政策紅利的風(fēng)，正加速吹向AI醫(yī)療應(yīng)用前沿。

2026年3月，“十五五”規(guī)劃綱要明確提出全面實(shí)施“人工智能+”行動(dòng)，全方位賦能千行百業(yè)；今年的《政府工作報(bào)告》更首次明確：深化拓展“人工智能+”，促進(jìn)新一代智能終端和智能體加快推廣。這意味著，AI已經(jīng)從技術(shù)前沿邁向國(guó)家戰(zhàn)略高度。

在這一政策背景下，AI+醫(yī)療成為兩會(huì)高頻話題。據(jù)智藥局不完全統(tǒng)計(jì)，本屆兩會(huì)中，超過20位全國(guó)人大代表和政協(xié)委員圍繞AI醫(yī)療落地與發(fā)展建言獻(xiàn)策，其中不乏中科院院士、頂級(jí)三甲醫(yī)院教授和臨床一線主任級(jí)專家。

海外市場(chǎng)更早兌現(xiàn)紅利。被稱為“醫(yī)生版ChatGPT”的AI診斷輔助工具OpenEvidence，憑借精準(zhǔn)臨床支持和創(chuàng)新商業(yè)模式，僅用不到三年就快速滲透美國(guó)醫(yī)生群體，單日咨詢量突破百萬(wàn)次。

而這些交互全部來自認(rèn)證執(zhí)業(yè)醫(yī)生，“AI問答+文獻(xiàn)引用”的模式不僅驗(yàn)證了醫(yī)生對(duì)AI的龐大需求，更見證AI從輔助工具走向臨床決策鏈條核心。

然而，隨著AI醫(yī)療工具的常態(tài)化，碎片化這一行業(yè)痛點(diǎn)也日漸暴露。醫(yī)生的工作不只是查資料，而是涵蓋文獻(xiàn)檢索、科研產(chǎn)出、臨床決策與學(xué)術(shù)交流的完整知識(shí)鏈條。以一位美國(guó)醫(yī)生的典型工作流為例：查文獻(xiàn)用UpToDate和OpenEvidence，查藥物數(shù)據(jù)用Lexicomp，編寫病歷用Abridge，工具拼湊不僅低效，還容易出錯(cuò)。

2025年，Arkangel AI就AI醫(yī)療工具的滿意度做了調(diào)查，結(jié)果顯示OpenEvidence在生成參考文獻(xiàn)方面滿意度100%，但在碎片化問題上遭遇廣泛批評(píng)。醫(yī)生評(píng)價(jià)它更像一個(gè)搜索工具，而非深度整合臨床流程的智能平臺(tái)。

這揭示出AI醫(yī)療下一階段的核心競(jìng)爭(zhēng)方向：?jiǎn)吸c(diǎn)功能的問答能力已不再制勝，系統(tǒng)化能力才是新的競(jìng)爭(zhēng)賽道。

換句話說，AI的價(jià)值不再停留在信息查詢層面，而是要成為醫(yī)療體系中的智能中樞。

為什么AI醫(yī)療需要一場(chǎng)范式革命？

解決碎片化問題，看似簡(jiǎn)單，背后卻隱藏著根源性的數(shù)據(jù)困境。

當(dāng)下，許多醫(yī)療AI過度側(cè)重于模型算法的優(yōu)化，更多追求更高精度、更快效率，卻忽視了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的清洗與標(biāo)準(zhǔn)化。數(shù)據(jù)缺失、標(biāo)簽錯(cuò)誤或不一致，是普遍存在的問題。

底層醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的質(zhì)量和完整性，直接決定了AI工具的泛用性和普及能力，也限制了其在臨床中的實(shí)際價(jià)值。數(shù)據(jù)質(zhì)量問題會(huì)導(dǎo)致AI在不同醫(yī)院、不同設(shè)備間表現(xiàn)差異巨大。底層數(shù)據(jù)存在偏差或缺失時(shí)，AI輸出仍可能不準(zhǔn)確，甚至誤導(dǎo)醫(yī)生。

醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)問題并非未被注意，而是底層供應(yīng)出了問題。醫(yī)學(xué)知識(shí)高度結(jié)構(gòu)化且更新快速，數(shù)據(jù)和知識(shí)庫(kù)的實(shí)時(shí)更新至關(guān)重要。美國(guó)醫(yī)學(xué)會(huì)(AMA)預(yù)測(cè)，醫(yī)學(xué)知識(shí)的“倍增時(shí)間”正在急速縮短：從1950年的約50年，到1980年的7年，再到2010年的3.5年，如今預(yù)計(jì)僅為73天。

