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　　当全球数字医疗市场以万亿规模展开画卷，中国正以其超过30%的年均复合增长率，成为其中最富活力的板块。

　　然而，市场的繁荣映衬出一个更为深刻的行业命题：在人工智能技术浪潮与“健康中国”战略交汇的“十五五”新阶段，如何构建真正适配中国医疗体系特质、赋能医生核心生产力的下一代基础设施？如何将海量的全球医学知识，转化为医生手中精准、可信、即刻可用的决策依据？当美国医学AI智能体OpenEvidence凭借“AI+循证”模式成为资本市场宠儿时，在中国，一场基于深厚医学专业主义与本土化场景洞察的实践，正为这一命题提供更为扎实的注解。

　　在这场前沿探索中，医赋科技创始人吴功雄博士带着哈佛大学归来的技术积淀与“知识赋能医生”的初心，打造出以“医学文献数据库+AI智能体”为技术底座的Info X Med平台。区别于追逐短期热点的技术套用，医赋科技选择了一条更为笃定也更具挑战的路径：将人工智能的澎湃算力，严谨地锚定于循证医学的方法论金标准与千万级权威数据构筑的“证据基座”之上。

　　这远非一次简单的工具迭代，而是一场对医学知识生产、流通与应用工作流的系统性“重编码”。其根本目标，是让每一位中国医生——无论身处顶级研究型医院还是县域基层医疗机构——都能平等、即时且可信地调用全球医学知识库，获得一个能大幅压缩无效信息检索时间、提升决策信心的“超级临床智能工作站”。这一变革的深层意义在于，它将医生从繁重的知识检索与初步研判中解放，不仅直接提升临床与科研场景下的即时效率，更为其创造了持续进行深度学习与专业精进的空间，从而系统性赋能医生个体与整个医疗体系的能力进化。

　　筑牢“知识地基”：让每一句AI回答可追溯、可分级

　　在医疗AI迈向临床可信的关键隘口，通用大模型固有的“幻觉”问题构成了首要障碍。医赋科技从创立之初，便确立了“先立其大、夯实根基”的战略。“自ChatGPT引发范式变革以来，我们的判断就非常清晰：真正的临床级AI价值，必须构建在高质量、高合规的专业数据底座之上，并与大语言模型的能力进行深度、有机的融合。”医赋科技吴博士回顾其技术路径时谈到。

　　这一路径的基石，是一个动态汇聚了超过4000万篇全球权威医学文献、国际临床指南与基金数据的专有数据库。与依赖开放网络爬取的信息源截然不同，吴博士强调了其数据管道的纯粹性与权威性：“我们与威立(Wiley)等世界主流出版商都签订了授权协议，可以获得全网使用权。这确保了数据源的权威与精准，这也是我们一切工作的起点。”

　　基于这座持续生长的“证据富矿”，医赋科技锤炼出其核心产品——循证智能体。它直击临床实践的本质需求：在面对复杂、不确定的临床场景时，为医生提供一份实时、有据、分级清晰的决策参考。其核心竞争力，源于对循证医学“可追溯性”与“证据分级”原则的工程化极致实现。

　　医学博士戴海斌教授详细阐释了循证智能体的运行逻辑：“该智能体绝不满足于给出一个简单的‘是’或‘否’的答案，而是解决了答案的可追溯性问题。”系统在面对查询时，会自动化执行一套严密的证据检索与评估流程，最终形成结构化的回答，并明确标注每一项建议的证据等级和参考文献。

　　这种设计将AI定位为强大的“证据聚合与评估助手”，而最终的临床决策权与责任，则明确且合理地保留在医生手中。戴教授总结道：“我们确保所有结论都文献可溯、证据分级清晰。医生是专业人士，他们能结合这些透明的证据与自己的临床判断作出决策。”

　　为淬炼这一“证据罗盘”的专业锋芒，医赋科技将合作视野投向全球循证医学的源头，引入了循证医学奠基人、加拿大皇家科学院院士Gordon H. Guyatt教授团队参与深度打磨。此举旨在将全球最顶级的循证方法论，内化为产品的核心基因。

　　吴博士还透露：“医赋科技即将发布全新版本的循证智能体。经过加拿大及美国专家的测试，其在专业度上已不逊于OpenEvidence，甚至在部分精准性上实现了超越。”除了在回答的专业严谨性上与国际领先产品齐平，并在针对中国临床常见问题的精准性与实用性层面展现出独特优势，更重要的是，它为中国医生提供了一个无需跨越国际网络壁垒、深度整合中文医学语境与指南的“本土化循证方案”，解决了可及性与适用性的核心痛点。

　　穿透“医教研”场景：让AI融入医生真实工作流