在OpenEvidence的光環(huán)之下，臨床循證支持/決策輔助類應(yīng)用已成為醫(yī)療AI行業(yè)版圖中不可或缺的一部分。2025年以來，國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)大廠、垂直領(lǐng)域獨角獸、醫(yī)學(xué)資訊/醫(yī)生社區(qū)平臺都紛紛推出類似產(chǎn)品。

醫(yī)療AI+大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的頭部公司醫(yī)渡科技，也已進(jìn)場布局。

3月26日，在小程序版臨床循證智能體平臺“醫(yī)渡智循”上線半個月之后，醫(yī)渡科技正式發(fā)布APP版“醫(yī)渡智循”，并宣布推出可嵌入臨床工作流的“醫(yī)渡智循”醫(yī)院版。在當(dāng)天舉行的中關(guān)村論壇活動上，國內(nèi)首個聚焦循證醫(yī)學(xué)與人工智能深度融合的行業(yè)級共建計劃——由清華大學(xué)附屬北京清華長庚醫(yī)院等國內(nèi)多家頂級醫(yī)療機(jī)構(gòu)共同發(fā)起的“中國臨床循證智能能力建設(shè)計劃”也正式啟動，醫(yī)渡科技以核心參與方姿態(tài)為該計劃提供底層AI能力支撐，核心技術(shù)載體便是“醫(yī)渡智循”。

AI的發(fā)展堪稱字面意義上的“日新月異”，各方“諸侯”都熱衷于爭奪先發(fā)優(yōu)勢。從時間線上看，相較于市場上已活躍數(shù)月甚至更久的同類產(chǎn)品，“醫(yī)渡智循”的亮相似乎有些“姍姍來遲”。但在醫(yī)療這個具有高度專業(yè)壁壘和強(qiáng)監(jiān)管的領(lǐng)域，特別是對于旨在進(jìn)入核心決策環(huán)節(jié)的AI產(chǎn)品而言，速度反而不是最關(guān)鍵的要素。目前，并未看到有廠商，公布相關(guān)產(chǎn)品的用戶規(guī)模，包括互聯(lián)網(wǎng)大廠。

因此，以醫(yī)療大數(shù)據(jù)治理起家，且已實現(xiàn)AI轉(zhuǎn)型升級的醫(yī)渡科技，此時推出“醫(yī)渡智循”，并非簡單的追隨形勢，而是基于自身深厚行業(yè)積累的一次戰(zhàn)略卡位，目標(biāo)直指醫(yī)療AI從“可用”到“可靠”甚至“不可或缺”的本質(zhì)跨越。

審慎的“后發(fā)”

早期市場上涌現(xiàn)的不少基于大語言模型的醫(yī)療AI助手，雖然都能實現(xiàn)流暢對話和廣泛的信息覆蓋，但普遍難以擺脫“幻覺”，即生成看似正確合理但缺乏堅實證據(jù)支撐的答案，甚至憑空編造指南文獻(xiàn)，對于資歷尚淺，專業(yè)判斷力不足的醫(yī)生，臨床診療中貿(mào)然采信這樣的建議，后果嚴(yán)重性不言而喻。

也正是基于這樣的洞察，醫(yī)渡科技聯(lián)合創(chuàng)始人、CEO徐濟(jì)銘將醫(yī)生描述為“高專業(yè)、高挑剔”的群體，其對新技術(shù)的運用保持著相對謹(jǐn)慎甚至是保守的態(tài)度。

大模型市場的第一波浪潮，在某種意義上完成了對用戶的“啟蒙”與“教育”，醫(yī)療大模型在推廣試水中，也清晰劃定了醫(yī)生對AI工具的接受底線：可信度與可靠性。

醫(yī)渡科技聯(lián)合創(chuàng)始人、CEO 徐濟(jì)銘

徐濟(jì)銘透露，在之前的市場觀察期，醫(yī)渡科技得以了解醫(yī)生群體對現(xiàn)有同類產(chǎn)品的反饋，看到其中存在的不足，從而更精準(zhǔn)地聚焦于醫(yī)生的痛點需求：并非簡單的醫(yī)學(xué)知識問答，而是在真實的臨床和科研工作中，高效整合海量且快速更新的指南文獻(xiàn)，并將標(biāo)準(zhǔn)化證據(jù)與復(fù)雜的病案信息相結(jié)合，快速進(jìn)行有多元選擇的循證決策。

