循證之上，技能突破丨梅斯醫學重磅升級DeepEvidence，解鎖醫療“超能力”

AI浪潮正以前所未有的深度重塑醫療。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，梅斯醫學召開“循證之上，技能突破”發布會，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，沉淀成可反復調用的“數字技能”，從而實現臨床工作流的深度提效與智能躍遷。

PART.01

發布會直擊：

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？”發布會上，梅斯醫學創始人張發寶博士提出了這一核心痛點。他指出，通用醫療問答缺乏對科室習慣、個體工作節奏的深度理解，醫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、隨訪評估環環相扣的連續體，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。

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

PART.02

技能首發：

用自然語言創造你的“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、即插即用的數字模塊。更為震撼的是，創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“消化內科專屬病歷助手”。它記得你的結構偏好，理解你的行文節奏，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，它內置了行業最前沿的技能構建理念，當底層AI技術進化時，用戶已創建的所有技能將自動受益，無需重新設置，通過動態prompt優化、醫學意圖精準對齊、多步邏輯鏈重構，實現持續的無感升級。

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

PART.03

能力全景：

工具+社交+創作，構建完整生態

在隨后環節中，產品團隊詳細介紹了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，搭建醫生之間的專業交流平臺，實現臨床經驗與醫學知識的高效流轉；在創作核心層面，技能功能作為本次升級的最大亮點，真正賦予每一位醫生以 AI 創造者的身份！由此，“工具+社交+創作” 的完整生態悄然成形，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。”

這段來自發布會 “見證：臨床第一線” 環節的真誠分享，說出了許多醫生的共同心聲。病理科、兒科、腦病科、特診科、康復科、中醫門診……不同科室的醫生走到臺前，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，醫生們特別強調，該工具“不是替醫生寫病歷，而是幫你把查資料、搭框架、找依據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。全新版本也將繼續堅持：所有回答基于國內外權威指南、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方式提升約 10 倍；文字、圖片、報告等多模態輸入自由包容；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，是復雜現實中的一束指引。

【DeepEvidence工具體驗】

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PART.06

生態布局：

不止于DeepEvidence，梅斯醫學的AI版圖

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

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

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，這不僅是一次產品升級，更是一場關于醫療溫度的時代回響。