近年來，中國醫(yī)生的“知識困境”正在發(fā)生根本性轉(zhuǎn)變：從過去的信息匱乏，演變?yōu)槿缃裨谛畔⑦^載下的高效篩選與消化難題。

海量文獻持續(xù)增長，而醫(yī)院現(xiàn)有信息系統(tǒng)對前沿知識的整合與支撐能力出現(xiàn)局限性，醫(yī)生難以在臨床高壓下完成科研閱讀任務(wù)。尤其是在三甲醫(yī)院及區(qū)域醫(yī)療中心，醫(yī)生既承擔(dān)臨床工作，又需要參與科研和指南更新，文獻消化成為普遍瓶頸。

全球范圍內(nèi)，新一代醫(yī)學(xué)知識平臺正在興起。以美國的OpenEvidence為代表，開始嘗試使用“數(shù)據(jù)庫+AI”重構(gòu)醫(yī)學(xué)證據(jù)的獲取方式。與此同時，政策端的導(dǎo)向也在推動這一趨勢深化。國家衛(wèi)健委明確提出，要“深化醫(yī)學(xué)科學(xué)研究智能應(yīng)用”，推動在文獻綜述、研究方案生成、數(shù)據(jù)收集分析等方面智能體的共建共享，以提升科研工作效率和質(zhì)量。

瞄準(zhǔn)這一結(jié)構(gòu)性缺口，醫(yī)賦知識（北京）科技有限公司（以下簡稱“醫(yī)賦科技”）推出了重量級產(chǎn)品Info X Med。該平臺以“4000萬醫(yī)學(xué)文獻數(shù)據(jù)庫+AI智能體”為基座，致力于將醫(yī)生從傳統(tǒng)的“關(guān)鍵詞試探檢索”中解放出來，使其能夠直接使用自然語言提問。這不僅極大地提升了資料獲取效率，更在重新定義醫(yī)學(xué)知識的閱讀方式、使用方式與工作流。

在與醫(yī)賦科技的Info X Med團隊的對談中，動脈網(wǎng)也希望厘清一個關(guān)鍵問題：當(dāng)下，中國醫(yī)生真正需要什么樣的醫(yī)學(xué)知識平臺？

01

4000萬+篇文獻底座：一個真正可用、可讀的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)庫

醫(yī)賦科技推出Info X Med，并非源于單純的技術(shù)沖動，而是來自團隊長期在醫(yī)院、科研機構(gòu)與臨床一線的切身觀察：醫(yī)生并不缺檢索能力，他們?nèi)钡氖窍Ａ恐R的時間與工具。

國際權(quán)威數(shù)據(jù)庫PubMed時有停更，且絕大部分文獻需要付費；許多醫(yī)院受限于預(yù)算難以訂閱頂級期刊，大量最新研究原文無法獲得。同時，科研與臨床雙線作戰(zhàn)的醫(yī)生每日面對新指南、新文獻的滾動更新，僅精讀一篇英文RCT就可能耗時半小時，而大多數(shù)人甚至難以抽出幾分鐘。

因此，醫(yī)賦科技選擇從最本質(zhì)的需求切入：如果醫(yī)生最寶貴的資產(chǎn)是時間，那么一個真正有價值的醫(yī)學(xué)知識平臺，核心使命就是為用戶節(jié)約時間，并提供確定性的知識獲取工具。

基于這一判斷，團隊決心構(gòu)建一個不僅擁有“海量”而且“可用、可讀”的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)庫，并在這一底座上深度集成AI，將醫(yī)生從碎片化、高成本的信息搜尋中解放出來。其有三大核心技術(shù)支撐：

●全鏈路自主研發(fā)的技術(shù)線。Info X Med的數(shù)據(jù)庫體系完全由內(nèi)部團隊自主構(gòu)建。從數(shù)據(jù)抓取、清洗、標(biāo)注，到知識結(jié)構(gòu)化與檢索引擎設(shè)計，整套技術(shù)鏈自上而下完全自主可控。這種高成本投入確保了產(chǎn)品能深度貼合醫(yī)生的真實使用習(xí)慣進行定制，從而形成難以復(fù)制的技術(shù)壁壘。正如團隊所言：“數(shù)據(jù)庫的自主可控，是醫(yī)療知識平臺的生存底線?！?/p>

