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火遍三甲：兼顾临床与科研，他们常用的医学 AI 工具是……

泰然健康网
2026-02-17 20:52

随着 2025 年 11 月国家卫健委《关于促进和规范「人工智能 + 医疗卫生」应用发展的实施意见》[1]的发布，医学 AI 正在从「PPT 里的概念」逐渐变成「白大褂口袋里的工具」。许多医生开始尝试用 AI 来解决繁杂的文献检索场景。

然而，当医学 AI 逐渐成为临床科研中提升效率的「必选项」，AI「幻觉」却成了新的「拦路虎」。郑医生在尝试使用通用 AI 工具时曾遇到这样的困扰：

通用 AI 很难给出准确的文献，有的时候文献是编造的，点进去发现是假文献，根本没有。即使查到真实文献，也无法精准定位到想找的部分，甚至会生成一段自己构造的句子，但在文章中根本找不到。

当 AI 在医学场景的「一本正经地胡说八道」——编造文献、模糊引用、虚构结论，让医生们不敢用、不敢信、不敢直接用于临床决策。换句话说，通用 AI 的介入，不仅没有提升效率，反而增加了临床工作的复杂性。

不过，如果我们将目光移向垂类 AI，「幻觉」困境已经有了新的解法——医学 AI 助手「氢离子」通过强循证 + 一站式的功能整合，为医生的临床、科研工作提供了可信且高效的支持。

懂循证：自带临床思维的医学 AI 助手，来了～

医疗决策关乎生命，每一个医学结论都必须有证据、可验证。循证医学（Evidence-Based Medicine）强调：临床决策应基于最佳可获得的研究证据、医生的临床经验以及患者的个体化需求，将三者有机地结合做出科学、合理的决策[2]。

在信息爆炸的时代，能否快速定位高质量证据并验证其可靠性，直接决定了诊疗方案的科学性与安全性。而只有当 AI 真正理解循证医学逻辑——知道哪些文献更权威、能够定位证据位置、可以判断时效性——才能从根本上减少幻觉，建立临床信任。在这一点上，「氢离子」做到了。

海量医学数据，塑造了氢离子的循证思维根基

为了打造一款真正懂得循证医学，能够听懂临床问题的医学 AI 助手，氢离子汇聚千万级国际顶尖期刊英文文献（整合自 PubMed、Google Scholar 等国际数据库及国内核心期刊）、3 万余部国内外权威临床指南与共识，为临床决策与科研提供坚实、权威、一站式医学知识支持。

更重要的是，阿里健康将现代循证医学经典的 PICO 检索范式与 GRADE 证据等级融入大模型与检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技术，使任何临床、科研问题都有解答，且解答背后都有可溯源、可信的证据链。

在使用氢离子后，郑医生惊喜地发现：

氢离子给出的文献多数都是准确且合适的，而且点击引用角标就可找到原文验证，非常便捷。

图 1 氢离子 APP 操作示意

动态证据定位，兼顾相关性、权威性与时效性

将生成内容与原始段落对应并不稀奇，但既往的语言模型更倾向于「静态引用」模式，即这句话在某个医学文献中出现过，AI 将其标记出来。临床医生依旧需要进行二次判断，更有甚者，该语段可能来自质量非常低的临床文献或者已经过期的指南，根本无法适配当前的临床需求。

然而，氢离子的功能不只是定位引用段落，它还能实现动态证据定位，通过同步显示 IF、发表时间、指南版本、文献分区，直接向临床医生展示：「这句话出自哪里、是否足够权威、此刻是否依然有效」的多维验证——这得益于阿里健康的「三维循证架构」引用逻辑。这一逻辑中，引入了时间维度和价值维度，实现对全球权威指南与文献的日更级追踪与筛选。

