OpenEvidence ：為醫療人員打造的 AI 引擎(Part 1) - 介紹篇

在資訊爆炸的時代，身為醫療人員，我們每天都被海量的醫學文獻追著跑, 每天發表的新文獻越來越多，光是「跟上最新進展」就已經成為一項幾乎不可能的任務。我們迫切需要一個聰明的工具，來幫助我們在臨床決策的當下，快速有效地從資訊海中撈出最關鍵的證據。

 
最近，一個名為 OpenEvidence 的 AI 平台應運而生，它號稱是「AI 驅動的臨床實證引擎」，目標是解決醫療領域的「資訊過載」問題。這究竟是一個貨真價實的革命性工具，還只是另一個被過度炒作的 AI 產品？今天，就讓我們一起來深入探討一下。

OpenEvidence ：為醫療人員打造的 AI 引擎(Part 2) - 指定回應任務

在上一篇文章中，我們介紹了 OpenEvidence 這個專為醫師打造的 AI 實證搜尋引擎，並探討了其背後的技術架構與基本的 PICO 提問技巧。理論說再多，不如實際操作一次來得深刻。（笑）

 

OpenEvidence 2.0 提供了多種不同的特定輸出格式或應用：

• 強化的診斷推理支援

• 支援 50 多種廣泛使用的臨床計算器 (目前網站上無清單列表可參考)

• 詳盡的藥物專論模型，以及依循指引的模型

• 撰寫病患衛教手冊

• 生成表格的功能

• 行政工作，例如根據證據撰寫事前給付授權函（包含引用與參考文獻）

 
今天，我們就來進行一場實戰演練。假設我們在門診遇到一位需要調整治療計畫的慢性腎臟病（CKD）患者，看看 OpenEvidence 如何在整個臨床工作流程中，從查詢指引、計算風險，到撰寫衛教單張和事前授權信，成為我們的得力助手。

【摘要】Harrison's 內科學：機器學習與增強智慧

AI 與機器學習的浪潮正席捲醫學界，身為臨床醫師，我們該如何理解並應對這股趨勢？內科學經典教科書《Harrison's Principles of Internal Medicine》在其最新版(22e)中，專闢新的章節來探討此議題。這不僅代表 AI 已從前沿研究正式進入核心醫學知識體系，也為所有臨床工作者提供了系統性的學習框架。

本文將為您導讀此章節的精華，並思考如何將這些知識應用於臨床實踐中。