临床效率翻倍！想用好AI？记住这个提问黄金公式就够了

从日常办公的高效辅助，到专业领域的精准赋能，AI工具早已成为我们不可或缺的“好帮手”。尤其是在临床医疗与医学研究领域，AI的出现大幅提升了循证检索、决策辅助的效率，DeepEvidence便是其中的典型代表。

会使用AI ≠ 会用好AI。AI的价值，往往取决于我们提问的质量；用好AI的关键，从来不是“会输入问题”，而是“会问好问题”。

作为专为临床医生与医学研究者设计的循证医学AI，DeepEvidence能提供精准、可靠的循证答案。

今天就来手把手教你如何向DeepEvidence“问好问题”，避开无效提问的坑，让每一次对话都产生实际价值，真正为临床决策与研究助力。

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合理提问 vs 不合理提问（避坑第一步）

判断提问是否合理，核心就看“是否是完整的句子”——名词不是问题，句子才是。

合理提问

1. 阿司匹林能与 PD-1 药物一起使用吗？

2. 急性胸痛患者，首次肌钙蛋白正常，3 小时后复查升高，需要立即导管室吗？

3. 2 型糖尿病合并心衰患者，SGLT-2 抑制剂是否优先于二甲双胍？

不合理提问

1. 阿司匹林

2. 糖尿病

3. 肌钙蛋白

关键点：仅提供一个药物名词或疾病名词，不构成任何问题。缺乏明确的疑问指向，系统无法判断核心需求，只能返回基础名词解释，无法提供循证依据。

核心原则： 每次提问，请确保输入的是一个完整的句子，而不是孤立的医学名词。

清晰提问 vs 模糊提问（精准提效关键）

即便是一个完整的句子，如果关键信息缺失，也可能导致答案过于宽泛，清晰的提问应当包含患者特征、临床背景和具体疑问三要素。

模糊提问

1.阿司匹林怎么吃？

缺少：患者年龄、适应症、合并症、现有用药。

2.抗生素如何选择？

感染部位？病原体？住院/门诊？是否过敏？

3.高血压怎么治？

缺少血压值、心血管风险分层、合并症。

清晰提问

1.65 岁老人，使用阿司匹林进行心血管二级预防，推荐剂量是多少？

年龄明确、适应症明确、问题聚焦

2.社区获得性肺炎，住院患者，PORT III 级，无青霉素过敏，首选方案？

严重程度、过敏史明确

提问黄金公式（每次提问都能用）

结合前面的核心原则和技巧，给大家总结一个万能提问黄金公式，记住它，就能让每一次向DeepEvidence的提问都高效、精准。

提问黄金公式 = 谁（患者特征）· 什么情况（背景/用药/检验）· 具体疑问（你真正想知道的）

DeepEvidence并非通用LLM模型，其核心优势在于内置了完整的循证医学知识体系，无需大家额外设定角色，直接输入符合要求的专业提问即可获得精准反馈。同时，该工具不联网、不检索全网杂乱信息，仅聚焦于经过严格筛选的高质量医学文献，主动回避低质量信息来源，确保每一份循证答案的可靠性与专业性，真正适配临床医生与医学研究者的核心需求。

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把AI当“人”来提问，忘掉“单独名词提问”的习惯，记住“句子才是有效提问”的核心原则，套用“谁·什么情况·具体疑问”的黄金公式，让每一次对话都能获得最高质量的循证答案，节省临床决策和研究检索的时间，提升工作效率。

现在，打开DeepEvidence戳这里免费使用，用今天学到的方法，试着提一个精准的问题吧！如果在提问过程中遇到困惑，欢迎扫码进群反馈交流。