芮医生对这个功能爱不释手，他指出：

氢离子引用的文献能看到明确的出处，详细标明文章类型（病例、综述、随机对照研究）、分区、影响因子（IF），点击跳转进去直接就是真实的具体文章。

图 2 氢离子文献检索功能可帮助医生快速定位文献类型、质量，且自带标题汉化

「强整合」- 医学问题迎来了一站式 AI 助手！

在中文临床术语集、疾病和药物知识图谱的加持下，阿里健康投入 500B 的医学数据、2.4 亿条的医疗知识和健康信息，打造了具有实体识别精准、医学术语翻译精准、医学文本内涵领悟精准、循证依据精准等特点的医学垂类大模型，对医学内容（包括但不限于文献、指南、疾病药品知识库等）的检索、翻译、分析、总结、问答进行了一站式整合。解决了既往查阅文献工具分散、需要来回切换的实际痛点。

作为一个整合型的医学 AI 助手，氢离子具备精准识别、术语翻译、文献领悟与循证推荐等智能特性，支持智能问答、语义搜索、中英对照、文献研读等功能，能够精准高效地帮助医生找知识、找证据、找想法、找解决方案——为临床医生打造了一个能够一站式解决多种医学问题的实用助手。

在效率与门槛方面，氢离子告别多关键词排列组合的烦琐检索，支持自然语言输入，按相关性与权威性智能排序。在整合分析方面，氢离子支持跨文献数据提取与结构化汇总，快速构建大样本队列分析。

一位心内科医生在夜班处理糖尿病合并高血压、肾功能不全等共病复杂的患者时，通过氢离子快速找到专门针对这一类人群的用药指导指南：

氢离子给出的回答进一步印证了我的判断，让我的临床决策有了更扎实的理论支持。

图 3 快速检索最新权威指南推荐内容，印证临床决策

最重要的是，目前氢离子面向医生群体免费开放，无论是手机 App，还是网页端，均能实现智能问答、文献检索、英文摘要自动翻译等多个功能。

在对氢离子的实际使用过程中，体验过的医生给出了一致的评价：无论是在科研还是临床中，氢离子都非常实用，可以提升工作效率。

氢离子的智能问答无需专业术语翻译或格式化要求，且支持手机操作，让我把碎片化的时间很好地利用了起来。

写论文讨论部分时，需要引用别的文献来佐证观点，自己去查非常慢。用氢离子直接说一句话，非常快就帮你总结好，甚至提供意料之外的文献，可按随机对照试验、指南、病例报告等证据等级选择性引用，效率提升非常明显。

氢离子：与医生站在一起，而非替代医生

当医学 AI 展现出如此强大的文献整合与决策辅助能力时，另一层隐忧也开始浮出水面，例如国家传染病医学中心主任张文宏教授就明确指出：「若将 AI 引入病历系统，会改变现有的年轻医生培养体系」。他认为，当 AI 过早介入临床，年轻医生可能跳过这一必要的成长环节，直接借助算法得出结论，最终导致「没有经过系统的训练，就不能鉴别 AI 是对还是错」[3]。

那么，作为一款面向医生的 AI 助手，氢离子会不会真的让医生们「减少思考」呢？体验者们给出了明确的答案：

AI 的作用是提供信息，最终做决策的还是医生，必须根据患者本人情况进行个体化治疗。

AI 提供的是循证依据和知识支撑，让医生在决策时更有底气，而非替代医生的独立思考过程。

氢离子带来的，不是减少医生的思考，而是帮助医生思考。比如在基层诊疗中，AI 的接入有可能帮助循证习惯不那么强的基层医生考虑更全面，减少犯错可能，从而提升其临床决策能力。

通过循证医学、动态定位和功能整合，氢离子或许能够帮助医生建立「强过 AI」的临床决策能力。而这个愿景，是阿里健康开发氢离子的初心——氢离子团队始终践行，在整个医疗体系中，医生是最重要的决策者，医疗大模型能力应该去帮助医生解决问题。

基于此，阿里健康在 AI 布局时，坚定地选择 D 端（医生端）作为锚点，始终和医生群体站在一起、帮助医生解决问题——他们相信，医学 AI 不会替代医生，而是成为医生可信赖的「伙伴」，让医生在循证之路上走得更稳、更远。

内容审核：张跃奇

项目审核：支锦程

题图来源：图虫创意