●“自建索引+授權(quán)合作+開放獲取”的復(fù)合資源模型。平臺采用三重資源構(gòu)成模式：大部分文獻為團隊自建索引，確保檢索精準(zhǔn)度；同時與威立（Wiley）、愛思唯爾（Elsevier）等全球頭部出版商達(dá)成授權(quán)，獲取頂流期刊全文資源；還收錄遵循CC許可協(xié)議的開放獲?。∣A）文獻，形成資源互補。最終，平臺搭建了4000萬+文獻數(shù)據(jù)庫，并實現(xiàn)了95%PDF原文可讀。

●從版權(quán)到數(shù)據(jù)的全方位合規(guī)體系。在版權(quán)監(jiān)管日益嚴(yán)格的全球環(huán)境下，合規(guī)性已成為醫(yī)療知識平臺的生存要件。Info X Med構(gòu)建了從源頭到使用的全鏈路合規(guī)體系，包括：嚴(yán)格的信息源頭授權(quán)管理、精細(xì)化的使用管控技術(shù)，以及對國際協(xié)議與地域政策的主動遵循與尊重。這套體系不僅通過了多項國際審查，更成為其接入全球知識網(wǎng)絡(luò)、贏得長期信任的制度化資產(chǎn)。

通過技術(shù)自主、資源合規(guī)、版權(quán)清晰這三重設(shè)計，Info X Med為醫(yī)生提供的不僅是一個數(shù)據(jù)庫，更是一個穩(wěn)定、可靠且值得信賴的知識基座。

02

“數(shù)據(jù)庫+ AI智能體”雙引擎，聚焦科研與臨床效率

在“數(shù)據(jù)庫+ AI智能體”的架構(gòu)上，醫(yī)賦科技與全球前沿趨勢保持同頻，但走出的是一條更貼近中國醫(yī)生的本土化路徑。

OpenEvidence在醫(yī)學(xué)問答、證據(jù)聚合方面開創(chuàng)了新范式，但其系統(tǒng)依托PubMed/UpToDate為主的英文語境與北美循證體系構(gòu)建，難以直接適配中文醫(yī)療場景及中國醫(yī)生“醫(yī)教研一體”的復(fù)合型需求。

因此，在大模型風(fēng)口下，Info X Med明確將自身定位為醫(yī)生的“效率輔助”工具，而非診療決策的替代者。專注于提升醫(yī)生在知識獲取、學(xué)習(xí)理解與場景應(yīng)用環(huán)節(jié)的效率。

科研智能體的核心，在于通過AI助手的對話功能，改變醫(yī)生與文獻的交互方式。面對一篇數(shù)十頁的復(fù)雜文獻，醫(yī)生無需再逐字通讀，而是可以直接以自然語言與PDF對話，讓AI自動提取研究設(shè)計、關(guān)鍵標(biāo)題、核心數(shù)據(jù)、對照組差異、結(jié)論爭議等結(jié)構(gòu)化要點進行拆解分析。將文獻消化時間從小時級縮短至分鐘級，直擊“文獻閱讀效率低”的痛點。

Info X Med APP端頁面介紹 來自：醫(yī)賦科技

在此基礎(chǔ)上，智能體進一步提供“科研空白點挖掘”功能。研究者輸入一個寬泛領(lǐng)域，AI通過分析海量文獻，能快速整理相關(guān)研究脈絡(luò)，并提示出尚未被充分探索的潛在方向，為課題立項提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)洞察，助力科研選題從大海撈針走向精準(zhǔn)制導(dǎo)。

此外，循證決策助手在臨床一線成為實時智庫，其核心是基于自然語言問答的精準(zhǔn)文獻檢索系統(tǒng)。醫(yī)生可直接輸入具體的臨床問題，系統(tǒng)在1分鐘內(nèi)即可從海量數(shù)據(jù)庫中篩選出高度相關(guān)的最新指南、臨床研究，并提供核心結(jié)論及原文出處。

這改變了傳統(tǒng)關(guān)鍵詞檢索的模糊與低效，將信息獲取過程轉(zhuǎn)化為精準(zhǔn)的問答交互，確保醫(yī)生在查房、會診等緊張場景下，能快速獲得有據(jù)可循的醫(yī)學(xué)參考，直接支持診療決策。

