国产大模型根本玩不转循证医学决策
硅谷的OpenEvidence 是一款基于人工智能的医学循证决策支持工具，可以理解为它是个拥有海量医学知识，并能即时提供最新研究证据的“AI医学顾问”，目前已有近半美国医生在使用着，可谓全球第一火爆的医疗AI应用。在我国，大模型技术同样也日趋成熟，长上下文处理、智能体与知识检索已成为普遍能力，看似搭建一个中国版的OpenEvidence仅需工程实现。面对医生信息过载的共通难题，循证医学不可能是美国独有，因而不断有人追问：为何不直接复刻硅谷的成功路径？
许多创业者相信，拥有技术团队便足以在国内重现类似产品，然而这实则是对技术周期的误判。
要在中国医疗环境中构建类似工具，首要面对的是数据难题。OpenEvidence起步即选择与Elsevier、NEJM等权威医学出版机构合作，通过付费授权获取高质量、可信赖的全文内容。这条路径在美国虽然成本不菲，但权责清晰、商业可期。
而在我国，核心医学文献高度集中于知网等平台，其封闭生态与强势议价能力，使得初创企业难以承担持续且不确定的数据成本。即便转向公开网络，中文医疗信息也充斥着质量参差不齐的内容，真实、结构化的临床数据则分散于各家医院，涉及隐私与合规壁垒，几乎无法规模化获取。
即便数据问题得以缓解，产品化仍面临医学本身的复杂性。医学领域本就少有统一答案，不同研究结论常常冲突。循证工具的价值在于呈现证据边界，而非给出确定性结论。大模型倾向于生成完整回答，但OpenEvidence通过严格限定回答范围——只在证据充分时回应，不足则保持沉默——以控制风险。
而在中文场景下，病历非结构化、术语不统一、语言习惯微妙，要实现稳定、可追溯的应答，需长期重投入。
更深层的难点在于效果闭环的缺失。多数系统只能获取诊疗过程记录，患者后续疗效、复发及不良反应等信息却散落在医保、疾控及个人环节，难以打通。没有真实结果反馈，模型只能学习常见操作，无法验证实际有效性。这导致部分团队转向合成数据训练，虽短期可见成效，却难以逼近真实临床现实。
商业化的挑战同样严峻。在美国，医院与医生已形成为专业工具付费的习惯，以降低医疗风险与提升效率。而在国内，知识工具多被视为福利而非商品，医院预算偏向硬件，医生个人付费意愿薄弱。现实是，许多医疗平台最终依赖药企营销生存，如丁香园等案例所示，这易削弱产品独立性与信任基础。加之历史遗留的医疗广告乱象，新平台需付出更高信任成本，持续消耗现金流。
当前关于“中国版OpenEvidence”的讨论，更多停留于融资叙事，而非可行路径。如果直接照搬，是难以走通的。创业者需要清醒认识到，在数据、合规、临床闭环及商业化等方面，国内存在独特且艰巨的壁垒。
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