不僅是工具，更是“第二大腦”：醫渡智循如何成為臨床決策的“第一入口”？

智東西
作者 王涵
編輯 漠影

半天接診30+患者的臨床醫生，面對復雜共病病例想查閱最新循證指南卻僅有幾分鐘時間；PubMed數萬篇文獻刷屏，甄別有效證據耗時數小時；指南每年更新數十版，基層醫生難以及時跟進……這是中國超千萬臨床醫生的日常兩難。

3月25日，在2026中關村論壇上，一批“醫療科技創新成果”正式發布，“中國臨床循證智能能力建設計劃”作為其重大成果之一在會上正式啟動。

這是國內首個聚焦循證醫學與人工智能深度融合的行業級共建舉措。該計劃由清華大學附屬北京清華長庚醫院等國內多家頂級醫療機構共同發起，AI醫療領域頭部企業醫渡科技提供底層AI能力支撐。

該計劃核心技術載體——臨床循證智能體平臺“醫渡智循”APP同步上線，面向醫生群體開放使用。

循證醫學如今已是醫療金標準，但為何始終難以落地臨床？醫療AI發展十余年，為何多數產品仍停留在“輔助工具”階段，未能真正融入核心診療流程？

醫渡智循，或許可以給出答案。

一、理論扎實、現實卻落空：國內“循證醫學”面臨四大阻礙

當下，醫療行業已經達成共識，認為“循證醫學”（Evidence-Based Medicine, EBM）是金標準。即醫生的每一個決策都應基于當前最佳的科學證據，而不是僅憑個人經驗。

但在現實中，“循證醫學”并沒有真正融入醫生每天的臨床決策流程中。在實際臨床中，醫生仍面臨四大難題：

1、醫學知識爆炸式增長，獲取成本高

每年發表的醫學論文數以百萬計，新的藥物、新的靶點、新的診療技術層出不窮。醫生也是人，精力有限。要手動閱讀和消化如此海量的新知識，時間成本極高。很多基層醫生甚至三甲醫院的專家，都可能因為忙于臨床而錯過最新的關鍵研究。

2、指南與文獻更新頻繁，難以及時跟進

臨床指南是醫生的操作手冊，但現在其更新速度極快。例如腫瘤領域的指南，可能每幾個月就有小更新，每年有大更新。如果醫生依靠人工記憶或翻閱紙質書/舊文檔，極易導致診療方案滯后，患者無法享受到最新的治療成果。

3、多源信息質量不一，證據甄別復雜

頂級期刊、普通期刊、會議摘要、藥企推廣資料，甚至網絡文章等等信息來源十分復雜，其中夾雜著樣本量不足或設計有缺陷的研究。醫生需要具備極高的批判性思維去“去偽存真”。在分秒必爭的門診中，醫生很難有時間去仔細評估一篇文獻的證據等級，容易受到低質量信息的誤導。

4、臨床場景時間有限，難以高效使用證據

在中國，一名門診醫生平均給每位患者的時間可能只有3-5分鐘。在這幾分鐘內，醫生要問診、查體、安撫情緒、開具處方。如果還需要現場去檢索數據庫、閱讀文獻、對比指南，這在物理時間上幾乎是不可能的。

循證醫學的“最后一公里”，也就是從靜態的知識庫到動態的臨床決策，也就是醫生給具體患者下醫囑之間的轉化過程，目前仍是斷裂的，中間缺乏一個高效的橋梁。

這也正是醫渡智循誕生的意義：利用AI技術持續跟進最新臨床知識、整合多渠道信息信息、結合疾病畫像，在醫生面對種種醫學挑戰的同時，將經過提煉的、高質量的、個性化的建議推送到醫生面前。

二、醫渡智循成為臨床循證智能能力的“第一落地入口”

醫渡科技聯合創始人、首席執行官徐濟銘在受訪中反復強調，醫渡智循是醫生的“第一助手+第二大腦+多學科智囊團”。

為什么這么說？

針對臨床醫生需求，醫渡智循精選超3萬份權威機構發布內容，全面覆蓋國內外主流診療指南，高度貼合臨床實操需求，緊跟診療規范更新節奏。

除此之外，面對更有前瞻性的研究領方向，醫渡智循梳理了超3000萬份醫學文獻，精選超500萬份高質量科研成果，并且會幫助醫生實時追蹤并精準搜索《新英格蘭醫學雜志》（NEJM）、《柳葉刀》（Lancet）等全球頂級醫學期刊、權威學術平臺前沿動態，同時支持一鍵加入知識庫。

基于GRADE等國際通用循證分級體系，醫渡智循會自動評估證據的權威性、時效性、適用性，按證據等級權重智能排序答案，這就把醫生從甄別信息優劣等耗費精力的瑣事中解救出來，可以更加高效地完成決策。