與許多從通用大模型能力延伸或從消費者端切入的玩家不同，對于醫(yī)渡科技，“醫(yī)渡智循”并非一個從零開始的項目，它的根基深植于公司過去十余年在B端的長期耕耘。

目前，醫(yī)渡科技已構(gòu)建起覆蓋“醫(yī)-藥-險-患”全產(chǎn)業(yè)鏈的AI產(chǎn)品與服務(wù)體系，截至2025年9月30日，其自研的“AI醫(yī)療大腦”YiduCore，已累計處理分析近70億份經(jīng)授權(quán)的醫(yī)療記錄，構(gòu)建的疾病知識圖譜基本覆蓋所有已知疾病，專病庫覆蓋病種98個；醫(yī)院合作網(wǎng)絡(luò)超10,000家，包括中山大學(xué)腫瘤防治中心、北京大學(xué)腫瘤醫(yī)院等知名?？漆t(yī)院，以及北京協(xié)和醫(yī)院、清華長庚醫(yī)院等大型綜合型醫(yī)院，產(chǎn)品與服務(wù)覆蓋診療、科研、運營管理等多個場景。

事實上，醫(yī)渡科技早已在院內(nèi)場景與上述頂級醫(yī)療機(jī)構(gòu)合作，開發(fā)并驗證了“醫(yī)生Copilot”等AI助手產(chǎn)品。當(dāng)這些在院內(nèi)最嚴(yán)苛場景中打磨的產(chǎn)品獲得頂尖專家認(rèn)可后，使其走出“深巷”，覆蓋更多醫(yī)療機(jī)構(gòu)和更廣泛的醫(yī)生群體，也就順理成章。這個由內(nèi)而外的需求拉動，被徐濟(jì)銘視為“醫(yī)渡moment”。

三大差異

相比國內(nèi)市場上已經(jīng)出現(xiàn)的同類產(chǎn)品，“醫(yī)渡智循”有三大顯著差異。

其一，是從“信息提供”到“證據(jù)決策支持”的范式轉(zhuǎn)換，也就是“句句有來源，結(jié)論可驗證”。醫(yī)渡科技技術(shù)創(chuàng)新副總裁李林峰指出，許多同類產(chǎn)品的技術(shù)路徑可概括為“檢索增強(qiáng)生成”（Retrieval-augmented Generation，簡稱RAG），這解決了部分“幻覺”問題，但本質(zhì)上仍是一種信息整合與呈現(xiàn)?！搬t(yī)渡智循”試圖更進(jìn)一步，要求系統(tǒng)不僅給出答案，還必須為每一條關(guān)鍵建議明確標(biāo)注指南/文獻(xiàn)出處，并支持醫(yī)生一鍵回溯原文核查，避免“黑箱運行”；同時，系統(tǒng)會依據(jù)GRADE等國際循證醫(yī)學(xué)標(biāo)準(zhǔn)對證據(jù)進(jìn)行分級排序，明確區(qū)分高質(zhì)量證據(jù)與專家共識。通過“決策過程透明化”和“證據(jù)等級顯性化”，旨在將AI輸出內(nèi)容直接對標(biāo)臨床決策所需的證據(jù)鏈，而非僅僅是“信息參考”。

其二，是打造了“多智能體協(xié)作”體系。面對復(fù)雜的臨床問題，例如為腫瘤患者制定治療方案，“醫(yī)渡智循”采用“多?？浦悄荏w分發(fā)引擎”，自動識別臨床問題的核心意圖，并調(diào)度多個針對特定任務(wù)（如腫瘤分期、藥物推薦、臨床試驗檢索等）訓(xùn)練的?？浦悄荏w協(xié)同工作，最終形成綜合答復(fù)。這種運行模式事實上模擬了多學(xué)科會診（MDT），可以發(fā)揮每個智能體在其專業(yè)領(lǐng)域的優(yōu)勢，且決策過程相對獨立、可追溯，從技術(shù)上為“句句可溯源”提供了可能。

