至難以抽出幾分鐘。

因此，醫(yī)賦科技選擇從最本質(zhì)的需求切入：如果醫(yī)生最寶貴的資產(chǎn)是時(shí)間，那么一個(gè)真正有價(jià)值的醫(yī)學(xué)知識(shí)平臺(tái)，核心使命就是為用戶節(jié)約時(shí)間，并提供確定性的知識(shí)獲取工具。

基于這一判斷，團(tuán)隊(duì)決心構(gòu)建一個(gè)不僅擁有“海量”而且“可用、可讀”的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)，并在這一底座上深度集成AI，將醫(yī)生從碎片化、高成本的信息搜尋中解放出來(lái)。其有三大核心技術(shù)支撐：

●全鏈路自主研發(fā)的技術(shù)線。Info X Med的數(shù)據(jù)庫(kù)體系完全由內(nèi)部團(tuán)隊(duì)自主構(gòu)建。從數(shù)據(jù)抓取、清洗、標(biāo)注，到知識(shí)結(jié)構(gòu)化與檢索引擎設(shè)計(jì)，整套技術(shù)鏈自上而下完全自主可控。這種高成本投入確保了產(chǎn)品能深度貼合醫(yī)生的真實(shí)使用習(xí)慣進(jìn)行定制，從而形成難以復(fù)制的技術(shù)壁壘。正如團(tuán)隊(duì)所言：“數(shù)據(jù)庫(kù)的自主可控，是醫(yī)療知識(shí)平臺(tái)的生存底線。”

●“自建索引+授權(quán)合作+開放獲取”的復(fù)合資源模型。平臺(tái)采用三重資源構(gòu)成模式：大部分文獻(xiàn)為團(tuán)隊(duì)自建索引，確保檢索精準(zhǔn)度；同時(shí)與威立（Wiley）、愛思唯爾（Elsevier）等全球頭部出版商達(dá)成授權(quán)，獲取頂流期刊全文資源；還收錄遵循CC許可協(xié)議的開放獲?。∣A）文獻(xiàn)，形成資源互補(bǔ)。最終，平臺(tái)搭建了4000萬(wàn)+文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)，并實(shí)現(xiàn)了95%PDF原文可讀。

●從版權(quán)到數(shù)據(jù)的全方位合規(guī)體系。在版權(quán)監(jiān)管日益嚴(yán)格的全球環(huán)境下，合規(guī)性已成為醫(yī)療知識(shí)平臺(tái)的生存要件。Info X Med構(gòu)建了從源頭到使用的全鏈路合規(guī)體系，包括：嚴(yán)格的信息源頭授權(quán)管理、精細(xì)化的使用管控技術(shù)，以及對(duì)國(guó)際協(xié)議與地域政策的主動(dòng)遵循與尊重。這套體系不僅通過(guò)了多項(xiàng)國(guó)際審查，更成為其接入全球知識(shí)網(wǎng)絡(luò)、贏得長(zhǎng)期信任的制度化資產(chǎn)。

通過(guò)技術(shù)自主、資源合規(guī)、版權(quán)清晰這三重設(shè)計(jì)，Info X Med為醫(yī)生提供的不僅是一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，更是一個(gè)穩(wěn)定、可靠且值得信賴的知識(shí)基座。

02

“數(shù)據(jù)庫(kù)+ AI智能體”雙引擎，聚焦科研與臨床效率

在“數(shù)據(jù)庫(kù)+ AI智能體”的架構(gòu)上，醫(yī)賦科技與全球前沿趨勢(shì)保持同頻，但走出的是一條更貼近中國(guó)醫(yī)生的本土化路徑。

OpenEvidence在醫(yī)學(xué)問(wèn)答、證據(jù)聚合方面開創(chuàng)了新范式，但其系統(tǒng)依托PubMed/UpToDate為主的英文語(yǔ)境與北美循證體系構(gòu)建，難以直接適配中文醫(yī)療場(chǎng)景及中國(guó)醫(yī)生“醫(yī)教研一體”的復(fù)合型需求。

因此，在大模型風(fēng)口下，Info X Med明確將自身定位為醫(yī)生的“效率輔助”工具，而非診療決策的替代者。專注于提升醫(yī)生在知識(shí)獲取、學(xué)習(xí)理解與場(chǎng)景應(yīng)用環(huán)節(jié)的效率。

科研智能體的核心，在于通過(guò)AI助手的對(duì)話功能，改變醫(yī)生與文獻(xiàn)的交互方式。面對(duì)一篇數(shù)十頁(yè)的復(fù)雜文獻(xiàn)，醫(yī)生無(wú)需再逐字通讀，而是可以直接以自然語(yǔ)言與PDF對(duì)話，讓AI自動(dòng)提取研究設(shè)計(jì)、關(guān)鍵標(biāo)題、核心數(shù)據(jù)、對(duì)照組差異、結(jié)論爭(zhēng)議等結(jié)構(gòu)化要點(diǎn)進(jìn)行拆解分析。將文獻(xiàn)消化時(shí)間從小時(shí)級(jí)縮短至分鐘級(jí)，直擊“文獻(xiàn)閱讀效率低”的痛點(diǎn)。

Info X Med APP端頁(yè)面介紹 來(lái)自：醫(yī)賦科技

在此基礎(chǔ)上，智能體進(jìn)一步提供“科研空白點(diǎn)挖掘”功能。研究者輸入一個(gè)寬泛領(lǐng)域，AI通過(guò)分析海量文獻(xiàn)，能快速整理相關(guān)研究脈絡(luò)，并提示出尚未被充分探索的潛在方向，為課題立項(xiàng)提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)洞察，助力科研選題從大海撈針走向精準(zhǔn)制導(dǎo)。