在專科疾病和藥品知識方面，醫渡智循還聯合人民衛生出版社等業內權威機構，構建經多領域臨床專家層層審核的專業知識庫，兼顧專業性、臨床實用性與行業合規性。

在醫療領域，正確、準確、精確是所有環節的紅線。醫生在醫渡智循上得到的每一條答案，都會有對應信源出處的標注，可以點擊一鍵跳轉查詢最原始的一手信源，可以有效避免AI黑箱帶來的幻覺問題。

根據中國國家衛生健康委發布的《醫療機構診療科目名錄》，臨床主要的一級科目（即我們常說的“大科”）大約有30-36個。一級科目下，又可以細分為數百個二級科目。

醫渡智循中有超200個專科智能體，采用“專科專答、精準適配”的定制化智能服務模式，其可以智能識別問題的專科屬性與臨床核心意圖，自動分流至對應專科智能體。每個專科智能體依托領域專屬高質量數據深度訓練，完全貼合細分專科臨床實操邏輯。

可以說，醫渡智循不只是一個簡單的AI工具，而是讓循證醫學真正進入臨床決策流程的操作界面與能力載體。

三、不只是效率工具：醫渡智循正在成為醫療數字化的核心基礎設施

醫渡智循于3月10日完成首次發布，初期以小程序為核心載體，上線后快速收獲醫療從業者關注。目前，醫渡智循除了小程序版本 ，還推出了APP版本。面對不同醫院的特定需求，醫渡智循還同步推出醫院專屬定制版本，嚴守醫療數據安全合規底線，可與醫院現有HIS、EMR等信息系統深度對接。

在醫渡智循小程序上線前，有超6000名醫療從業者參與了內測，收獲近2000份高質量的有效反饋。

在采訪中，醫渡科技聯合創始人、首席執行官徐濟銘提到，醫渡智循App中的個人知識庫這個功能其實就是內測的一線醫生提出的實際需求。一些醫生有自己比較信賴的信源，希望可以建立自己的個人知識庫。醫渡智循的個人知識庫功能支持自定義分類、標簽整理、快速檢索，方便醫生隨時調取復用。

過去幾年，醫渡科技與中山大學腫瘤防治中心、北京大學腫瘤醫院、北京協和醫院等頂級醫院合作，在真實診療環節中打磨了超過200個專科智能體，覆蓋腫瘤、心血管、全科等多個方向。這些智能體曾嵌入門診醫生工作站，與醫生協同完成腫瘤分期、治療方案推薦、風險評估等任務，完成了深度臨床驗證。

這種在實際應用場景中的實踐經驗，讓醫渡智循可以更好地被醫生接入到自己的工作流當中。

對醫生而言，醫渡智循既是循證知識庫也是“第二大腦”。醫渡智循所做的，其實就是要助力醫生突破知識邊界、掌握最新循證證據，提升診療決策的專業與安全性，并且將醫生從信息檢索、整理等非核心工作中解放出來，大幅減輕工作負荷，讓醫生能更專注于治病救人。

不同地區、不同層級的醫院所獲得的醫療資源參差不齊，所擅長的專科也不盡相同。醫渡智循通過技術賦能，可以在一定程度上縮小基層與三甲、資源充足與匱乏地區的能力差距，推動優質醫療資源下沉，實現基層精準循證決策。

在行業層面，醫渡智循將循證醫學邏輯植入臨床流程，推動診療標準化，減少經驗性診療偏差，提升整體醫療質量。其文獻整合、證據分析能力還能提升醫學科研效率與質量，助力行業科研創新。

醫渡科技“AI醫療智能大腦”YiduCore已累計處理分析近70億份經授權的醫療記錄，覆蓋醫院合作網絡超10000家，公司智能化解決方案覆蓋醫院診療、科研、運營管理等多個場景，深度支撐了眾多醫院的高質量發展與科研創新。

作為循證原生AI代表，它更成為醫療數字化的核心基礎設施，推動行業從數據數字化向決策智能化升級，為智慧醫院、分級診療落地筑牢技術支撐。

結語：醫療AI回歸循證時代

醫渡智循，不僅僅是一款新軟件，它更像是一個信號：醫療AI開始真正幫醫生解決核心難題了。

它不只是一個工具，它是連接浩瀚醫學知識和具體病人之間的橋梁。有了它，循證醫學不再是一句口號，而是變成了醫生手邊隨時可用的能力。未來，當每一位醫生都能輕松獲取最準確的證據時，受益的將是每一個走進診室的患者。

未來，隨著醫渡智循在更多醫院、更多科室的落地，我們有理由相信，那個“證據隨手可得、決策科學高效”的智慧醫療新時代，已經到來。