四川
AI醫療黑馬再推顛覆性功能，把醫生的個人習慣導入AI原生工作流！有哪些國產玩家已經推出了類似功能？
4月7日，AI醫療龍頭OpenEvidence推出了全新的AI原生工作流自定義功能Dotflows，讓醫生僅憑自然語言就能將循證醫學數據與個人習慣深度綁定。
OpenEvidence是美國最具影響力的AI醫療黑馬，業務范圍覆蓋全國超過1萬家醫院和醫療中心，擁有約74萬名注冊醫生，占美國全部執業醫師數量的45%。
此次推出的新功能本質上是對AI醫療工具臨床交互體驗的革新，不僅大幅降低 AI使用門檻，更讓循證醫學真正嵌入日常診療，解決了千人一面與臨床習慣脫節的痛點。
輸入一個“.” 讓AI記住每個醫生的習慣
對于這個新功能，OpenEvidence在官方X賬號上做了一個生動比喻：
一位三甲醫院的腫瘤科醫生與一位鄉村家庭醫生可能會提出相同的臨床問題，但所需的答案卻存在根本性的差異。
事實上每個醫生都有自己的診療習慣，這一習慣受到護理環境、患者群體、個體偏好等復雜差異的影響，一刀切的方法顯然無法滿足需求。
在過去的電子病歷（EHR）時代，快捷短語（dot phrases）功能可以滿足這一需求，允許臨床醫生創造和分享簡單的預設模板。
用最通俗的話來解釋，Dotflows就是AI時代的快捷短語，只要輸入一個“.”就能調用該功能啟用之前做好的預設。
輸入“.discharge”并貼一份考試記錄，瞬間完成結構化住院出院總結； 輸入“.avs”后，任何疑問都將轉化為面向患者的就診后總結，包含指導內容及返院注意事項； 輸入“.prior_auth”，即可獲得基于醫療必要性的保險申訴信； 輸入“.succinct”，每個響應都會被壓縮成你實際思考的臨床簡寫，該功能已被運行超過3,000次 EvidenceOpen
值得注意的是，該功能完全基于自然語言，不需要任何代碼或AI基礎就能自由地重復使用，OpenEvidence還在社區創建了一個活函式庫，醫生隨時瀏覽庫并且直接從庫中復制黏貼Dotflows。
這個立足于客戶需求的功能推出后獲得了不少好評，美國醫生在實測中創造了患者手冊、病歷、評估、隨訪、證據摘要等使用案例，有醫生用戶表示這是“迄今為止最有用的功能”。
這些中國企業已率先布局
OpenEvidence此次新功能，直接觸及了另一家AI醫療獨角獸Abridge的核心領域，即使用AI加速醫療文本的效率革命。
Abridge擁有目前醫療領域最成熟的“快捷短語”工具，醫生通過設置自定義的?“快捷短語”?（如.hpi、.ros等），就能快速插入常用的檢查項目或描述模板，顯著提升記錄效率。
其他專注于語音識別的AI醫療工具例如亞馬遜的Amazon HealthScribe、被微軟斥資160億收購的Nuance、Conveyor AI、Heidi等也都具備相關功能。
但在循證醫學領域擁有這一功能的AI醫療工具確實不多見，國內產品大多停留在電子病歷（EMR）系統的智能化升級這一步，但已有多款智能體產品上線了關鍵詞/提示詞功能。
衛寧健康的智能體WiNEX Copilot，已在全國近150家醫療機構部署應用，內含多個各類Agent并預置了50余個?？瓶剖姨崾驹~模板。
據悉該工具3.0版強化了意圖識別、知識推理和工作流編排能力，將原先100多個分散場景整合為智能Agent，整體診療任務執行能力大幅提升。
百度健康的智能體“有醫助理”涵蓋從臨床工作到科研論文的多種場景共計800+項通用與醫學專用Skill。
每個Skill都經過醫療安全審核，且支持自定義擴展，醫生可根據專科需求個性化定制，是國內最早落地醫療場景的獨立任務型AI助理。
智診科的智能體WiseClaw也提供多種可復用的場景模板，并支持組件化搭建、指標看板與持續評測機制。
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