從日常辦公的高效輔助，到專業(yè)領(lǐng)域的精準(zhǔn)賦能，AI工具早已成為我們不可或缺的“好幫手”。尤其是在臨床醫(yī)療與醫(yī)學(xué)研究領(lǐng)域，AI的出現(xiàn)大幅提升了循證檢索、決策輔助的效率，DeepEvidence便是其中的典型代表。

會(huì)使用AI ≠ 會(huì)用好AI。AI的價(jià)值，往往取決于我們提問的質(zhì)量；用好AI的關(guān)鍵，從來不是“會(huì)輸入問題”，而是“會(huì)問好問題”。

作為專為臨床醫(yī)生與醫(yī)學(xué)研究者設(shè)計(jì)的循證醫(yī)學(xué)AI，DeepEvidence能提供精準(zhǔn)、可靠的循證答案。

今天就來手把手教你如何向DeepEvidence“問好問題”，避開無效提問的坑，讓每一次對話都產(chǎn)生實(shí)際價(jià)值，真正為臨床決策與研究助力。

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合理提問 vs 不合理提問（避坑第一步）

判斷提問是否合理，核心就看“是否是完整的句子”——名詞不是問題，句子才是。

合理提問

1. 阿司匹林能與 PD-1 藥物一起使用嗎？

2. 急性胸痛患者，首次肌鈣蛋白正常，3 小時(shí)后復(fù)查升高，需要立即導(dǎo)管室嗎？

3. 2 型糖尿病合并心衰患者，SGLT-2 抑制劑是否優(yōu)先于二甲雙胍？

不合理提問

1. 阿司匹林

2. 糖尿病

3. 肌鈣蛋白

關(guān)鍵點(diǎn)：僅提供一個(gè)藥物名詞或疾病名詞，不構(gòu)成任何問題。缺乏明確的疑問指向，系統(tǒng)無法判斷核心需求，只能返回基礎(chǔ)名詞解釋，無法提供循證依據(jù)。

核心原則： 每次提問，請確保輸入的是一個(gè)完整的句子，而不是孤立的醫(yī)學(xué)名詞。

清晰提問 vs 模糊提問（精準(zhǔn)提效關(guān)鍵）

即便是一個(gè)完整的句子，如果關(guān)鍵信息缺失，也可能導(dǎo)致答案過于寬泛，清晰的提問應(yīng)當(dāng)包含患者特征、臨床背景和具體疑問三要素。

模糊提問

1.阿司匹林怎么吃？

缺少：患者年齡、適應(yīng)癥、合并癥、現(xiàn)有用藥。

2.抗生素如何選擇？

感染部位？病原體？住院/門診？是否過敏？

3.高血壓怎么治？

缺少血壓值、心血管風(fēng)險(xiǎn)分層、合并癥。

清晰提問

1.65 歲老人，使用阿司匹林進(jìn)行心血管二級預(yù)防，推薦劑量是多少？

年齡明確、適應(yīng)癥明確、問題聚焦

2.社區(qū)獲得性肺炎，住院患者，PORT III 級，無青霉素過敏，首選方案？

嚴(yán)重程度、過敏史明確

提問黃金公式（每次提問都能用）

結(jié)合前面的核心原則和技巧，給大家總結(jié)一個(gè)萬能提問黃金公式，記住它，就能讓每一次向DeepEvidence的提問都高效、精準(zhǔn)。

提問黃金公式 = 誰（患者特征）· 什么情況（背景/用藥/檢驗(yàn)）· 具體疑問（你真正想知道的）

DeepEvidence并非通用LLM模型，其核心優(yōu)勢在于內(nèi)置了完整的循證醫(yī)學(xué)知識體系，無需大家額外設(shè)定角色，直接輸入符合要求的專業(yè)提問即可獲得精準(zhǔn)反饋。同時(shí)，該工具不聯(lián)網(wǎng)、不檢索全網(wǎng)雜亂信息，僅聚焦于經(jīng)過嚴(yán)格篩選的高質(zhì)量醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)，主動(dòng)回避低質(zhì)量信息來源，確保每一份循證答案的可靠性與專業(yè)性，真正適配臨床醫(yī)生與醫(yī)學(xué)研究者的核心需求。

【DeepEvidence工具體驗(yàn)】

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把AI當(dāng)“人”來提問，忘掉“單獨(dú)名詞提問”的習(xí)慣，記住“句子才是有效提問”的核心原則，套用“誰·什么情況·具體疑問”的黃金公式，讓每一次對話都能獲得最高質(zhì)量的循證答案，節(jié)省臨床決策和研究檢索的時(shí)間，提升工作效率。

現(xiàn)在，打開DeepEvidence戳這里免費(fèi)使用，用今天學(xué)到的方法，試著提一個(gè)精準(zhǔn)的問題吧！如果在提問過程中遇到困惑，歡迎掃碼進(jìn)群反饋交流。