回到中國(guó)場(chǎng)景，我國(guó)病患數(shù)量龐大，醫(yī)療數(shù)據(jù)豐富，應(yīng)用場(chǎng)景復(fù)雜。直接套用國(guó)外以英文語(yǔ)境和單一循證體系構(gòu)建的AI工具，很容易出現(xiàn)水土不服，迫切需要本土化、場(chǎng)景化的醫(yī)學(xué)AI解決方案。

在AI工具已被廣泛接納的今天，AI醫(yī)療正需要一場(chǎng)范式革命，誰(shuí)能在保證高質(zhì)量數(shù)據(jù)的前提下解決碎片化痛點(diǎn)，誰(shuí)就掌握口碑與標(biāo)準(zhǔn)話語(yǔ)權(quán)。

立足于強(qiáng)大醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)基因的醫(yī)賦科技，憑借國(guó)內(nèi)首個(gè)覆蓋全球4000萬(wàn)+國(guó)際醫(yī)學(xué)期刊、支持中英文雙向檢索與互譯的平臺(tái)，正以扎實(shí)的數(shù)據(jù)底座打破AI醫(yī)療應(yīng)用壁壘，開啟醫(yī)學(xué)智能引擎的新范式。

打破數(shù)據(jù)孤島 筑牢知識(shí)底座

Info X Med帶來的范式創(chuàng)新，核心在于打破數(shù)據(jù)孤島，構(gòu)建“數(shù)據(jù)—模型—應(yīng)用”一體化平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)AI從數(shù)據(jù)層到應(yīng)用層的全面進(jìn)化，真正貼合中國(guó)醫(yī)療場(chǎng)景的需求。

一方面，醫(yī)賦科技通過去中間化整合高質(zhì)量醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的無縫融合。Info X Med已整合了4000萬(wàn)+國(guó)際期刊文獻(xiàn)、國(guó)家自然科學(xué)基金數(shù)據(jù)、藥典信息等，構(gòu)建了完整、實(shí)時(shí)更新的醫(yī)學(xué)知識(shí)體系。

傳統(tǒng)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)外，還深度整合國(guó)際指南、基金數(shù)據(jù)、藥典、公開課及國(guó)內(nèi)外藥品信息等多維信息庫(kù)。醫(yī)生在查找信息時(shí)，無需在多個(gè)網(wǎng)站之間跳轉(zhuǎn)，Info X Med將這些碎片化資源統(tǒng)一在一個(gè)平臺(tái)上，大幅降低信息檢索的認(rèn)知負(fù)荷。

同時(shí)，平臺(tái)高度關(guān)注中國(guó)人群的本土化研究數(shù)據(jù)，通過實(shí)時(shí)更新機(jī)制，快速同步美國(guó)骨科醫(yī)師學(xué)會(huì)（AAOS）、骨科研究學(xué)會(huì)（ORS）等頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議的前沿成果，使文獻(xiàn)體系兼具時(shí)效性與臨床相關(guān)性。

在確保數(shù)據(jù)量的同時(shí)，平臺(tái)通過標(biāo)簽化和結(jié)構(gòu)化重構(gòu)，進(jìn)一步提升了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，為AI推理提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)支持。所有生成的觀點(diǎn)均與底層文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)緊密相連，每條結(jié)論都會(huì)自動(dòng)標(biāo)注參考文獻(xiàn)序號(hào)，并可一鍵追溯至原始文獻(xiàn)的數(shù)字標(biāo)識(shí)（DOI/PMID），確保每個(gè)觀點(diǎn)都有確鑿依據(jù)。

平臺(tái)的全文PDF收錄率高達(dá)95%，用戶不僅能獲取文獻(xiàn)摘要，還能直接閱讀完整的原始研究論文，極大增強(qiáng)了信息獲取的深度和精度。

此外，平臺(tái)采用了專業(yè)名詞糾錯(cuò)技術(shù)（準(zhǔn)確率98.7%）和Med-VCD視覺證據(jù)強(qiáng)化技術(shù)（提升事實(shí)準(zhǔn)確率13%），使得Info X Med的醫(yī)學(xué)內(nèi)容生成準(zhǔn)確率超過90%，幻覺率低于2%，在垂直領(lǐng)域處于領(lǐng)先水平，成功實(shí)現(xiàn)了效率與精準(zhǔn)的完美平衡。

針對(duì)PubMed/NIH等國(guó)際數(shù)據(jù)庫(kù)面臨訪問限制、更新滯后及付費(fèi)墻阻礙，同類平臺(tái)還存在版權(quán)風(fēng)險(xiǎn)與數(shù)據(jù)斷層問題。

醫(yī)賦科技則向醫(yī)生、醫(yī)學(xué)生等人群免費(fèi)開放核心數(shù)據(jù)庫(kù)，覆蓋率達(dá)到95% PubMed支持全文下載，囊括免費(fèi)資源及約80%的付費(fèi)文獻(xiàn)，使優(yōu)質(zhì)醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)資源觸手可及。

