AI浪潮正以前所未有的深度重塑醫(yī)療。它不只是工具，更是對人、對時間、對臨床智慧的一次重新丈量。4月25日，梅斯醫(yī)學召開“循證之上，技能突破”發(fā)布會，正式宣告DeepEvidence完成一次意義非凡的進化——在堅守“每條結論均有參考文獻”的循證基因基礎上，推出處方點評參考、患者管理、計算器、個人知識庫等一系列實用工具，構建起海報、筆記日記、文獻互助等社交矩陣，更首次發(fā)布技能（Skills）功能，用戶可將自己常用的寫作、分析、整理、結構化輸出方式，沉淀成可反復調(diào)用的“數(shù)字技能”，從而實現(xiàn)臨床工作流的深度提效與智能躍遷。

PART.01

發(fā)布會直擊：

從“被動提問”到“駕馭智能”

“為什么很多聰明的通用AI，難以無縫貼合真實臨床工作流？”發(fā)布會上，梅斯醫(yī)學創(chuàng)始人張發(fā)寶博士提出了這一核心痛點。他指出，通用醫(yī)療問答缺乏對科室習慣、個體工作節(jié)奏的深度理解，醫(yī)生每一次提問都不得不展開漫長的背景鋪墊。而真實的臨床場景，是接診錄入、快速決策、個性化方案、隨訪評估環(huán)環(huán)相扣的連續(xù)體，需要的不是一臺冰冷的問答機器，而是一個能夠記住你、理解你、與你共同進化的智能伙伴。

“醫(yī)療的下一站，絕不僅僅是一款更聰明的問答引擎”，張發(fā)寶博士強調(diào)，“DeepEvidence的戰(zhàn)略主張是從‘被動提問的User’到‘駕馭智能的Creator’。讓每一位醫(yī)生從使用者進化為AI的創(chuàng)造者，將臨床經(jīng)驗轉化為專屬的高效工具�！�

PART.02

技能首發(fā)：

用自然語言創(chuàng)造你的“臨床超能力”

這一主張的落地載體正是技能功能。所謂“技能（Skills）”，并不是一段聊天記錄，而是一個深度貼合個人工作習慣、即插即用的數(shù)字模塊。更為震撼的是，創(chuàng)建技能也不需要寫代碼，門檻被降至用自然語言描述需求。例如，醫(yī)生只需輸入：“幫我按之前那種格式，整理一下這個消化科病人的病歷”，Skill Creator就會自動進行需求解析、邏輯補全與架構搭建，生成專屬技能“消化內(nèi)科專屬病歷助手”。它記得你的結構偏好，理解你的行文節(jié)奏，就像團隊里多了一位無聲卻極度默契的搭檔。

同時，Skill Creator并非靜止的工具箱，它內(nèi)置了行業(yè)最前沿的技能構建理念，當?shù)讓覣I技術進化時，用戶已創(chuàng)建的所有技能將自動受益，無需重新設置，通過動態(tài)prompt優(yōu)化、醫(yī)學意圖精準對齊、多步邏輯鏈重構，實現(xiàn)持續(xù)的無感升級。

“把時間還給患者，把思考留給醫(yī)學。”張發(fā)寶博士的這句話，此刻，不再只是愿景，而是一種正被技術兌現(xiàn)的承諾。

PART.03

能力全景：

工具+社交+創(chuàng)作，構建完整生態(tài)

在隨后環(huán)節(jié)中，產(chǎn)品團隊詳細介紹了DeepEvidence的全新升級功能。在核心工具層面，新增處方點評參考、患者管理、醫(yī)學計算器、個人知識庫四大實用功能，覆蓋臨床診療全流程，進一步提升醫(yī)生工作效率；在社交互動層面，推出海報、筆記日記、留言私信、文獻互助等功能，搭建醫(yī)生之間的專業(yè)交流平臺，實現(xiàn)臨床經(jīng)驗與醫(yī)學知識的高效流轉；在創(chuàng)作核心層面，技能功能作為本次升級的最大亮點，真正賦予每一位醫(yī)生以 AI 創(chuàng)造者的身份！由此，“工具+社交+創(chuàng)作” 的完整生態(tài)悄然成形，共同托舉起一個更具生命力、更具溫度的智能臨床世界。