其三，是針對不同場景的雙線產(chǎn)品布局。除了公開版APP和小程序，“醫(yī)渡智循”還有醫(yī)院版，兩個版本共享底層循證AI能力，但在功能上形成互補，共同覆蓋醫(yī)生院外研究學(xué)習(xí)、院內(nèi)直連患者數(shù)據(jù)并輔助診療全流程的各種真實場景。醫(yī)院版可根據(jù)醫(yī)院學(xué)科特色靈活設(shè)置?？?、專門場景智能體，精準(zhǔn)適配院內(nèi)藥品目錄、診療規(guī)范與質(zhì)控要求，并支持聯(lián)合院內(nèi)專家共建專屬知識庫。更關(guān)鍵的是，醫(yī)院版可與醫(yī)院HIS/EMR系統(tǒng)集成，嵌入醫(yī)生臨床診療的工作流，實現(xiàn)基于患者全景數(shù)據(jù)與循證知識庫緊密聯(lián)動的主動提示與決策輔助，從而提升臨床診療工作效率。相比醫(yī)院版，公開版“醫(yī)渡智循”APP可以作為不受場景約束的醫(yī)生隨身工具，支持圖文自由輸入，并重點提供個人知識庫管理、最新文獻(xiàn)速遞等延展功能。徐濟(jì)銘還透露，“醫(yī)渡智循”正在規(guī)劃患者隨訪功能，便于腫瘤等需要長期治療患者的診后管理。

如何商業(yè)化？

關(guān)于“醫(yī)渡智循”的落地應(yīng)用，徐濟(jì)銘明確表示不會“撒胡椒面”，不會盲目追求下載/裝機(jī)量。

當(dāng)前全球每30秒就有一篇新醫(yī)學(xué)論文發(fā)表，指南更新迭代頻繁，特別是國內(nèi)，指南/共識文獻(xiàn)版本多種多樣，臨床一線獲取和應(yīng)用高質(zhì)量循證證據(jù)的效率明顯不足。徐濟(jì)銘告訴健聞咨詢，“醫(yī)渡智循”首先會在腫瘤、自身免疫疾病等復(fù)雜、長病程、指南更新迅速的專科領(lǐng)域重點推廣，這些領(lǐng)域的醫(yī)生面臨更大的信息整合與決策壓力，對高質(zhì)量輔助工具的需求更為迫切。醫(yī)渡希望通過與這些領(lǐng)域的頂尖醫(yī)療機(jī)構(gòu)和專家合作，打造深度應(yīng)用的標(biāo)桿案例，在醫(yī)生群體中形成專業(yè)口碑。

賦能基層醫(yī)療是另一條重要路徑。3 月 26 日中關(guān)村論壇上，相關(guān)專家也指出，臨床工作中循證證據(jù)獲取的矛盾在分級診療體系下尤為突出，“中國臨床循證智能能力建設(shè)計劃”正是為回應(yīng)這一結(jié)構(gòu)性痛點而設(shè)。

在國家推動“強(qiáng)基工程”和分級診療的大背景下，同時由于醫(yī)保DRG/DIP支付改革，大三甲也傾向于把“低分值”病重患者分流到基層，基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)亟需提升診療水平，來承接首診和下轉(zhuǎn)的患者。徐濟(jì)銘表示，未來“醫(yī)渡智循”還將進(jìn)一步適配基層需求，加強(qiáng)區(qū)域化落地?；卺t(yī)渡科技的數(shù)據(jù)治理能力和資源積累，不僅可以打通區(qū)域內(nèi)不同級別醫(yī)療機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)，將大三甲的能力下沉到基層，還有助于推動大三甲與基層醫(yī)院在臨床科研方面的合作。

徐濟(jì)銘透露，“醫(yī)渡智循”的基礎(chǔ)功能將堅持免費，以降低使用門檻。未來的盈利模式，一是面向醫(yī)生提供高級別、定制化的增值服務(wù)，如深度科研分析工具、增強(qiáng)版患者管理模塊等；二是更具想象空間的產(chǎn)業(yè)端變現(xiàn)，即利用產(chǎn)品在輔助臨床研究患者篩選、加速真實世界研究、賦能保險產(chǎn)品精算與風(fēng)險管控等方面的能力，向藥企、商保公司等B端客戶提供服務(wù)。這與OpenEvidence的商業(yè)化路徑有某些相似之處。

