中美醫學AI助手正面交鋒！40%美國醫生使用的它？

在現代醫學快速發展的今天，沒有哪位醫生能夠自己全面掌握所有最新資訊和論文。在門診和病房連軸轉的日子里，一個知識淵博、隨叫隨到的AI助理顯得尤為珍貴。近期，醫療人工智能（AI）領域迎來兩位重量級選手：美國的OpenEvidence和中國的百小應。這場中美醫學AI的對決，究竟誰能更好地服務中國醫生？

國際巨頭：OpenEvidence的臨床級實力

據悉，OpenEvidence已獲得2.1億美元B輪融資，估值飆升至35億美元，其實力不容小覷。這個由哈佛經濟學博士Daniel Nadler創立的AI醫療公司，已通過美國醫師執照考試，40%的美國醫生正在使用這一臨床級大模型。

從實際應用來看，OpenEvidence表現出色。當詢問“如何治療抗磷脂綜合征相關性腎病”時，它給出了詳盡的回答：以華法林抗凝為核心治療，免疫抑制劑用于難治性病例，并附上了詳細的參考文獻。

更重要的是，OpenEvidence與NEJM、JAMA等頂尖期刊雜志合作，每一條醫學建議都有據可依，大大增強了其可信度。但遺憾的是，這一優秀工具目前在中國還無法使用。

國產新星：百小應的本土化優勢

好消息是，我國已推出了自己的類似產品——百小應。這是百川智能推出的面向中文醫療場景優化的大語言模型應用，旨在真實的中文臨床語境中，為醫生和公眾提供更貼近本土醫療生態的智能服務。

在實際測試同一問題時，百小應交出了令人滿意的答卷。

二者均指出：推薦奧希替尼作為該患者的一線治療方案。但不同的是，在引用來源方面，百小應引用的是2025.v8版肺癌NCCN指南，而OpenEvidence則是引用Lancet、NEJM等頂級期刊，兩者引用都足夠權威。

在實踐過程中，百小應的三大優勢令人印象深刻：

1.中文醫學語境：更懂中文病歷表述、國內常見縮寫與醫囑語氣，回答更貼近本地臨床溝通習慣。

2.知識底座扎實：大模型持續往醫療垂直能力上加碼，為醫學任務中的穩健性做技術鋪墊。

3.本土資料對接：在合規前提下，能快速吸收中文指南、藥品說明書與國內會議要點，減少信息丟失。

不僅如此，從醫學邏輯層面分析，百小應或許更具優勢。這主要體現在百小應構建了完善的決策樹模型，不僅融入了ESMO 2024泛亞指南，還充分考慮了CA199升高所反應的腫瘤負荷，展現出對本土化特征的敏感性，也顯示了對本土醫療實踐的深入理解。此外，百小應還納入了免疫組化指標，直接關聯肺源性因素。相較之下，盡管OpenEvidence引用了權威資料，但其分析略顯表層，回答中忽略了聯合選項，且證據多偏重于美歐試驗。

橫向對比：誰更適合中國醫生？

無論是百小應還是OpenEvidence，都能在以下場景中立即發揮作用：

1.藥品速查：輸入“硫唑嘌呤與別嘌醇合用的風險與劑量調整”，獲取要點清單。

2.文書與宣教：生成《系統性紅斑狼瘡日常注意事項》，可直接門診打印。

3.鑒別診斷清單：提供癥狀+關鍵檢驗，獲取鑒別提示與排錯思路。

4.指南要點速覽：詢問最新治療指南核心更新，獲得條目化+可操作項。

5.門診溝通輔助：用通俗語言解釋醫學術語，提升醫患理解一致性。

6.科研寫作草稿：給定研究問題+數據結構，梳理統計方案草案。

而將百小應與OpenEvidence、DeepSeek、ChatGPT進行對比，發現各有千秋：在語言與語境適應度上，百小應和DeepSeek在中文理解上天然占優，處理“甲功”“肝功”等縮寫更得心應手。而ChatGPT在英文文獻與國際指南檢索方面實力強勁，但中文醫療語境中偶有“水土不服”。

最關鍵的是醫學幻覺問題，包括偽造文獻/指南、時效性偏差、中英文遷移失真等——這是醫生最不能容忍的。而測試數據顯示，百小應（搭載M2 plus）在醫療場景幻覺率控制上表現優異，這對于臨床應用至關重要。

使用AI助手的三大核心注意事項

1.AI不能替代臨床決策：它是“助理”，不是“主治”。最終判斷必須由醫生作出。

2.信息必須二次核實：尤其用藥劑量、禁忌證、聯合方案，需對照權威指南/說明書/院內規范。

3.患者隱私紅線：不要輸入任何可識別信息，包括姓名、身份證號、就診號等。

同時，需要澄清幾個常見誤區：AI診斷并非100%準確；有了AI仍需持續學習；不同AI在醫學場景下的專業度存在顯著差異。

未來已來：醫生如何與AI共舞

作為醫生，可將AI視為“第二把刀”：第一把刀是臨床推理與團隊分工，第二把刀是信息整合與表達能力。百小應等中文醫學AI，正讓這第二把刀更加鋒利。

雖然AI無法替代醫生的溫度和智慧，但可以成為我們對抗疾病、提升效率的“超級助手”。當醫生學會“問得準、核得嚴、用得穩”，醫療效率與質量的提升便是順理成章的事。

未來，最有價值的醫生是那些能夠在醫學AI基礎上，結合自身知識、常識和邏輯作出合理判斷和決策的專業人士。百小應的出現，讓我們看到了國產AI在醫學領域的巨大潛力和獨特價值。

醫學AI的時代已經到來，你準備好了嗎？

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