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      重磅推出!中康科技"臨床科研一站通",打通醫生臨床科研全鏈路

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      臨床醫生的日常,被一件件繁瑣的事情切割:查房時手機翻指南,門診間隙電腦查文獻,下午改標書,晚上磨論文。工具不少,但工具之間不說話;時間不夠,但最耗時的往往不是看病本身。

      七成臨床醫生日均工作超10小時,近四成時間花在診療之外。過去一年醫療AI出了不少,大多停在"你問我答"。醫生真正被卡住的,從來不是少一個搜索引擎。

      4月,中康科技旗下MedMate產品矩陣正式上線——App、小程序、PC端、小龍蝦端四端齊發,定位"臨床科研一站通"。國內首款以"醫生智能體 + 醫生小龍蝦"雙端協同框架,將臨床循證與科研任務執行串成完整鏈路。


      它要回答的問題只有一個:醫生被卡住的那些環節,能不能一個一個拆掉?

      01 循證速查:查完還要驗證,問題出在哪?

      臨床決策容錯率為零。但醫生查一條用藥建議,得過三關:

      來源靠譜嗎?

      版本過時嗎?

      有沒有其他研究沖突?

      JAMA研究顯示,臨床醫生每周花約4.5小時檢索文獻,超一半時間耗在驗證可信度上。不是讀不懂,是不敢直接用。全球每30秒新增一篇論文,指南18到24個月更新一輪,靠人腦跟不住。

      MedMate五維循證體系——證據等級、時效性、臨床相關性、權威來源、沖突驗證——五維交叉校驗,把"人肉篩選"變成"系統交付"。4000萬篇文獻、3萬份指南、30萬份藥品說明書,整合為可溯源的回答。每條輸出附帶證據鏈,一鍵回溯原文。兩條文獻相左?系統標注分歧,各自呈現依據。


      圖源:MedMate小程序

      國家衛健委2025年《實施意見》劃了硬線:"可驗證、可追溯、可審計"。MedMate在線內把每句話的出處標清楚。從"這靠譜嗎"到"證據在這兒",不確定感降了,被質疑的風險也跟著降。

      02 病例精析:查完了,然后呢?

      一個病例擺在面前,醫生需要的遠不止"怎么治"。鑒別思路?方案利弊?跨專科并發癥?藥物相互作用?單一檢索兜不住。

      不同專科面對同一病例,關注維度完全不同——心內科盯用藥禁忌,內分泌科盯代謝指標。常規AI給一個通用答案,但臨床決策從來不通用。


      圖源:MedMate小程序

      MedMate圍繞具體病例輔助梳理鑒別思路、用藥注意事項、隨訪建議,每一步附帶循證依據。把判斷的支撐從"我記得"換成"證據在這兒"——沿著病例脈絡把鑒別、用藥、隨訪串起來,從單點檢索變成沿證據鏈往前推。

      03 自動患管:不該手動追的,別手動追

      患者隨訪、用藥指導、復診提醒、康復追蹤——單獨都不難,湊一起就是另一份排班表。靠記憶、靠護士打電話、或干脆擱著,遺漏率高,依從性低。

      更隱蔽的問題是:患管做不好,臨床觀察斷檔,科研素材也斷。

      MedMate一鍵生成患教內容、部署隨訪計劃、自動完成答疑和追蹤。介入環節大幅減少,管理完整度反而提升。隨訪數據沉淀下來,是臨床觀察的延伸,也是科研素材的來源。時間縮減到十分之一,深度沒打折。


      圖源:MedMate小程序

      04 課題轉化:斷點接上了

      82%的醫生不擅長將臨床病例轉化為科研課題。從"發現有意思的病例"到"搭出課題框架",中間隔著文獻調研、選題設計、方案撰寫、統計分析計劃、論文框架——每一步都要整塊時間,醫生最缺整塊時間。排班切碎時間,科研被推到周末深夜,形成死循環。

      MedMate科研任務引擎改變的不是"寫得多快",是"能不能啟動"。輸入大致方向,幾分鐘輸出文獻綜述、標書大綱、SAP方案骨架。曾經要數小時搭起的基礎結構,碎片時間就能往前推一步。框架有了,填充就有抓手。


      圖源:MedMate小程序

      "醫生智能體 + 醫生小龍蝦"雙端協同:智能體負責循證推理,小龍蝦負責執行交付——文獻起草、方案搭建、配圖生成、表達潤色,從"想清楚"到"做到位"整條鏈路串在一起。四端同一賬號云端同步,手機搭的框架回到電腦繼續改。

      臨床問題科研選題方案設計成果表達。這條鏈路過去是斷的,現在接上了。

      不是簡單的功能堆疊,是卡點逐個拆

      循證速查拆掉"查得到但不敢用";病例精析拆掉"查完了但走不深";自動患管拆掉"該管但管不過來";課題轉化拆掉"想做但啟動不了"。

      四個場景同一套邏輯:不替代醫生判斷,而是把每個環節被卡住的地方打通。過去醫生在多個平臺間反復切換,現在MedMate把這些環節放進一個連續的AI協同過程——這就是"臨床科研一站通"的真正含義。


      中康科技深耕醫療垂直領域十九年,以自研模型能力為核心多年醫療業務積累的大數據為基座,輔以第三方開源模型能力和騰訊健康影像領域技術支持,共同構建了醫療 AI 技術底座——醫療AI的競爭力,不取決于誰的參數更大,而取決于誰真正理解醫生被卡在哪里,然后一個一個拆。

      中康科技MedMate"臨床科研一站通"現已正式上線,國內首款"醫生智能體+小龍蝦"雙端協同框架正式落地。隨著產品矩陣持續擴展,多端同步、科研任務引擎等功能計劃于2026年陸續推出。如需了解更多信息,歡迎添加下方的企業微信預約一次 1V1 產品演示 。

      或是直接掃描下方小程序、MedMate APP、MedMate小龍蝦二維碼體驗。

      小程序

      APP

      小龍蝦

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