Open Evidence

Open Evidence 是一个面向医疗卫生专业人士的、基于人工智能的医学证据检索与决策支持系统。与通用的聊天机器人不同，Open Evidence 的核心架构完全建立在检索增强生成 (RAG) 技术之上。它实时索引 PubMed、临床指南（如 NCCN, ASCO）、FDA 药品说明书及权威医学期刊，在回答临床问题时，强制要求每一句话都必须基于检索到的真实文献，并提供可溯源的内联引用 (Inline Citation)。这种“无来源，不生成”的机制，极大地降低了 AI 产生“幻觉” (Hallucination) 的风险，使其成为医生快速获取高质量循证医学证据的辅助工具。

Open Evidence

Medical AI Search Engine (点击展开)

核心：循证、溯源、无幻觉

平台参数
技术底座	LLM + RAG Pipeline
数据源	PubMed, ClinicalTrials.gov
更新频率	每日 (同步最新文献)
用户群体	HCP (医疗保健专业人员)
支持机构	Y Combinator, Mayo Clinic (合作)

工作原理：为医生定制的 RAG

Open Evidence 的工作流程模拟了一位极其勤奋的医学研究员的文献综述过程，主要包含三个步骤：

• 意图解析与检索： 当医生提问（如“Keytruda 联合化疗治疗三阴性乳腺癌的 PFS 数据”），系统首先解析医学术语（MeSH），然后在超过 3500 万篇文献的向量数据库中进行高精度检索。
• 证据提取与验证： 系统从检索到的文献摘要或全文中提取关键数据（P值、HR值、样本量），并剔除低质量或撤稿的文献。
• 溯源生成： 基于提取的事实生成流畅的回答，并在每条陈述后标注数字角标（如 [1]）。用户点击角标，系统会直接在侧边栏展示该证据在原始论文中的具体段落，实现“所见即所得”的核查。

竞品对比：UpToDate vs. Open Evidence

使用场景区分： UpToDate 适合查阅标准的、共识性的临床诊疗规范（Textbook style）；而 Open Evidence 更适合回答具体的、前沿的、甚至教科书尚未收录的细分问题（如最新的临床试验结果）。

维度	Open Evidence (AI 驱动)	UpToDate (专家撰写)
更新速度	实时 (Days) 新论文发表即被索引。	周期性 (Months/Years) 需专家组审核修订。
回答形式	针对特定问题的直接综述。	长篇幅的章节/条目。
证据粒度	原始文献 (Primary Literature)。	专家综合意见 (Expert Opinion)。
风险	即使有 RAG，仍需警惕理解偏差。	内容可能滞后。

       学术参考文献 [Academic Review]
       

[1] Thirunavukarasu AJ, et al. (2023). Large language models in medicine. Nature Medicine.
[点评]：该综述强调了 LLM 在临床应用中的主要挑战是“幻觉”，并指出像 Open Evidence 这样基于 RAG 的工具是未来的发展方向。

[2] Clusmann J, et al. (2023). The future landscape of large language models in medicine. Communications Medicine.
[点评]：讨论了医疗 AI 工具如何通过链接原始证据（Grounding）来建立临床医生的信任。

[3] Lee P, et al. (2023). Benefits, Limits, and Risks of GPT-4 as an AI Chatbot for Medicine. NEJM.
[点评]：虽然主要讨论 GPT-4，但文中提到的局限性正是 Open Evidence 试图解决的核心痛点——缺乏实时性和证据溯源。

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