此外，循證決策助手在臨床一線成為實(shí)時(shí)智庫(kù)，其核心是基于自然語(yǔ)言問(wèn)答的精準(zhǔn)文獻(xiàn)檢索系統(tǒng)。醫(yī)生可直接輸入具體的臨床問(wèn)題，系統(tǒng)在1分鐘內(nèi)即可從海量數(shù)據(jù)庫(kù)中篩選出高度相關(guān)的最新指南、臨床研究，并提供核心結(jié)論及原文出處。

這改變了傳統(tǒng)關(guān)鍵詞檢索的模糊與低效，將信息獲取過(guò)程轉(zhuǎn)化為精準(zhǔn)的問(wèn)答交互，確保醫(yī)生在查房、會(huì)診等緊張場(chǎng)景下，能快速獲得有據(jù)可循的醫(yī)學(xué)參考，直接支持診療決策。

為確保AI輸出的可靠性，Info X Med還構(gòu)建了嚴(yán)密的質(zhì)量控制體系。不僅將所有生成觀點(diǎn)與底層文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)打通，支持一鍵跳轉(zhuǎn)原文核驗(yàn)，還應(yīng)用了專業(yè)名詞糾錯(cuò)（準(zhǔn)確率98.7%）、Med-VCD視覺證據(jù)強(qiáng)化（提升事實(shí)準(zhǔn)確率13%）等技術(shù)。目前，InfoXMed醫(yī)學(xué)內(nèi)容生成準(zhǔn)確率超90%，幻覺率低于2%，在垂直領(lǐng)域達(dá)到主流領(lǐng)先水平，真正實(shí)現(xiàn)了效率與精準(zhǔn)的平衡。

03

覆蓋百萬(wàn)醫(yī)生的“中層邏輯”，從普惠工具到可持續(xù)生態(tài)

上線五年，醫(yī)賦科技的Info X Med已累計(jì)觸達(dá)百萬(wàn)級(jí)醫(yī)生用戶，覆蓋全國(guó)約88%的執(zhí)業(yè)醫(yī)師，與超過(guò)3600家醫(yī)院、20.3萬(wàn)家藥店建立合作，服務(wù)網(wǎng)絡(luò)遍及全國(guó)。其影響力已延伸至國(guó)際學(xué)術(shù)舞臺(tái)，成為第53屆歐洲臨床藥學(xué)學(xué)會(huì)（ESCP）等會(huì)議上探討AI賦能醫(yī)學(xué)研究的“中國(guó)案例”。

這一由國(guó)內(nèi)至國(guó)際的影響力根基，在于其清晰的“聚焦中層、按需賦能”策略——將核心資源投向數(shù)量最龐大、需求最迫切的廣大三甲醫(yī)院及區(qū)域醫(yī)療中心的臨床科研人員。

這一群體位于醫(yī)療體系的“腰部”。他們既有強(qiáng)烈的科研與臨床能力提升需求，又缺乏頂級(jí)科研機(jī)構(gòu)那樣充沛的自主資源。醫(yī)賦科技通過(guò)提供免費(fèi)的權(quán)威數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)，以零門檻方式迅速積累起百萬(wàn)級(jí)的核心醫(yī)生用戶，構(gòu)建了深厚的社區(qū)基礎(chǔ)與使用習(xí)慣。

在廣泛的用戶基礎(chǔ)上，其商業(yè)路徑清晰而可持續(xù)：平臺(tái)以免費(fèi)數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)現(xiàn)普惠引流，建立信任與依賴；B端則面向醫(yī)院科室或針對(duì)AI智能體、深度分析等高級(jí)功能，設(shè)計(jì)按次或訂閱的價(jià)值變現(xiàn)模式。這種先賦能，后增值的路徑，確保了商業(yè)增長(zhǎng)與用戶價(jià)值提升的同步。

醫(yī)賦科技的商業(yè)藍(lán)圖不僅限于工具。Info X Med正沿著“工具-社區(qū)-生態(tài)”的路徑演進(jìn)：在核心的數(shù)據(jù)庫(kù)與AI工具之外，醫(yī)生社區(qū)等互動(dòng)模塊已開始試運(yùn)行。未來(lái)，平臺(tái)旨在集成醫(yī)患互動(dòng)、專家內(nèi)容等更多服務(wù)，構(gòu)建一站式醫(yī)學(xué)服務(wù)平臺(tái)，探索更豐富的價(jià)值空間。

回顧醫(yī)賦科技的發(fā)展路徑，其成功并非依賴顛覆性技術(shù)，而是對(duì)醫(yī)生需求與政策導(dǎo)向的精準(zhǔn)把握：不做診療AI的高風(fēng)險(xiǎn)嘗試，而是聚焦文獻(xiàn)+科研的確定性需求；不追求功能全而雜，而是把原文獲取、AI分析等核心功能做到極致。

在行業(yè)從追逐概念回歸價(jià)值創(chuàng)造的今天，這種務(wù)實(shí)證明了：在醫(yī)療領(lǐng)域，比技術(shù)更難得的是對(duì)醫(yī)生的理解。未來(lái)，隨著國(guó)家醫(yī)聯(lián)體建設(shè)的深化和臨床科研的規(guī)范化普及，醫(yī)賦科技的愿景也越發(fā)清晰，正是通過(guò)持續(xù)構(gòu)建這一穩(wěn)健的知識(shí)基礎(chǔ)設(shè)施，將寶貴的時(shí)間與決策的主動(dòng)權(quán)，真正交還給中國(guó)醫(yī)生。

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