PART.04

臨床一線聲音：

從“好用”到“離不開”

“以前查文獻要輾轉多個庫，全英文檢索效率很低，還要自己一篇篇讀完才能提取結論。現(xiàn)在把問題輸進去，幾秒鐘就能拿到結構化的答案，最新指南和 RCT 信手拈來，每條結論都像長了根一樣，可以一直追溯到原文，心里特別踏實�！�

這段來自發(fā)布會 “見證：臨床第一線” 環(huán)節(jié)的真誠分享，說出了許多醫(yī)生的共同心聲。病理科、兒科、腦病科、特診科、康復科、中醫(yī)門診……不同科室的醫(yī)生走到臺前，不約而同地提及一個變化：DeepEvidence 已不止是 “好用”，而正成為一種 “離不開”。

多位醫(yī)生反饋，撰寫疑難病例討論記錄的時間從一個半小時壓縮到半小時，文獻查閱時間從半小時縮短到三分鐘，“這節(jié)省的時間彌足珍貴，讓我能更專注于患者溝通和臨床決策”。同時，醫(yī)生們特別強調(diào)，該工具“不是替醫(yī)生寫病歷，而是幫你把查資料、搭框架、找依據(jù)這些前置工作效率化，讓時間花在真正的臨床判斷上”。

此外，“句句有出處、引用可追溯”——這句反復被提及的話，其實正是醫(yī)生們對安全感和權威性最深層的渴望。當 AI 的建議有了堅實的證據(jù)錨點，臨床決策便多了一份篤定，少了一份猶疑。

PART.05

可信賴的循證基因：

所有結論可追溯

即使增加了創(chuàng)造性和社交性功能，DeepEvidence從未動搖其循證溯源的根基。全新版本也將繼續(xù)堅持：所有回答基于國內(nèi)外權威指南、RCT、Meta分析、藥品說明書，句句有出處，所有引用可點擊追溯原文。技術架構采用RAG+醫(yī)學知識圖譜混合結構，最大程度降低模型幻覺，并定期更新知識庫，與國際前沿保持同步。

而這一切，并不以犧牲效率為代價。秒級響應讓查證效率較傳統(tǒng)方式提升約 10 倍；文字、圖片、報告等多模態(tài)輸入自由包容；移動端、桌面端無縫跟隨，隨時隨地支撐臨床決策。多智能體協(xié)同之下，診斷、用藥、文獻、影像等多個維度被有機整合，給出的不是冷冰冰的文獻堆砌，而是可操作的臨床建議，是復雜現(xiàn)實中的一束指引。

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PART.06

生態(tài)布局：

不止于DeepEvidence，梅斯醫(yī)學的AI版圖

DeepEvidence將始終以循證為根基，以醫(yī)生的實際使用場景為迭代依據(jù)，拓展技能共享生態(tài)，讓更多科室和醫(yī)生能夠將重復性勞動轉化為可復用的數(shù)字資產(chǎn)。技術的目的不是替代判斷，而是把時間還給患者，把思考留給醫(yī)學。

從面向醫(yī)療垂直場景的“梅斯小智”，到連接“醫(yī)藥代表-醫(yī)生-患者”三端深度協(xié)同的“iMED_AI”，再到賦能科研源頭的ElavaX與NovaX，以及本次重磅升級的DeepEvidence，梅斯醫(yī)學正一步步搭建起 AI 驅動的創(chuàng)新與成果轉化生態(tài)。

技術的目的，從來不是替代判斷，而是把時間還給患者，把思考留給醫(yī)學。當每一次科研靈感的閃爍都能被捕捉，每一次智慧的碰撞都能激發(fā)出更大的價值，我們便有理由相信——循證之上，技能突破，這不僅是一次產(chǎn)品升級，更是一場關于醫(yī)療溫度的時代回響。