中美医学AI助手正面交锋！40%美国医生使用的它？

在现代医学快速发展的今天，没有哪位医生能够自己全面掌握所有最新资讯和论文。在门诊和病房连轴转的日子里，一个知识渊博、随叫随到的AI助理显得尤为珍贵。近期，医疗人工智能（AI）领域迎来两位重量级选手：美国的OpenEvidence和中国的百小应。这场中美医学AI的对决，究竟谁能更好地服务中国医生？

国际巨头：OpenEvidence的临床级实力

据悉，OpenEvidence已获得2.1亿美元B轮融资，估值飙升至35亿美元，其实力不容小觑。这个由哈佛经济学博士Daniel Nadler创立的AI医疗公司，已通过美国医师执照考试，40%的美国医生正在使用这一临床级大模型。

从实际应用来看，OpenEvidence表现出色。当询问“如何治疗抗磷脂综合征相关性肾病”时，它给出了详尽的回答：以华法林抗凝为核心治疗，免疫抑制剂用于难治性病例，并附上了详细的参考文献。

更重要的是，OpenEvidence与NEJM、JAMA等顶尖期刊杂志合作，每一条医学建议都有据可依，大大增强了其可信度。但遗憾的是，这一优秀工具目前在中国还无法使用。

国产新星：百小应的本土化优势

好消息是，我国已推出了自己的类似产品——百小应。这是百川智能推出的面向中文医疗场景优化的大语言模型应用，旨在真实的中文临床语境中，为医生和公众提供更贴近本土医疗生态的智能服务。

在实际测试同一问题时，百小应交出了令人满意的答卷。

二者均指出：推荐奥希替尼作为该患者的一线治疗方案。但不同的是，在引用来源方面，百小应引用的是2025.v8版肺癌NCCN指南，而OpenEvidence则是引用Lancet、NEJM等顶级期刊，两者引用都足够权威。

在实践过程中，百小应的三大优势令人印象深刻：

1.中文医学语境：更懂中文病历表述、国内常见缩写与医嘱语气，回答更贴近本地临床沟通习惯。

2.知识底座扎实：大模型持续往医疗垂直能力上加码，为医学任务中的稳健性做技术铺垫。

3.本土资料对接：在合规前提下，能快速吸收中文指南、药品说明书与国内会议要点，减少信息丢失。

不仅如此，从医学逻辑层面分析，百小应或许更具优势。这主要体现在百小应构建了完善的决策树模型，不仅融入了ESMO 2024泛亚指南，还充分考虑了CA199升高所反应的肿瘤负荷，展现出对本土化特征的敏感性，也显示了对本土医疗实践的深入理解。此外，百小应还纳入了免疫组化指标，直接关联肺源性因素。相较之下，尽管OpenEvidence引用了权威资料，但其分析略显表层，回答中忽略了联合选项，且证据多偏重于美欧试验。

横向对比：谁更适合中国医生？

无论是百小应还是OpenEvidence，都能在以下场景中立即发挥作用：

1.药品速查：输入“硫唑嘌呤与别嘌醇合用的风险与剂量调整”，获取要点清单。

2.文书与宣教：生成《系统性红斑狼疮日常注意事项》，可直接门诊打印。

3.鉴别诊断清单：提供症状+关键检验，获取鉴别提示与排错思路。

4.指南要点速览：询问最新治疗指南核心更新，获得条目化+可操作项。

5.门诊沟通辅助：用通俗语言解释医学术语，提升医患理解一致性。

6.科研写作草稿：给定研究问题+数据结构，梳理统计方案草案。

而将百小应与OpenEvidence、DeepSeek、ChatGPT进行对比，发现各有千秋：在语言与语境适应度上，百小应和DeepSeek在中文理解上天然占优，处理“甲功”“肝功”等缩写更得心应手。而ChatGPT在英文文献与国际指南检索方面实力强劲，但中文医疗语境中偶有“水土不服”。

最关键的是医学幻觉问题，包括伪造文献/指南、时效性偏差、中英文迁移失真等——这是医生最不能容忍的。而测试数据显示，百小应（搭载M2 plus）在医疗场景幻觉率控制上表现优异，这对于临床应用至关重要。

使用AI助手的三大核心注意事项

1.AI不能替代临床决策：它是“助理”，不是“主治”。最终判断必须由医生作出。

2.信息必须二次核实：尤其用药剂量、禁忌证、联合方案，需对照权威指南/说明书/院内规范。

3.患者隐私红线：不要输入任何可识别信息，包括姓名、身份证号、就诊号等。

同时，需要澄清几个常见误区：AI诊断并非100%准确；有了AI仍需持续学习；不同AI在医学场景下的专业度存在显著差异。

未来已来：医生如何与AI共舞

作为医生，可将AI视为“第二把刀”：第一把刀是临床推理与团队分工，第二把刀是信息整合与表达能力。百小应等中文医学AI，正让这第二把刀更加锋利。

虽然AI无法替代医生的温度和智慧，但可以成为我们对抗疾病、提升效率的“超级助手”。当医生学会“问得准、核得严、用得稳”，医疗效率与质量的提升便是顺理成章的事。

未来，最有价值的医生是那些能够在医学AI基础上，结合自身知识、常识和逻辑作出合理判断和决策的专业人士。百小应的出现，让我们看到了国产AI在医学领域的巨大潜力和独特价值。

医学AI的时代已经到来，你准备好了吗？

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