本質(zhì)上，“醫(yī)渡智循”的商業(yè)化，并非單純依賴用戶流量進(jìn)行廣告或訂閱變現(xiàn)，而是基于既有龐大業(yè)務(wù)生態(tài)（合作網(wǎng)絡(luò)覆蓋萬余家醫(yī)療機(jī)構(gòu)、500多家生命科學(xué)公司，累計為5省13市惠民保業(yè)務(wù)提供服務(wù)）和數(shù)據(jù)積累，旨在成為連接醫(yī)生、醫(yī)院、藥企、保險公司等各個環(huán)節(jié)的“智能樞紐”，通過解決各方核心痛點，融入醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)價值鏈進(jìn)行變現(xiàn)。

“數(shù)據(jù)合伙人”的戰(zhàn)略升維

從一個產(chǎn)品的角度，“醫(yī)渡智循”的發(fā)布只是醫(yī)渡科技在AI臨床輔助能力上的一次向外延展和普及，但如果縱向?qū)徱曖t(yī)渡科技的傳統(tǒng)核心業(yè)務(wù)，也不難看出，這是一場關(guān)鍵的戰(zhàn)略演進(jìn)，它試圖將公司過去十余年積累的核心資產(chǎn)進(jìn)行轉(zhuǎn)化，開辟新的增長路徑。

過去十余年，醫(yī)渡科技一直專注于醫(yī)療數(shù)據(jù)治理和為醫(yī)療機(jī)構(gòu)提供定制化解決方案，但這種項目制、定制化的模式，也存在交付周期長、規(guī)?；瘡?fù)制難的挑戰(zhàn)?！搬t(yī)渡智循”的推出，意味著公司在將沉淀在“后臺”的數(shù)據(jù)能力、模型能力和場景認(rèn)知，產(chǎn)品化、標(biāo)準(zhǔn)化為一套可被廣大醫(yī)生直接使用的“前臺”工具的道路上，成功邁出了第一步。

此類深度嵌入臨床決策流程的工具，一旦建立信任，將自然具備向醫(yī)院系統(tǒng)集成、醫(yī)保管理優(yōu)化、以及人群健康管理延伸的平臺級潛力。

徐濟(jì)銘表示，醫(yī)渡科技一直在打造“一腦兩端三大功能區(qū)”的架構(gòu)體系，這也是公司的核心戰(zhàn)略，“一腦”即YiduCore“AI大腦”與數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，“兩端”分別是醫(yī)生端和通過醫(yī)生帶動的患者端，三大功能區(qū)則是指醫(yī)療、醫(yī)藥研發(fā)和普惠保險。

最新發(fā)布的“醫(yī)渡智循”，正好成為銜接“一腦兩端三大功能區(qū)”的關(guān)鍵樞紐：它既汲取了經(jīng)過機(jī)構(gòu)驗證的能力，又服務(wù)于醫(yī)生端新增的需求；同時，醫(yī)生在院內(nèi)院外的使用反饋，又可反哺“大腦”的進(jìn)化，形成“數(shù)據(jù)-模型-場景”的增強(qiáng)飛輪。

對醫(yī)渡而言，這無疑是全新的商業(yè)版圖。這一戰(zhàn)略拓展如果成功，將意味著從定制化方案提供商，逐步升級為可規(guī)模化復(fù)制的智能產(chǎn)品與平臺服務(wù)商，未來發(fā)展空間更具想象力。

“盡管我們是從數(shù)據(jù)治理起步，但我們并不僅僅是一家大數(shù)據(jù)公司，更是一家真正的醫(yī)療AI公司。”基于這個定位，徐濟(jì)銘認(rèn)為，在AI技術(shù)迅速迭代、概念不斷更新的當(dāng)下，更需要在諸多變量中尋找常量。“我覺得深耕醫(yī)療核心場景，沉淀高質(zhì)量數(shù)據(jù)的重要性是毋庸置疑的，隨著AI的基礎(chǔ)模型從語言模型向世界模型升級，數(shù)據(jù)作為核心要素的價值還會繼續(xù)放大?！?/p>