融入工作流 多場(chǎng)景智能體矩陣

解決了數(shù)據(jù)底座的難題，Info X Med開始真正瞄準(zhǔn)AI工具實(shí)際應(yīng)用上的體驗(yàn)“碎片化”痛點(diǎn)，精準(zhǔn)切入AI醫(yī)療落地的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

基于對(duì)中國(guó)臨床場(chǎng)景的深刻理解，Info X Med打造了一整套醫(yī)學(xué)AI智能體，通過循證、科研、企業(yè)、圖書館四大智能體的協(xié)同工作，有效提升中國(guó)醫(yī)生在“醫(yī)-教-研”核心場(chǎng)景中的工作效率。

這些智能體具備強(qiáng)大的上下文理解與邏輯推理能力，能夠模擬專家的思考過程，真正做到從“信息檢索”到“臨床決策”的全面支持，打破了傳統(tǒng)信息碎片化、查找低效的問題。

例如，當(dāng)醫(yī)生提出一個(gè)具體的臨床問題時(shí)，AI不僅能夠理解問題的核心需求，還能提煉出關(guān)鍵結(jié)論、標(biāo)注證據(jù)等級(jí)，而非簡(jiǎn)單返回一篇篇文獻(xiàn)。

Info X Med平臺(tái)在一分鐘內(nèi)即可精準(zhǔn)篩選出相關(guān)的最新指南和臨床研究，提煉出核心結(jié)論并標(biāo)注證據(jù)等級(jí)，同時(shí)生成結(jié)構(gòu)化的臨床決策參考并附上原文出處。

這種“問答式”交互方式，遠(yuǎn)超單純的工具功能，更多地像一位智能醫(yī)學(xué)助手，模擬專家教研的過程，讓醫(yī)生在值班或會(huì)診等時(shí)間緊張的場(chǎng)景下，能夠快速獲得有據(jù)可循的決策參考，顯著提升了基礎(chǔ)臨床醫(yī)生的信心與效率。

針對(duì)中國(guó)醫(yī)生在臨床任務(wù)之外強(qiáng)烈的科研需求，Info X Med特別推出了科研智能體，支持綜述撰寫和基金申請(qǐng)等功能。與其他大模型相比，依托豐富的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)，平臺(tái)生成的內(nèi)容幻覺率極低，且回答更具深度與專業(yè)性，輸出的所有內(nèi)容都有明確的文獻(xiàn)依據(jù)。

新推出的循證智能體由循證醫(yī)學(xué)奠基人、加拿大皇家科學(xué)院院士Gordon H. Guyatt教授團(tuán)隊(duì)深度打磨，針對(duì)疑難病例的快速查證，支持自然語(yǔ)言提問。

比如，醫(yī)生提出：“二型糖尿病合并腎功能不全，二甲雙胍是否安全？”系統(tǒng)會(huì)基于最新指南和高質(zhì)量文獻(xiàn)，給出結(jié)構(gòu)化回答，涵蓋核心結(jié)論、用藥建議、權(quán)威共識(shí)等信息，并支持一鍵溯源。

對(duì)比國(guó)內(nèi)外同類產(chǎn)品，Info X Med從應(yīng)用端出發(fā)，深度洞察臨床一線診療需求，覆蓋醫(yī)學(xué)工作全場(chǎng)景，真正從根本上解決了應(yīng)用碎片化的問題。

打通全場(chǎng)景 B端C端雙輪驅(qū)動(dòng)

醫(yī)賦科技區(qū)別于絕大多數(shù)僅服務(wù)醫(yī)生（D端）的醫(yī)學(xué)AI產(chǎn)品，采用了2B（藥企、醫(yī)療機(jī)構(gòu)）與2C（醫(yī)生）雙輪驅(qū)動(dòng)模式，構(gòu)建了一個(gè)深度整合的智能生態(tài)，推動(dòng)了產(chǎn)業(yè)智能化轉(zhuǎn)型。

在醫(yī)院端，醫(yī)賦科技憑借AI數(shù)據(jù)庫(kù) + 醫(yī)學(xué)內(nèi)容 + 企業(yè)服務(wù)三大業(yè)務(wù)的深度協(xié)同，致力于提升醫(yī)療質(zhì)量和效率。

以鼓樓醫(yī)院為代表的三甲醫(yī)院合作案例中，Info X Med幫助醫(yī)院在短短10分鐘內(nèi)完成了傳統(tǒng)模式下需要2小時(shí)的文獻(xiàn)篩選工作，并精準(zhǔn)匹配到3篇2025年發(fā)布的相關(guān)研究，為課題設(shè)計(jì)提供了關(guān)鍵依據(jù)。通過“資源破壁”，科研效率提升超過60%。