為確保AI輸出的可靠性，Info X Med還構(gòu)建了嚴(yán)密的質(zhì)量控制體系。不僅將所有生成觀點與底層文獻數(shù)據(jù)庫打通，支持一鍵跳轉(zhuǎn)原文核驗，還應(yīng)用了專業(yè)名詞糾錯（準(zhǔn)確率98.7%）、Med-VCD視覺證據(jù)強化（提升事實準(zhǔn)確率13%）等技術(shù)。目前，InfoXMed醫(yī)學(xué)內(nèi)容生成準(zhǔn)確率超90%，幻覺率低于2%，在垂直領(lǐng)域達(dá)到主流領(lǐng)先水平，真正實現(xiàn)了效率與精準(zhǔn)的平衡。

03

覆蓋百萬醫(yī)生的“中層邏輯”，從普惠工具到可持續(xù)生態(tài)

上線五年，醫(yī)賦科技的Info X Med已累計觸達(dá)百萬級醫(yī)生用戶，覆蓋全國約88%的執(zhí)業(yè)醫(yī)師，與超過3600家醫(yī)院、20.3萬家藥店建立合作，服務(wù)網(wǎng)絡(luò)遍及全國。其影響力已延伸至國際學(xué)術(shù)舞臺，成為第53屆歐洲臨床藥學(xué)學(xué)會（ESCP）等會議上探討AI賦能醫(yī)學(xué)研究的“中國案例”。

這一由國內(nèi)至國際的影響力根基，在于其清晰的“聚焦中層、按需賦能”策略——將核心資源投向數(shù)量最龐大、需求最迫切的廣大三甲醫(yī)院及區(qū)域醫(yī)療中心的臨床科研人員。

這一群體位于醫(yī)療體系的“腰部”。他們既有強烈的科研與臨床能力提升需求，又缺乏頂級科研機構(gòu)那樣充沛的自主資源。醫(yī)賦科技通過提供免費的權(quán)威數(shù)據(jù)庫服務(wù)，以零門檻方式迅速積累起百萬級的核心醫(yī)生用戶，構(gòu)建了深厚的社區(qū)基礎(chǔ)與使用習(xí)慣。

在廣泛的用戶基礎(chǔ)上，其商業(yè)路徑清晰而可持續(xù)：平臺以免費數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)普惠引流，建立信任與依賴；B端則面向醫(yī)院科室或針對AI智能體、深度分析等高級功能，設(shè)計按次或訂閱的價值變現(xiàn)模式。這種先賦能，后增值的路徑，確保了商業(yè)增長與用戶價值提升的同步。

醫(yī)賦科技的商業(yè)藍(lán)圖不僅限于工具。Info X Med正沿著“工具-社區(qū)-生態(tài)”的路徑演進：在核心的數(shù)據(jù)庫與AI工具之外，醫(yī)生社區(qū)等互動模塊已開始試運行。未來，平臺旨在集成醫(yī)患互動、專家內(nèi)容等更多服務(wù)，構(gòu)建一站式醫(yī)學(xué)服務(wù)平臺，探索更豐富的價值空間。

回顧醫(yī)賦科技的發(fā)展路徑，其成功并非依賴顛覆性技術(shù)，而是對醫(yī)生需求與政策導(dǎo)向的精準(zhǔn)把握：不做診療AI的高風(fēng)險嘗試，而是聚焦文獻+科研的確定性需求；不追求功能全而雜，而是把原文獲取、AI分析等核心功能做到極致。

在行業(yè)從追逐概念回歸價值創(chuàng)造的今天，這種務(wù)實證明了：在醫(yī)療領(lǐng)域，比技術(shù)更難得的是對醫(yī)生的理解。未來，隨著國家醫(yī)聯(lián)體建設(shè)的深化和臨床科研的規(guī)范化普及，醫(yī)賦科技的愿景也越發(fā)清晰，正是通過持續(xù)構(gòu)建這一穩(wěn)健的知識基礎(chǔ)設(shè)施，將寶貴的時間與決策的主動權(quán)，真正交還給中國醫(yī)生。

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