Chinese content调查：AI 已成为医生日常工作流程的常规工具
医生今年用 AI 的比例明显上升，主要拿来查文献、辅助临床决策，但准确性问题和年轻医生能力培养的担忧也在。做医疗 AI 产品或医院信息化的人应该看看这份调查，能了解真实使用场景和顾虑在哪。
#clinical decision making
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Nov 13
Nov 11
Chinese contentMDCalc 推出 CrossCover，为医生使用医疗 AI 聊天机器人加一道核验防线
医疗参考站 MDCalc 出了个叫 CrossCover 的工具，专门帮医生检查 ChatGPT 这类聊天机器人给的医疗答案靠不靠谱，像开车压到震动带提醒你该留神。 clinicians 天天被 AI 答案搞得拿不准，这工具算是给临床场景补了个校验环节。做医疗 AI 或面向医生产品的团队值得看看这个切入角度。
Nov 6
Chinese contentMayo Clinic Platform 推出临床决策 AI 工具
Mayo Clinic 做了个给医生用的问答工具，基于自家医学知识库，覆盖 35 个以上专科，做医疗方向的朋友可以看看思路。
Nov 2
Chinese contentNEJM AI 探讨临床 AI 时代的医学教育变革
NEJM AI 2026 年 11 月刊的这篇文章聊的是医学生该怎么在临床 AI 普及后学本事，观点是不躲开工具反而要靠它练真功夫，学医的和做医学教育的可以看看。
Papers18:07
Chinese contentNEJM AI 文章探讨自动化偏见对医生认知自主性的侵蚀医生用 AI 辅助诊断时越信越不动脑，这篇 NEJM AI 文章讲的自动化偏见问题，做医疗 AI 的人也该看看。
Oct 31
Chinese contentnpj Digital Medicine：AI 系统识别基层医疗漏转诊的准确性与影响
一项研究基层医疗漏转诊的 AI 安全系统，用真实数据看它准不准、能不能帮医生及时抓住该转专科的病人。
Oct 23
Chinese contentNEJM AI 发文：AI 辅助诊断中如何保留临床判断
NEJM AI 这篇文章聊的是医生用了诊断 AI 之后怎么不丢掉自己的判断，提到自动化偏见这些实际问题，做医疗 AI 或临床工作的可以看看。
Oct 16
Papers16:34
Chinese contentNEJM AI 评论：临床 AI 与前置检查的全面性与浪费之辨NEJM AI 这篇评论讨论临床 AI 该鼓励全面检查还是避免浪费，关心医疗 AI 落地的人可以看看。
Oct 2
Sep 29
Chinese contentOpenEvidence与Anthropic合作扩展医疗AI
OpenEvidence联手Anthropic把医疗AI带到发展中国家，让更多医生能用上AI辅助诊断。
Fierce HealthcareSource
Sep 24
Products23:17
Chinese content医生用 AI 应用检索医学证据、临床试验和临床计算有人在 X 上分享了一个给医生用的 AI 应用，能查医学证据、搜临床试验、算临床指标，医疗落地例子不多见。
Chinese content多中心研究评估医生对生成式 AI 临床建议的人工把关
一项发表在 npj Digital Medicine 的多中心研究，测了医生审查生成式 AI 临床建议时能抓出多少错误，做医疗 AI 的人可以看看。
Sep 15
On-premise medical AI agents for reliable clinical decision-making
This research provides a new approach to using AI in clinical settings, which could lead to more reliable and accurate medical decisions.
Jun 11
Chinese content表格基础模型通过生存感知适配实现临床生存分析
临床研究人员和医疗AI开发者终于有了一个无需从头训练就能做生存分析的方案——用表格基础模型加一个轻量头就能超越DeepSurv，做ICU预后预测的团队可以直接在MIMIC-IV和eICU上复现。
Jun 3
Papers10:31
Chinese contentClinicalMC：评估大模型在多疗程临床决策中的表现医疗AI开发者终于有了评估模型在多疗程动态决策中的基准——ClinicalMC覆盖从分诊到出院的完整流程，做临床决策系统的团队可以直接拿来测模型。
Jun 2
Chinese contentClinEnv：评估LLM作为主治医生的多阶段住院模拟环境
医疗AI开发者终于有了一个能评估LLM临床推理过程的基准——ClinEnv不仅看结果，还看信息收集策略，做临床决策系统的团队值得关注。