這種智能工具的應(yīng)用不僅提高了科研的速度，也改變了醫(yī)院對(duì)文獻(xiàn)管理和臨床決策支持的依賴方式，顯著優(yōu)化了醫(yī)療資源配置。

相比之下，中小醫(yī)院面臨著“文獻(xiàn)資源不足、科研工具匱乏、人才儲(chǔ)備薄弱”的困境。Info X Med的“公益賦能醫(yī)生/醫(yī)學(xué)生/科研等人員模式”（注冊(cè)即可享受3個(gè)月會(huì)員，手機(jī)號(hào)一鍵登錄）以及“低門檻操作”（支持AI搜索、全文翻譯、輕量化工具）為中小醫(yī)院提供了低成本切入科研數(shù)字化的便捷路徑，讓它們能夠以較低的投入，迅速利用AI提升科研能力，實(shí)現(xiàn)跨越式進(jìn)步。

在產(chǎn)業(yè)端，Info X Med不僅為醫(yī)療機(jī)構(gòu)提供支持，更為醫(yī)藥研發(fā)搭建起智能引擎。借助AI醫(yī)療工具，研發(fā)團(tuán)隊(duì)只需在平臺(tái)上輸入靶點(diǎn)關(guān)鍵詞，系統(tǒng)即可在分鐘級(jí)完成全球最新文獻(xiàn)、臨床研究和指南的篩選與歸類，讓研發(fā)決策快人一步。

與此同時(shí)，營(yíng)銷中心運(yùn)營(yíng)部和銷售團(tuán)隊(duì)也能實(shí)時(shí)跟蹤最新學(xué)術(shù)動(dòng)態(tài)，通過精準(zhǔn)的數(shù)字化策略保持與核心醫(yī)生和醫(yī)院的學(xué)術(shù)互動(dòng)，形成科研成果與市場(chǎng)推廣的閉環(huán)。

Info X Med走進(jìn)河北醫(yī)科大學(xué)第一醫(yī)院

可以說，Info X Med正在構(gòu)建一個(gè)多端協(xié)同的智能生態(tài)：企業(yè)端監(jiān)控藥品和學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)，醫(yī)生端獲得可操作的臨床智能助手，患者端獲取教育與隨訪支持，形成一套全鏈條、閉環(huán)的數(shù)字化解決方案。

未來，平臺(tái)將成為連接研發(fā)、臨床和市場(chǎng)的“智慧中樞”，推動(dòng)整個(gè)醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)邁向數(shù)字化、智能化和高效協(xié)同的新時(shí)代。

國(guó)產(chǎn)AI醫(yī)療 已誕生新標(biāo)桿

醫(yī)療保健是AI應(yīng)用領(lǐng)域中最具潛力卻常被低估的領(lǐng)域，已成為全球科技巨頭競(jìng)相布局的熱土。在自主創(chuàng)新和自立自強(qiáng)的時(shí)代背景下，中國(guó)AI醫(yī)療亟需迎來真正的破局者。

醫(yī)賦科技不僅僅致力于打造本土版OpenEvidence，而是深入理解中國(guó)醫(yī)療生態(tài)的復(fù)雜性與獨(dú)特性，開辟了一條符合中國(guó)實(shí)際、具備自主核心競(jìng)爭(zhēng)力的AI醫(yī)療發(fā)展之路。

醫(yī)賦科技自研平臺(tái)的底層算法已于2024年6月完成國(guó)家網(wǎng)新版深度合成服務(wù)算法備案，并于2025年底獲得高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)證。同時(shí)，醫(yī)賦科技已組建超過20人的科研服務(wù)醫(yī)學(xué)專家團(tuán)隊(duì)，為AI技術(shù)與醫(yī)療應(yīng)用的深度融合提供強(qiáng)有力的專業(yè)支持。

目前，Info X Med注冊(cè)用戶數(shù)已突破100萬(wàn)，其中執(zhí)業(yè)醫(yī)師占比超過85%。平臺(tái)已與恒瑞醫(yī)藥等藥企達(dá)成醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)官方合作伙伴關(guān)系，服務(wù)整個(gè)醫(yī)藥生態(tài)。

憑借自主可控的核心技術(shù)、深度融合的智能體矩陣和面向科研—臨床—產(chǎn)業(yè)全鏈條的應(yīng)用場(chǎng)景，Info X Med正引領(lǐng)中國(guó)AI醫(yī)療從模仿走向創(chuàng)新，從跟隨走向突破，成為行業(yè)自主創(chuàng)新的典范，為未來AI醫(yī)療市場(chǎng)樹立了全新標(biāo)桿。

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